par Adrien Porcheron, country manager France de Cato Networks
Et si des opérations informatiques devenues plus intelligentes et automatisées de manière indépendante existaient ? C’est sans aucun doute, chose faite avec les AIOps. Prenons maintenant un exemple simple pour comprendre l’importance de celles-ci : la gestion d’une réservation de vacances d’un gros complexe hôtelier sans le logiciel de gestion hôtelière adéquat. Il est difficile d’imaginer le temps, les efforts et les ressources nécessaires pour des actions de base. Les actions basiques telles que vérifier la disponibilité d’une chambre, vérifier la configuration des couchages, savoir quand une chambre est propre pour un enregistrement anticipé, accorder aux clients un accès indépendant aux installations de l’hôtel sans cartes-clés ou encore calculer le coût au moment du check-out deviennent tout de suite plus compliquées.
Imaginons maintenant une équipe informatique équipée d’outils vieillissants, essayant de contrôler manuellement un réseau d’entreprise dans un environnement multicloud, avec des datacenters physiques, des succursales mondiales, de nombreux employés travaillant de partout et sur n’importe quel appareil, et d’énormes volumes de données générés en permanence. Cela semble incontrôlable…L’analogie est claire : tout comme un complexe hôtelier ne peut pas être géré comme une petite maison d’hôte, les opérations informatiques d’aujourd’hui ne peuvent pas être gérées efficacement avec des outils traditionnels conçus pour un autre type de réseau et une autre époque. Les besoins de l’entreprise numérique d’aujourd’hui exigent une automatisation poussée.
Cependant, pour tenir la promesse de ses vertus et en récolter les bénéfices, il faut une infrastructure sous-jacente adéquate offrant une visibilité sur toutes les données de l’entreprise ainsi qu’une capacité de fournir des informations en continu sur les plateformes et les outils informatiques. L’infrastructure Secure Access Service Edge répond à cela. Est-ce une simple coïncidence que les sujets de SASE et AIOps soient si entrelacés et partagent le même impact sur l’industrie des réseaux et de la sécurité ? C’est ce que nous allons montrer ci-dessous.
Les AIOps transforment la façon dont les services IT gèrent les actifs de l’entreprise
Reconnu par Gartner en 2017 pour la première fois, le concept technique d’AIOps désigne exactement l’application de l’analyse et du machine learning aux big data pour automatiser et améliorer les opérations IT. Leur objectif est de permettre aux services IT de reprendre le contrôle du réseau et de la sécurité grâce à l’IA et aux techniques de Machine Learning, automatisant ainsi les opérations informatiques. Les AIOps apprennent en permanence les schémas du réseau, des opérations et des actions de remédiation d’une entreprise, afin d’accélérer et d’améliorer les processus, la prise de décision et la performance globale de l’entreprise.
Lorsqu’elles sont confrontées à des problèmes de réseau et de sécurité qui doivent être résolus, les équipes IT doivent identifier la nature du problème, mais il est tout aussi important qu’elles comprennent comment le problème peut affecter l’activité de l’entreprise. Cette compréhension est cruciale pour passer d’un mode réactif à un mode proactif. Avec les AIOps, le processus d’identification et de résolution d’un problème peut se faire sur place, et souvent même avant que le problème ne se produise. Par exemple, il est possible de prévenir la dégradation des performances ou atténuer les pannes afin que l’expérience du client ne soit pas affectée. C’est là que l’AIOps amène les opérations informatiques à un tout autre niveau, avec leurs trois qualités principales : l’observation pour recueillir et surveiller les données, l’engagement pour comprendre et analyser les données et enfin la proactivité pour automatiser les actions et répondre aux problèmes.
En analysant les données des plateformes basées sur l’IA/ML, les services informatiques extraient des informations précises et exploitables pour détecter automatiquement les problèmes et y répondre en temps réel et à l’avance. L’analyse et la prise de décision sont “déchargées” sur un système artificiel capable de traiter les données, d’identifier les menaces, d’établir des corrélations, d’alerter et de réagir plus rapidement et plus précisément que le système manuel.
L’AIOps oui, mais avec une touche de SASE
Pour tenir la promesse de transformation de l’AIOps, nous avons vu qu’il fallait une infrastructure adéquate. Le Secure Access Service Edge (SASE) répond à ce besoin : la convergence de toutes les fonctions de réseau et de sécurité dans un service cloud unifié, combiné avec une analyse du contexte en temps réel. Malheureusement, un réseau construit sur des solutions ponctuelles disparates avec des silos technologiques traditionnels ne peut pas utiliser l’AIOps à son plein potentiel.
Dans les environnements réseau complexes d’aujourd’hui, la cause première d’un problème peut provenir de différents facteurs ou d’une combinaison de ceux-ci. Il peut s’agir d’un problème dans une succursale spécifique ou lié à un service ou à un événement ; il peut s’agir d’un problème au niveau du réseau, au niveau de l’application ou lié à l’appareil. Et si l’AIOps dépend d’une infrastructure fragmentée, trouver, remédier et prévenir un problème devient extrêmement difficile et nettement moins efficace.
En conclusion, avec la prise de conscience croissante de la façon dont l’IA peut relever ces défis et aider à gérer les opérations informatiques, les entreprises se tournent de plus en plus vers l’adoption de solutions basées sur l’IA. Depuis ces dernières années, le marché de l’AIOps n’a cessé de croître et devrait valoir 40,91 milliards USD d’ici 2026.
D’après un rapport récent de Mordor Intelligence, il a été révélé que 89 % des décideurs IT interrogés dans le monde pour l’occasion, pensent que l’IA et le Machine Learning sont essentiels à la manière dont les organisations gèrent les opérations informatiques. Cette perspective positive pour l’IA devrait se transformer en une utilisation généralisée de l’AIOps au cours des prochaines années.
