2021 est l'année de la croissance dans le domaine des logiciels. Alors que de plus en plus d'entreprises reprennent une activité normale, beaucoup peinent à gérer leur infrastructure informatique complexe face à une demande croissante.

Les clients d'aujourd'hui veulent une interaction en ligne rapide et fiable. Dans mon précédent article, j'ai parlé de l'importance de la performance des sites web et de la manière dont les entreprises utilisent des logiciels de surveillance de sites web pour améliorer les indicateurs de performance — mais les systèmes informatiques modernes sont bien plus que de simples sites web.

Dans l'environnement informatique actuel, la plupart des organisations opèrent dans des environnements multicloud qui utilisent une grande variété de technologies telles que les microservices, le big data, les applications mobiles, les plugins tiers, etc. Les équipes informatiques peinent à gérer toutes ces technologies, c'est pourquoi beaucoup d'entre elles ont acheté une douzaine de solutions de surveillance, espérant capturer tout ce qui se passe dans leur infrastructure informatique. Cependant, une nouvelle question se pose : comment gérer toutes ces solutions de surveillance ?

Une réponse populaire est l'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps), qui analyse tous les retours des logiciels de surveillance et rationalise un processus automatique pour que l'équipe informatique puisse résoudre le problème à la racine. Nous avons maintenant une intelligence artificielle avancée qui peut tout gérer pour nous. Ce rêve pourrait-il devenir réalité ? Voyons comment l'AIOps s'intègre actuellement dans le grand schéma de l'infrastructure informatique d'aujourd'hui.

Comment l'AIOps s'intègre-t-il dans l'environnement informatique d'une organisation ?

L'AIOps surveille les journaux des logiciels de surveillance. Une fois qu'un logiciel de surveillance détecte une irrégularité ou un problème, l'AIOps retrace le problème à l'endroit où la transaction a eu lieu grâce à l'analyse des journaux et à la surveillance. Ensuite, il alerte l'équipe informatique via des solutions de gestion des incidents et de service desk afin qu'ils puissent résoudre les problèmes. Ce processus peut changer en fonction des solutions utilisées, mais l'idée de base est la même : les plateformes AIOps intègrent ces fonctionnalités directement dans la plateforme pour consolider les ressources de dépannage. Au lieu d'avoir toute une équipe informatique pour gérer chaque solution, l'AIOps s'occupe de la plupart du travail et libère des ressources informatiques pour d'autres priorités stratégiques.

C'est une grande tendance en ce moment car, sur G2, le trafic pour la catégorie de logiciels de plateformes AIOps a considérablement augmenté au cours des derniers mois. Il y a environ 200 % de croissance des visiteurs uniques sur le trafic web de la catégorie AIOps Platforms de G2 depuis mai dernier. En février 2021, la catégorie a connu un pic de trafic de 600 %, ce qui pourrait être attribué à des événements de l'industrie.

Comment faire fonctionner l'AIOps ?

L'AIOps nécessite beaucoup plus de temps et de réflexion pour bien fonctionner que ne le pensent de nombreuses entreprises. Ce n'est pas une solution miracle qui peut être mise en œuvre une fois pour toutes et ensuite être oubliée. Il faut une gestion constante pour en tirer toute la fonctionnalité. Il y a deux considérations à prendre en compte pour être prêt à relever les défis et à respecter les livrables.

Gestion d'équipe : aligner les objectifs avec toutes les parties prenantes

Étonnamment, l'un des défis les plus difficiles de l'utilisation de l'AIOps n'est pas du côté technique. La gestion et la communication détermineront le succès du programme AIOps. Une solution AIOps complète change la façon dont l'équipe de développement, l'équipe d'exploitation, l'équipe d'assurance qualité (QA) et d'autres parties prenantes interagissent entre elles. Pour que l'automatisation fonctionne, chaque équipe doit être responsable de son rôle dans le processus et ne pas travailler en silos.

Si l'équipe de développement et l'équipe d'exploitation travaillent encore en silos, les organisations devraient envisager de les combiner en une équipe DevOps pour une livraison rapide. La plupart des entreprises technologiques l'ont fait, et cela pourrait aider les entreprises à examiner comment Amazon, Microsoft, et Google gèrent leur DevOps.

