Manfred Felsberg, Senior Sales global for Data Center chez Juniper Networks, propose aux lecteurs de Solutions Numériques & Cybersécurité cet avis d’expert dans lequel il évoque comment l’IA supporte les activités opérationnelles des datacenters.
Le potentiel, dit illimité, de l’intelligence artificielle s’immisce chaque jour dans de nouveaux domaines réseau, et les datacenters ne font pas exception. Dans ce secteur qui connaît d’importantes transformations, la progression rapide de l’IA offre en effet des solutions innovantes pour répondre aux besoins d’efficacité, de résilience et de durabilité. Si bien sûr, tout ne peut pas être résolu avec l’IA, celle-ci peut tout de même devenir la pierre angulaire d’une excellence opérationnelle durable – un changement de paradigme qui se doit d’être reconnu et compris.
L’AIOps appliquée à la gestion proactive des datacenters
L’IA transforme fondamentalement la gestion des datacenters grâce à son approche opérationnelle rationalisée et l’amélioration de l’efficacité globale. Alors que l’industrie traverse une véritable pénurie de main-d’œuvre, cette technologie joue également aujourd’hui un rôle crucial dans le maintien des normes de qualité. L’AIOps est particulièrement essentiel à cette transformation, en rationalisant les opérations réseau dans divers domaines, y compris pour les datacenters automatisés et/ou pilotés par l’IA. Contrairement aux réseaux traditionnels, plus techniques et ésotériques, l’IA offre une approche intuitive pour une gestion optimale.
Grâce à l’AIOps, les opérations de mise en réseau sont simplifiées, ce qui minimise les erreurs et accélère les tâches routinières. En corrélant des données provenant d’un large éventail de sources, elle fournit une vue d’ensemble qui peut révéler des modèles souvent négligés par l’œil humain. Cette intégration offre ainsi une vue complète de l’environnement réseau et accélère la résolution des problèmes.
L’AIOps excelle aussi dans le filtrage, l’analyse des données et la découverte de modèles non évidents, en veillant à ce que seules les informations les plus pertinentes parviennent aux opérateurs. Cela se traduit par une analyse des données et une prise de décision efficaces et opportunes. Les performances du réseau peuvent également être surveillées à l’aide de l’AIOps, pour détecter les incidents en temps réel et assurer une maintenance prédictive. Il ne fait donc aucun doute que le passage d’une gestion réactive à proactive ait un impact considérable sur les opérations des datacenters, améliorant l’efficacité globale en permettant aux administrateurs de concentrer leurs efforts sur des tâches stratégiques. De plus ceci est réalisable sans qu’il soit nécessaire de suivre une formation approfondie sur les différents langages CLI. L’AIOps nous permet, in fine, de comprendre des situations en quelques secondes comme jamais auparavant.
Un équilibre à trouver entre approche déterministe et probabiliste
Il est tout aussi important de reconnaître que l’intégration de l’IA présente à la fois des opportunités et des défis pour ces infrastructures. Les approches pilotées par cette technologie, telles que l’AIOps, s’appuient sur des algorithmes sophistiqués qui s’entraînent sur des données pour trouver une réponse – elle reste donc intrinsèquement probabiliste.
Bien que l’AIOps excelle à diverses étapes du cycle de gestion des datacenters, en prédisant et en s’adaptant aux conditions dynamiques du réseau, l’IA n’est pas magique. Cependant, il existe de fait de nombreuses tâches où la certitude est primordiale, comme piloter un avion. Dans ce genre de cas, les solutions déterministes restent alors indispensables. C’est là que l’Intent-Based Networking (IBN) entre en jeu. Ce concept est idéal pour les systèmes fondés sur des règles, et garantit des résultats fiables dans des situations où une approche probabiliste peut introduire un risque inacceptable. Par exemple, un système qui identifie la cause d’une anomalie avec une certitude de 98 % semble excellent, mais cela peut être très risqué pour certains opérateurs.
La clé de la solution consiste donc à trouver le juste équilibre : l’exploitation de l’AIOps et de l’IBN le fournit avec une gestion et des capacités de dépannage adaptables et contextualisés dans les domaines opérationnels contrôlés du datacenter. Cette approche hybride garantit des opérations robustes et fiables dans un secteur numérique de plus en plus complexe.
Pallier les structures hybrides qui complexifient la mise en réseau avec l’IA
L’IA est bel et bien pertinente pour la mise en réseau du point de vue des opérations et des infrastructures. Les initiatives que tant d’organisations mettent aujourd’hui en œuvre doivent tout de même s’exécuter sur un certain type d’infrastructure informatique. Alors que les entreprises commencent à la déployer avec succès dans le reste de l’organisation, une autre question se pose : celle d’utiliser des clouds publics ou de se fier à sa propre infrastructure. Pour de nombreuses entreprises, le monde de l’IT est très hybride, de sorte que la plupart d’entre elles continueront d’opter pour une combinaison de solutions sur site et de cloud public. Equilibrer et intégrer de manière transparente les deux systèmes représente alors un défi majeur.
La complexité de la gestion des environnements hybrides est ainsi un obstacle de plus, les connaissances opérationnelles essentielles dépendant souvent directement du personnel et de sa fidélisation. Cela peut être atténué par l’intégration des solutions IBN qui sont intrinsèquement multifournisseurs et simplifient la gestion. De plus, les processus de configuration manuelle restent fastidieux et sujets aux erreurs, ce qui souligne encore la nécessité de solutions automatisées, y compris grâce à l’AIOps, pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des opérations.
L’IA continue de progresser et son intégration dans les opérations des datacenters est appelée à transformer profondément le secteur. Sa croissance et celle de l’IBN annoncent une nouvelle ère d’efficacité et d’automatisation, s’attaquant directement aux défis de longue date de la gestion des réseaux et réduisant l’importance des certifications traditionnelles des fournisseurs.
Alors que le manque d’expertise en réseau persiste, l’IA et l’IBN combleront ces lacunes en démocratisant les outils de gestion et les capacités opérationnelles. Nous pouvons également attendre un changement notable dans les entreprises qui investissent dans la construction de leurs propres datacenters d’IA, spécifiquement pour protéger la confidentialité des données et garder le contrôle sur les informations sensibles loin du cloud public (tout en gardant à l’esprit la conformité aux questions de souveraineté). Finalement, ce rapprochement de technologies rationalisera les opérations et établira de nouvelles normes en matière de confidentialité et d’excellence opérationnelle dans l’industrie.
