L'AIOps continue d'être décrit par les experts comme la prochaine "grande" chose en informatique, mais comme pour tant de projets de recherche technologique, il n'a pas encore livré ne serait-ce qu'une fraction de l'utopie promise. La prémisse est bonne à un niveau élevé, mais répond-elle vraiment aux principaux défis auxquels vous êtes confrontés aujourd'hui et dans un avenir prévisible ? Comment pouvez-vous vous placer devant les opérations d'infrastructure avec l'agilité nécessaire maintenant, et ne pas vous contenter d'une promesse vide d'IA ?
Déposez-le et il trouvera et résoudra vos problèmes d'opérations informatiques. Pourtant, comme pour beaucoup d'autres tendances, l'histoire s'effondre lorsqu'elle est vue par rapport à la réalité d'aujourd'hui. Bien sûr, la prémisse semble bonne, mais répond-elle vraiment au défi que nous avons aujourd'hui ?
L’AIOps peut-il résoudre votre analyse de rentabilisation aujourd’hui ? AIOps est destiné à se concentrer sur l’orchestration de toutes les ressources, pas seulement sur les réseaux. La promesse est une capacité élastique basée sur la demande. Le problème avec l’AIOps va bien au-delà de la réalité actuelle, et les technologies actuelles ont tendance à être spécifiques au fournisseur ou extrêmement limitées dans les résultats obtenus. De plus, la promesse selon laquelle l’AIOps apprendra automatiquement ce qui doit être fait et exécutera simplement ces changements est erronée.
La réalité d'aujourd'hui est un défi d'échelle et non de connaissances. L'AIOps promet de CRÉER ARTIFICIELLEMENT DES CONNAISSANCES opérationnelles, mais en fait, et comme la plupart des responsables informatiques en conviendraient, nous disposons déjà des experts en la matière qui peuvent résoudre presque tous les problèmes opérationnels actuels. Le problème aujourd'hui est en fait une question d'échelle, comment faire évoluer ces experts en la matière pour que leurs connaissances et leur expertise soient mises à profit. exécutable globalement par le reste de leurs équipes.
Pire encore, l'informatique est à un point d'inflexion. La richesse autrefois répandue des ingénieurs réseau s'est lentement tarie. Il n'y a aucune garantie que votre ingénieur avec la connaissance non documentée du réseau tribal sera toujours là demain.
Et, les entreprises ne ralentissent pas dans leur utilisation des infrastructures réseau, elles se développent rapidement et se tournent vers le cloud pour une capacité supplémentaire. Ainsi, les connaissances contenues dans ces experts en la matière sont un bien précieux qui doit être capturé et mis à disposition dans toute l'organisation dès que possible.
L'AIOps tire sur la mauvaise cible aujourd'hui. Il ignore la vaste quantité de connaissances et d'expérience qui réside actuellement dans chaque entreprise et promet de la remplacer par ses propres processus. Le bon sens dit que cela ne peut pas être meilleur que les processus éprouvés créés par des experts en la matière. En ignorant les PME, AIOps est conçu pour démarrer avec une toile vierge. En se concentrant sur "l'IA", l'INDUSTRIE s'attaque simplement au mauvais problème. Il convient de rappeler les milliers de projets d'intelligence artificielle qui ont échoué au cours des 20 dernières années et les énormes investissements associés et les longs cycles de développement avec peu ou rien à montrer pour eux.
Selon Gartner, les responsables I&O responsables de l'infrastructure, des opérations et de la gestion du cloud doivent : Évitez le battage médiatique AIOps. Cela dit, l'automatisation des connaissances et des meilleures pratiques existantes est à la pointe de la technologie et peut être exécutée à la vitesse de la machine et à grande échelle aujourd'hui - avec les résultats presque garantis dont on a si désespérément besoin aujourd'hui.
Gartner® Gartner, « Market Guide for AIOps Platforms », Pankaj Prasad, Padraig Byrne, Gregg Siegfried, 30 mai 2022. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et dans le monde et est utilisé ici avec permission. Tous les droits sont réservés.
