Écoutez, nous avons réalisé une enquête qui montre qu’AIOps est prêt pour les heures de grande écoute, déclare la société AIOps

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  • L’adoption d’AIOps dans les services informatiques est sur le point de se généraliser, selon une enquête menée auprès de moyennes et grandes entreprises, qui a révélé que 93% des personnes interrogées utilisaient déjà la technologie ou prévoyaient de l’adopter dans un avenir proche.

    L’enquête a été menée par StarCIO pour le compte de BigPanda, une entreprise qui développe une plate-forme AIOps, il est donc peut-être inévitable qu’elle voit un avenir prometteur pour la technologie. Néanmoins, le rapport comprend des détails révélateurs, tels que 25 pour cent des organisations prennent actuellement plus de six heures pour résoudre les problèmes de priorité 1 (P1), ceux qui sont susceptibles d’avoir un effet paralysant sur les opérations informatiques.

    AIOps fait référence à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour surveiller l’infrastructure dans le but de détecter les signes d’une défaillance imminente et de prendre des mesures correctives ou d’alerter un opérateur humain, et ainsi de réduire les temps d’arrêt des applications et des services exécutés sur celle-ci. Infrastructure.

    Alors que AIOps s’est déjà avéré efficace dans certains systèmes de stockage (InfoSight de HPE en est un exemple notable), il commence à être utilisé de manière plus large dans le reste de l’infrastructure informatique.

    Selon le rapport AIOps, certains des problèmes entraînant des temps d’arrêt peuvent être dus au fait que les organisations tentent d’aller trop vite dans leurs projets de transformation numérique. Il indique qu’équilibrer l’innovation avec les performances et la fiabilité présente souvent un paradoxe pour les responsables informatiques, un paradoxe que de nombreuses organisations ont essayé de résoudre en investissant dans une plus grande automatisation, y compris DevOps, l’intégration continue/la livraison continue (CI/CD) et même l’infrastructure-comme -code.

    Plus de 50 pour cent des répondants à l’enquête ont déclaré qu’ils investissaient dans le CI/CD, suivis de près par un peu plus de 48 pour cent qui cherchent à investir dans l’infrastructure en tant que code.

    En ce qui concerne ces incidents informatiques majeurs P1, 38,1 % ont indiqué que leur délai moyen de résolution (MTTR) était inférieur à deux heures, tandis que 36,5 % ont indiqué que le chiffre était de trois à six heures. Une minorité malchanceuse (1,6%) prenait plus de 72 heures pour résoudre les incidents.

    Selon l’auteur du rapport, plusieurs facteurs peuvent expliquer cette gamme de MTTR d’une organisation à l’autre. Ceux qui ont investi dans de meilleurs outils de surveillance (tels que AIOps), des normes d’observabilité, des procédures d’automatisation et de triage sont plus susceptibles de mieux se remettre rapidement d’incidents majeurs.

    Comment obtenons-nous des pannes? En effectuant des « modifications »…

    Pendant ce temps, les organisations qui se développent, acquièrent des entreprises ou investissent dans des programmes de transformation numérique peuvent créer de nouveaux risques opérationnels qui augmenteront le nombre d’incidents P1 et la complexité de leur résolution.

    Parmi les problèmes de production récurrents affectant les applications et les services, plus de 50 % des personnes interrogées ont déclaré que ce sont tout simplement les changements qui étaient la principale cause de pannes, suivis de la lenteur des performances et des différences de configuration entre les environnements de développement et de test. Les problèmes de réseau et les incidents de sécurité ont également été répertoriés.

    En ce qui concerne les préoccupations concernant la réponse aux incidents, plus de 50 pour cent des personnes interrogées ont déclaré que le principal problème était d’avoir les bonnes compétences pour enquêter et traiter les incidents, tandis que 29,5 pour cent ont indiqué que le manque de personnel était un problème, car de nombreux Rég les lecteurs pourront témoigner.

    Le rapport était basé sur une enquête menée auprès des DSI, des responsables informatiques et des leaders DevOps des moyennes et grandes entreprises. Les moyennes entreprises représentaient ici celles comptant de 500 à 4 999 employés, tandis que les grandes entreprises comptaient 5 000 employés ou plus.

    L’enquête a révélé des différences notables dans les indicateurs de performance les plus importants suivis par les organisations. Les grandes entreprises sont plus susceptibles de suivre le coût par minute de temps d’arrêt et la fréquence à laquelle les tickets dégénèrent au-delà du support de niveau un, tandis que les entreprises de taille moyenne sont moins susceptibles d’avoir une surveillance et une automatisation complètes, et s’appuient donc davantage sur le temps moyen de détection (MTTD) des incidents. . ®

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