Trouver une aiguille dans une botte de foin est quasiment impossible, à tel point que cette expression est devenue un raccourci pour désigner la frustration d’une recherche infructueuse. Imaginez maintenant que l’on vous dise qu’il peut y avoir une aiguille dans la botte de foin, ou qu’elle peut apparaître à tout moment, même à un endroit que vous avez déjà fouillé. Vous passez les heures les plus précieuses de votre journée à chercher les aiguilles, mais dans notre cas, l’aiguille est une anomalie de performance ou de fiabilité. Pendant ce temps, la botte de foin grossit de seconde en seconde, au fur et à mesure que de nouveaux éléments s’ajoutent à la pile qui déborde.
Imaginez maintenant qu’il ne s’agisse pas du tout d’une aiguille, mais de quelque chose qui pourrait fondamentalement nuire à votre entreprise, ou, ce qui est encore plus tragique, l’aider. Vous vous sentiriez bloqué, incapable de lutter contre les menaces ou de tirer parti de nouvelles opportunités ou innovations.
Telle est la situation difficile dans laquelle se trouvent aujourd’hui les professionnels de l’information. Ils patrouillent en permanence à la recherche d’anomalies de sécurité et de performance dans des environnements de bases de données distribuées de plus en plus compliqués et opaques. Nous appelons cela le « mode pompier », car les professionnels des données sont tellement occupés à éteindre ces incendies qu’il leur reste peu de temps pour se concentrer sur l’innovation ou l’exploitation de nouvelles opportunités pour l’entreprise. Ils disposent d’une quantité impressionnante d’informations, mais ne disposent pas des informations exploitables dont ils ont besoin. Les données sont l’un des actifs les plus précieux d’une entreprise, mais elles sont fondamentalement inutiles si elles ne peuvent pas être exploitées, comprises et appliquées efficacement.
Une quantité de données à trier et exploiter toujours plus conséquente
La quantité de données produites quotidiennement est stupéfiante et ne cesse de croître. À titre de référence, entre 2019 et 2021, plus de données ont été collectées que dans toute l’histoire de l’humanité. La question de l’hébergement de ces données se pose également. Bien que les environnements multi-cloud modernes puissent présenter une myriade d’avantages pour les entreprises, ils peuvent également devenir difficiles à administrer, gérer la conformité légale, entraver l’agilité et la capacité à déployer rapidement des mises à jour et à remédier aux problèmes. En outre, les entreprises étant responsables de plus de données que jamais, y compris d’informations personnelles potentiellement sensibles, les acteurs de la menace sont toujours à l’affût, dans l’espoir de voler ces informations, ce qui entraînerait des dommages financiers et de réputation considérables pour l’organisation.
En définitive, la tâche qui incombe aujourd’hui aux équipes chargées des bases de données et de l’informatique n’est pas simple. Même avec une surveillance de base, les équipes ITOps et DevOps ne disposent pas d’une visibilité totale sur les performances et la santé de leurs applications et environnements de base de données, en particulier lorsque des combinaisons de clouds sur site, hybrides, publics et privés sont impliquées. Même avec leurs systèmes de surveillance de base, le mieux que ces équipes puissent espérer est une vue fragmentée et hétéroclite de leurs systèmes informatiques d’entreprise.
Alors, comment ces équipes peuvent-elles non seulement gérer ces quantités explosives de données pour le compte de leur organisation, mais aussi le faire tout en faisant avancer l’innovation, en évitant l’épuisement professionnel et en naviguant dans d’importantes réglementations de sécurité et de conformité ?
Heureusement, on ne s’attend plus à ce que les humains relèvent seuls ces défis.
Aujourd’hui, nous avons de précieux alliés dans l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et les AIOps pour nous aider à transformer des séries distribuées de bases de données et de nuages en trésors d’informations utilisables.
L’IA, l’apprentissage automatique et les AIOps pour soutenir les experts de la data
L’IA, le ML et l’AIOps transforment la façon dont les professionnels de l’informatique travaillent dans les environnements numériques de plus en plus compliqués d’aujourd’hui, en les aidant à automatiser les tâches, de détecter les menaces de sécurité et les anomalies de performance, d’optimiser les performances et de prendre de meilleures décisions sur la base de l’analyse des données. Parce que ces technologies traitent des quantités massives d’informations, elles aident les professionnels de l’informatique à optimiser les performances en s’assurant que les applications et les services fonctionnent correctement.