Les plates-formes AIOps existent depuis un certain nombre d'années, mais les déploiements réussis nécessitent du temps et des efforts. Le temps de n'importe quelle valeur de nombreux déploiements d'outils de plate-forme AIOps est mesuré en mois ou en années, et fournit généralement beaucoup moins que prévu, ce qui a conduit à l'insatisfaction et à la désillusion vis-à-vis du segment de marché.
Gartner® Gartner, « Market Guide for AIOps Platforms », Pankaj Prasad, Padraig Byrne, Gregg Siegfried, 30 mai 2022. Gartner est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et dans le monde et est utilisé ici avec permission. Tous les droits sont réservés.
Les organisations qui ont tenté l'AIOps considéreront leurs projets pilotes comme de la recherche uniquement. Ainsi, alors que la promesse d'opérations plus intelligentes commence généralement par une discussion sur «l'IA», en fait, une approche plus réussie et éprouvée consiste à se concentrer sur l'automatisation des connaissances opérationnelles auxquelles nous avons déjà accès, car il s'agit d'une ressource universellement acceptée déjà en place. aujourd'hui.
L'accent mis aujourd'hui sur «l'automatisation» plutôt que sur «l'IA» est l'approche la plus intelligente recherchée si largement aujourd'hui. Une automatisation réussie est possible car NetOps possède déjà les connaissances, le vrai problème reste de savoir comment les exploiter et les faire évoluer.
Pour les opérations réseau, l'automatisation à grande échelle des connaissances et des meilleures pratiques NetOps existantes génère des résultats opérationnels significatifs, tangibles et mesurables. Cela commence par une plate-forme intelligente qui offre une visibilité complète en temps réel sur l'ensemble du réseau, avec tous les détails de performance et de configuration nécessaires pour chaque composant du réseau et son contexte. Sur cette base, la capacité à capturer et à partager l'expertise en résolution de problèmes et les connaissances spécialisées en la matière fait de l'automatisation opérationnelle une réalité.
L'échelle opérationnelle et l'efficacité sont les sujets d'actualité et NetOps est obligé d'innover. Ils n'ont plus le luxe de simplement ajouter plus de ressources à l'échelle, alors ces organisations se tournent vers des approches d'automatisation éprouvées pour soutenir stratégiquement leurs besoins opérationnels.
Alors que l'automatisation est la solution de transformation pour NetOps, de nombreux professionnels de l'informatique ont limité leur compréhension de l'automatisation pour NetOps aux scénarios Day-0 et Day-1. Essentiellement, la mise en place et le fonctionnement de nouveaux équipements. Ils ont cependant négligé la valeur à long terme et nettement plus percutante des opérations du jour 2…. assurer le fonctionnement de l'infrastructure au fur et à mesure que l'entreprise en a besoin. La valeur de l'automatisation du jour 2 ne peut pas être suffisamment surestimée car elle éclipse la valeur combinée de l'automatisation du jour 0 et du jour 1 d'un facteur de 100 ou plus.
Les opérations du jour 2 sont centrées sur la fourniture de la valeur des services informatiques tout au long de la durée de vie de l'infrastructure. Les besoins commerciaux du réseau varient d'un service à l'autre et d'une application à l'autre. Ainsi, l'orientation opérationnelle du jour 2 permet aux organisations d'être assurées que tous ces besoins commerciaux sont satisfaits en permanence. Et en raison de la longue liste résultante de tous ces besoins lorsqu'ils sont mis à l'échelle, l'automatisation devient la plate-forme idéale pour rendre cela possible sans les frais généraux traditionnels associés à l'embauche d'opérateurs et d'ingénieurs supplémentaires.
Alors que vous envisagez la suite en 2023, nous pouvons vous aider à explorer des moyens plus intelligents de résoudre vos problèmes existants à grande échelle, sans avoir à embaucher un grand nombre d'experts en la matière dans le monde entier, et même à relever le défi opérationnel de empêcher les problèmes de se produire en premier lieu. Une fois qu'une plate-forme d'automatisation a été déployée pour NetOps, elle peut rechercher de manière proactive les problèmes mineurs avant qu'ils ne se manifestent en production.