Plus de cas d'utilisation pour AIOps à mesure que sa valeur pour les entreprises augmente

Les organisations voient l'AIOps comme un moyen de gérer la complexité croissante à laquelle elles sont confrontées dans la gestion des opérations et de la sécurité.

Après avoir pris de l'ampleur l'année dernière, l'AIOps continue d'attirer l'attention des organisations. Il est adopté rapidement pour aider les équipes informatiques à améliorer leur sécurité traditionnelle ainsi que la surveillance et la gestion du réseau.

L'année dernière, Gartner a constaté que les AIOps sur le seul marché de la gestion des opérations informatiques augmenteraient à un taux de croissance annuel composé de 15 % par an jusqu'en 2025, contre plus d'un milliard de dollars en 2020.

Certaines organisations voient l'AIOps comme un moyen d'économiser de l'argent sur le personnel informatique, mais il devient clair que le facteur clé est la complexité. Il existe plusieurs cas d'utilisation distincts qui stimuleront cette croissance.

Un domaine où l'AIOps devient de plus en plus nécessaire est la gestion des demandes de la main-d'œuvre distante et hybride d'aujourd'hui.

Les fermetures de bureaux induites par la pandémie et les politiques de travail à domicile ont augmenté le trafic numérique et compliqué la collecte de données pour les équipes informatiques. Les entreprises soutenant le travail à distance ont renvoyé leurs employés chez eux avec de nouveaux matériels et logiciels, ce qui a entraîné une augmentation du trafic de données. Et les équipes informatiques, déjà confrontées à une production de données accrue, ont également dû surveiller des flux de données avec différentes propriétés causées par des informations provenant de divers bureaux distants.

AIOps peut aider les équipes informatiques à gérer des données croissantes et de plus en plus dissemblables causées par le passage à des modèles de travail à distance et hybrides. AIOps utilise des algorithmes intelligents qui ingèrent de grands volumes de données avec des propriétés variables et provenant de sources disparates et automatisent son analyse.

De plus, une solution AIOps peut examiner les données agrégées pour détecter les modèles et prévoir les problèmes avant qu'ils ne surviennent et ne perturbent la productivité des employés. Et, en cas d'incident ayant un impact sur le service, AIOps aide les équipes informatiques à identifier rapidement la cause première et à déterminer un correctif pour réduire le délai moyen de résolution (MTTR).

Un autre domaine général où AIOps trouve de la valeur est l'automatisation de la sécurité. Pourquoi? Des facteurs tels que le passage au cloud et l'adoption d'applications hybrides et composables introduisent de nouveaux problèmes. Par exemple, l'année dernière, la découverte de vulnérabilités dans la bibliothèque logicielle Log4j d'Apache a provoqué une onde de choc dans le monde des affaires. Il a été décrit par certains comme "la faille de sécurité la plus grave de tous les temps". La raison :le logiciel open source était largement utilisé et intégré dans de nombreuses applications courantes fréquemment réutilisées dans les entreprises.

Dans ce cas et dans d'autres, les outils de sécurité traditionnels offraient peu d'aide pour l'éradiquer. En revanche, AIOps utilise des algorithmes intelligents pour modéliser le comportement normal des systèmes. Il détecte ensuite de manière proactive une cyberattaque en identifiant les écarts en temps réel et en déterminant si un problème (par exemple, un problème de performances) est dû à une cyberattaque plutôt qu'à un problème informatique. Dans le cas d'une attaque, le système peut déclencher une série de tactiques défensives automatisées telles que la hiérarchisation des alarmes et des alertes pour aider les opérateurs humains, ou il peut être utilisé pour prendre des mesures par lui-même, telles que la fermeture de l'accès à un système ou le blocage d'un Adresse IP.