Pourquoi l'automatisation échoue souvent dans les opérations IT

Avec l'orchestration et le réglage initiaux, les règles d'automatisation suivent un modèle write-once-deploy-anywhere qui laisse pratiquement aucune place à l'adaptabilité. Chaque fois qu'une nouvelle application d'entreprise est ajoutée, les charges de travail sont déplacées vers ou entre les clouds, ou le plan stratégique global de l'entreprise change, les règles doivent aussi changer.

En 1947, General Motors a établi le premier département d'automatisation moderne. L'objectif était de rationaliser la production de ses automobiles en combinant une gamme de technologies mécaniques, hydrauliques et informatiques pour remplacer les tâches chronophages et gourmandes en ressources généralement gérées par des employés à l'heure.

Sept décennies plus tard, le phénomène d'automatisation s'est répandu dans chaque industrie et marché et a trouvé une audience particulièrement avide dans l'IT. Des plateformes entières qui combinent plusieurs scripts pour imiter des actions et réponses entre un administrateur et l'environnement IT ont conduit les pros IT à travers le spectre à automatiser autant d'activités que possible.

Maintenant, tout, du déploiement de nouveaux logiciels et de la configuration de systèmes au redémarrage de serveurs dont les connexions ont été perdues et la prise de mesures correctives face à des changements inattendus, est essentiellement en pilote automatique. Mais ce qui était autrefois vu comme une sorte de panacée pour ce qui afflige les équipes IT commence à montrer des signes d'inefficacité face à la prochaine vague de défis liés à l'IT — infrastructure expansive, volumes de données exponentiellement plus grands, et demandes métier en évolution rapide — laissant beaucoup se demander : l'automatisation IT est-elle suffisante pour prospérer à l'ère numérique ? Et, sinon, comment les organisations IT peuvent-elles continuer à opérer efficacement ?

Gérer un environnement dynamique avec des règles statiques

Dans le sillage de la transformation digitale, les environnements IT sont plus complexes et expansifs que jamais. Il y a plus d'infrastructure et plus d'applications à gérer, plus de données à agréger, analyser et opérationnaliser — tout permis par l'émergence de stratégies cloud hybrides.

L'entreprise moyenne aujourd'hui exécute plus de centaines d'applications dans plusieurs clouds publics et privés dans un effort pour suivre les besoins métier changeants rapidement créés par une base client de plus en plus exigeante et d'autres pressions concurrentielles. L'adoption rapide (et vorace) de plateformes cloud et l'accès facile à des outils ponctuels utiles ont créé un environnement de changement et d'évolution constants qui a ajouté une complexité qui devient rapidement ingérable. En fait, de nombreux décideurs IT rapportent que leurs efforts de transformation digitale risquent d'impacter négativement l'organisation dans son ensemble s'ils ne sont pas gérés efficacement. Et ce défi peut simplement être trop dynamique pour l'automatisation conventionnelle.

L'automatisation telle que nous la connaissons est basée sur des règles et pilotée par des politiques. Les règles sont des commandes simples, prévisibles pour effectuer une tâche ou activité spécifique et génèrent des alertes quand les seuils autour de ces tâches et activités sont franchis. Les règles d'automatisation sont étroites en portée, statiques, et doivent être coordonnées avec des milliers d'autres règles pour maintenir les opérations fonctionnant sans heurts et efficacement — ce qui est exactement pourquoi elles ne sont plus suffisantes dans un environnement IT modernisé, digitalisé.

Avec l'orchestration et le réglage initiaux, les règles d'automatisation suivent un modèle write-once-deploy-anywhere qui laisse pratiquement aucune place à l'adaptabilité. Chaque fois qu'une nouvelle application d'entreprise est ajoutée, les charges de travail sont déplacées vers ou entre les clouds, ou le plan stratégique global de l'entreprise change, les règles doivent aussi changer.

De plus, les environnements cloud et serverless d'aujourd'hui nécessitent un réglage constant et des changements à l'automatisation, et il n'y a pas d'équipe IT existante avec la main-d'œuvre, les ressources, ou la capacité de le faire efficacement tout seul.

AIOps suralimente l'automatisation

L'essor de l'intelligence artificielle est un point d'inflexion pour les pros des opérations IT partout car il peut complètement remodeler leur approche de la gestion d'un environnement IT en constante évolution. Appliquer l'IA aux opérations IT — AIOps — n'automatise pas seulement les tâches les plus chronophages et répétitives, mais aussi celles d'ordre supérieur et plus complexes.

Les systèmes AIOps agrègent les données des cibles sources à travers tout l'environnement IT — infrastructure sur site et cloud alike — dans un seul data lake. Mais contrairement à l'automatisation conventionnelle qui a besoin d'une règle pour chaque scénario concevable pour agir sur cette information, AIOps apprend à identifier proactivement même les plus faibles signaux d'alerte précoce au milieu de volumes massifs d'informations que les humains pourraient manquer, contextualiser leur importance, et prendre une action appropriée et décisive immédiatement sans intervention humaine.

Au lieu que les membres d'équipe passent manuellement en revue d'innombrables alertes et essaient de distinguer entre celles de haute priorité et celles de faible impact, les outils AIOps le font tous automatiquement. Ils appliquent des algorithmes finement ajustés mappés à des opérations IT spécifiques qui tamisent des millions d'enregistrements de logs et de métriques pour faire ressortir les alertes les plus critiques pour apporter une plus grande visibilité à la performance et la santé du système, libérant les membres d'équipe IT pour se concentrer sur des initiatives de priorité plus haute et fournissant un coup de pouce bien nécessaire à la productivité et l'efficacité IT.

L'automatisation IT standard a bénéficié aux organisations loin et large au fil des ans. Mais, l'entreprise d'aujourd'hui fait face à des défis de gestion IT que peu auraient pu imaginer aux premiers temps et que l'automatisation IT conventionnelle ne peut simplement pas gérer. Alors que les entreprises deviennent de plus en plus digitalisées — ajoutant de l'infrastructure, lançant de nouveaux services, et incorporant de nouveaux flux de données — elles auront besoin de solutions d'automatisation plus avancées, intelligentes, pour maintenir un contrôle complet sur une infrastructure tentaculaire et garder le rythme dans un paysage concurrentiel en évolution rapide.

Écrit par Jiayi Hoffman, architecte data science chez OpsRamp.