En adoptant l’IA et le ML, les entreprises peuvent mieux détecter, prédire et même prévenir les pannes et les défaillances des applications ou des systèmes en analysant automatiquement les indicateurs clés de performance (KPI), améliorant ainsi l’expérience de l’utilisateur final, stimulant la productivité et préservant la rentabilité. Il est particulièrement difficile d’y parvenir aujourd’hui, car de nombreuses entreprises utilisent leurs systèmes dans plusieurs nuages et s’appuient sur des centaines d’applications pour mener à bien leur travail. Plus que de s’assurer que les applications restent opérationnelles, elles accélèrent l’innovation et ajoutent plus de valeur à l’entreprise de manière continue.
Grâce à l’AIOps, les avantages de l’adoption de l’IA et de la ML peuvent également être réalisés à des niveaux plus élevés de l’organisation. Repensez au scénario de l’aiguille dans la botte de foin. Imaginez maintenant que vous disposiez d’un ouvrier agricole virtuel capable de scanner le foin de manière autonome à la recherche d’anomalies, de garder une trace des zones recherchées et de détecter les balles de foin entrantes à la recherche d’aiguilles, voire de nouvelles menaces.
Lorsque vous n’avez plus besoin de vous concentrer sur le travail de base, vous pouvez consacrer un temps précieux à d’autres tâches plus importantes, comme le soin des animaux, la formation de nouveaux agriculteurs, la priorité donnée à l’irrigation ou la conception de plans d’installation d’éoliennes pour assurer la rentabilité et la productivité futures. En ce qui concerne les bases de données, vous pouvez aider les équipes de développement et les analystes commerciaux, former les analystes de données à rédiger des requêtes plus efficaces ou contribuer à la création d’applications nouvelles et plus performantes.
Les AIOps apportent ces avantages aux DataOps et aux équipes informatiques. AIOps est un terme relativement nouveau que Forrester décrit comme une « pratique qui combine les applications humaines et technologiques de l’IA/ML, l’analyse avancée et les pratiques opérationnelles avec les données commerciales et opérationnelles ».
La gestion des services alimentée par l’AIOps résoudre les problèmes de service plus rapidement que jamais, en réduisant la pénibilité et en allégeant la pression sur les équipes de services aux utilisateurs finaux. Les entreprises qui tirent parti de l’AIOps sont mieux placées pour identifier les schémas et les anomalies qui pourraient signaler des problèmes potentiels dans un environnement informatique, pour corréler rapidement de grandes quantités de données afin de fournir une analyse des causes profondes, pour recommander des stratégies de remédiation et même pour automatiser des tâches nombreuses, qui sont des opérations essentielles de « levage de poids ». Après tout, lorsque la lenteur est la nouvelle règle pour vos applications, chaque seconde compte.
En outre, l’AIOps offre une visibilité de bout en bout, quelle que soit l’infrastructure de l’entreprise ou l’état d’avancement de son parcours de transformation numérique. De plus, l’application d’AIOps aide les organisations à franchir les étapes critiques vers une gestion proactive des services numériques et les fait évoluer vers des opérations autonomes, qui ne nécessitent que peu ou pas d’intervention humaine.
Au final, l’AIOps apporte aux dirigeants un temps précieux et de la matière grise sans parler d’une meilleure protection contre les simples erreurs humaines.
L’AIOps ne remplace pas toutes les tâches à accomplir. Nous devrions plutôt le considérer comme une aide à la compréhension des informations que nous ne pouvons pas passer au crible nous-mêmes. Quel que soit le degré de sophistication de l’apprentissage automatique, il ne sera toujours pas en mesure de « penser » par lui-même comme les humains. Non seulement l’IA et l’intelligence humaine peuvent travailler ensemble, mais lorsqu’elles sont combinées, c’est un partenariat qui libère un potentiel presque illimité à tous les niveaux de l’organisation.
Les enjeux pour les professionnels de l’informatique sont élevés, et faire face à l’explosion des quantités de données est un ensemble de compétences en soi. Dans les années à venir, nous verrons les organisations privilégier les professionnels de l’informatique qui savent utiliser les outils d’intelligence artificielle. Pourtant, surveiller et analyser efficacement cette quantité croissante d’informations sur les systèmes est absolument essentiel pour toutes les grandes entreprises qui espèrent rester compétitives dans les décennies à venir.