L'équipe DevOps doit être entièrement formée à la solution AIOps pour deux raisons : l'intégration et l'utilisabilité. L'AIOps traite de grandes quantités de données pour analyser quels sont les problèmes. Cependant, l'infrastructure héritée peut ne pas bien s'intégrer, il est donc important que l'équipe DevOps connaisse les capacités du logiciel AIOps. Ils pourraient décider d'acheter des logiciels supplémentaires de nettoyage et de stockage de données pour connecter l'AIOps aux systèmes hérités. L'AIOps utilise une approche de boîte noire pour identifier les problèmes et donner des recommandations. Comme l'AIOps ne montre pas toujours comment il parvient à sa solution, l'équipe DevOps devrait comprendre le logiciel en profondeur pour configurer des règles personnalisées pour des informations supplémentaires. Sinon, ils ne sauront pas ce que fait le logiciel et pourraient manquer une autre pièce du puzzle.

Comme l'AIOps automatise la détection des problèmes et la surveillance avec l'IA, il y aura des moments où les équipes DevOps ne comprendront pas pourquoi l'IA recommande certaines solutions et ses impacts négatifs possibles. C'est pourquoi l'équipe QA devrait vérifier et faire un suivi.

Enfin, les KPI et les indicateurs pour les équipes impliquées doivent être modifiés en fonction des responsabilités de chaque équipe. Forcer les équipes à travailler ensemble tout en ayant les anciens KPI peut les distraire de leur pleine participation. Détecter plus d'anomalies pourrait ne pas être un bon objectif par rapport à la réduction des temps d'arrêt. Un nouveau cas d'utilisation devrait être publié pour que tout le monde connaisse les attentes. Ce n'est pas juste "un autre logiciel", c'est aussi un nouveau processus que tout le monde devrait suivre et qui changera leurs priorités quotidiennes.

Gestion des coûts : frais généraux et intégration

Chaque fois qu'il y a un changement de responsabilité entre différentes équipes, il y aura beaucoup de frais généraux. Les équipes informatiques devront être formées sur le nouveau logiciel et comment il peut être intégré dans le système hérité. Elles doivent avoir une compréhension approfondie de l'infrastructure informatique actuelle, des problèmes à résoudre et des ressources disponibles. Une chose qui aide est de commencer par des objectifs plus petits qui nécessitent moins de ressources, ce qui donne du temps aux équipes pour s'entraîner avant de s'attaquer à des problèmes plus complexes. Il y aura moins de frais généraux et un retour sur investissement plus élevé avec cette approche.

Une autre considération de coût est le logiciel complémentaire. De nouveaux logiciels pourraient devoir être achetés pour s'intégrer à la solution AIOps. Une surveillance supplémentaire, une alerte informatique, un lac de données, etc. sont nécessaires en fonction de l'infrastructure actuelle et du logiciel AIOps choisi.

Par exemple, si la base de données de gestion de la configuration ne peut pas suivre vos serveurs dans un autre emplacement, vous ne pouvez pas créer une carte de dépendance pour votre application. Si le problème vient de ce serveur, le logiciel de surveillance ne peut pas retracer le problème jusqu'à ce serveur. L'AIOps ne recevra aucun retour de la solution de surveillance. Tout votre processus AIOps vient d'échouer à cause de cela, il est donc important de comprendre ce qui est nécessaire avant que quelque chose ne tourne mal. L'AIOps ne peut analyser que ce à quoi il est connecté et plus il consomme de données, plus il devient intelligent avec le temps.

Comment G2 peut aider

Les rapports G2 pour les plateformes AIOps fournissent une tonne de données aux acheteurs basées sur les avis réels des utilisateurs de produits AIOps. Les organisations peuvent utiliser différents rapports pour examiner différents aspects des produits AIOps afin de prendre les meilleures décisions d'achat.

Comme mentionné ci-dessus, déployer l'AIOps n'est pas facile. Le graphique ci-dessous met en évidence l'indice de mise en œuvre pour les plateformes AIOps — basé sur les évaluations de satisfaction des utilisateurs réels pour un certain nombre de questions d'évaluation liées à la mise en œuvre sur le processus de configuration, le taux d'adoption par les utilisateurs, le temps de mise en service, les méthodes de mise en œuvre, etc.

Dans d'autres catégories G2, les meilleurs produits ont généralement des scores de mise en œuvre supérieurs à 8 et même 9, le score le plus élevé étant 10. Cependant, pour la catégorie des plateformes AIOps, beaucoup de ces produits ont des scores inférieurs à cela. Cela indique que les clients ne sont pas satisfaits du processus de mise en œuvre. Si les organisations ne préparent pas leurs équipes informatiques et les parties prenantes clés, il sera difficile de déployer des solutions AIOps pour l'entreprise.