Qu'est-ce que l'AIOps ?
Qu'est-ce que l'AIOps ?
AIOps, ou l'intelligence artificielle au service des opérations IT, est un terme inventé par Gartner®. Il décrit les plates-formes et les processus technologiques qui transforment l'expérience des utilisateurs IT en les aidant à rationaliser les processus, à prendre des décisions plus précises plus rapidement, et à réagir plus vite aux incidents pouvant survenir sur les réseaux et systèmes.
L'AIOps contextualise de gros volumes de données (télémétrie et journaux) d'une infrastructure informatique, en temps réel ou quasi réel. Elle combine ensuite ses collectes à des données historiques pertinentes pour générer des informations exploitables. L'AIOps incarne en quelque sorte un assistant qui maîtrise l'environnement informatique et réseau, et utilise ces connaissances pour fournir des analyses en temps réel et exécuter ou recommander des étapes à suivre.
Pourquoi l'AIOps est-elle importante ?
L'AIOps améliore l'efficacité et les performances de chaque application et service et permet aux équipes informatiques de simplifier les opérations manuelles et complexes, ce qui accroît la productivité. Les organisations utilisent l'AIOps pour automatiser les tâches manuelles et fastidieuses, rationaliser les flux de travail, améliorer les performances globales du réseau et renforcer leur posture de sécurité.
Analyse des performances, détection d’anomalies, corrélation des événements... en investissant dans l'AIOps, les équipes informatiques peuvent identifier et résoudre proactivement les événements affectant les performances, réduire les temps d'arrêt et les pannes coûteuses et accélérer les réponses aux incidents.
Fonctionnement de l'AIOps
L'AIOps regroupe les données provenant de sources multiples, avant de les traiter à l'aide d'algorithmes de machine learning (ML) ou de deep learning (DL) pour fournir des informations en temps réel, concernant par exemple la qualité de l'expérience (QoE), l'analyse des causes profondes et la détection des anomalies. Une AIOps de qualité peut réduire le nombre de faux positifs, ce qui élimine l'accoutumance aux alertes et permet aux opérateurs de détecter et de résoudre les problèmes de manière proactive avant qu'ils n'affectent l'expérience utilisateur.
Cas d'usage, avantages et résultats
Avantages de l'AIOps
L'AIOps améliore l'expérience des utilisateurs finaux et des opérateurs informatiques, tout en accroissant la productivité et en réduisant les coûts.
Simplification de l’expérience opérateur
- Rationalise et automatise les flux de travail tout en réduisant les erreurs
- Les éclairages proactifs exploitables réduisent les délais de résolution, corrigeant même les problèmes avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt ou nuisent à l'expérience des utilisateurs
- Gagnez en efficacité et en productivité de manière à pouvoir vous consacrer aux initiatives stratégiques
- Améliore l'expérience utilisateur
- Résout rapidement les problèmes pour améliorer les performances du réseau et des applications
- Garantit l’évolutivité des systèmes IT pour gérer les charges de travail d’aujourd'hui et de demain
Réduction des coûts
- Réduisez le coût total de possession et améliorez votre retour sur investissement en réduisant les temps d'arrêt, en accroissant la productivité des employés et en réduisant les dépenses d'exploitation associées au dépannage des problèmes informatiques
Mise en œuvre de l'AIOps
La mise en œuvre de l'AIOps ne diffère pas vraiment du déploiement d'un package d'analyse d'infrastructure. La plate-forme AIOps doit être connectée à (ou intégrée dans) l'infrastructure qu'elle va surveiller. Ensuite, la découverte et l'apprentissage commencent. Les premières informations préliminaires deviennent disponibles lorsque suffisamment de données ont été ingérées au cours du processus d'apprentissage par IA.
La plate-forme AIOps analyse l'environnement informatique avant de proposer d'examiner les causes profondes des problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent. L'automatisation est la dernière étape d'incorporation de l'AIOps au workflow d'une organisation. Une fois qu'elle en sait suffisamment, la plateforme AIOps peut commencer à résoudre automatiquement des problèmes simples.
Dans l'idéal, l'AIOps doit être totalement transparente pour l'utilisateur et intégrée aux outils de gestion quotidiens de l'administrateur.
L'AIOps pour les réseaux
L'AIOps pour les réseaux, ou l'IA pour les réseaux, automatise le réseau et présente des éclairages IA natifs. Les fonctionnalités des plates-formes AIOps de pointe garantissent la fiabilité des services dans tous les domaines : filaire, sans-fil, SD-WAN, WAN Edge, datacenters et sécurité. Elles garantissent que les connexions réseau sont fiables, mesurables et sécurisées, accroissent l'efficacité et la productivité des opérateurs réseau et améliorent l'expérience des utilisateurs finaux.
L'AIOps ne consiste pas uniquement à pouvoir mieux faire ce que vous faites aujourd'hui. Sa véritable valeur réside dans sa capacité à gérer la complexité des infrastructures informatiques, chose que les humains ne peuvent accomplir à eux seuls, même avec les meilleurs outils non IA à leur disposition.
L'AIOps offre un certain nombre d'avantages aux opérateurs de réseaux commerciaux et d'entreprise.
- Réduction du temps de résolution des incidents
- Consolidation et analyse des données provenant de multiples sources
- Examen détaillé de chaque environnement opérationnel
- Évaluations basées sur une qualité d'expérience (QoE) calculée
- Interface conversationnelle utilisant le traitement automatique du langage naturel (TAL)
Adopter l'IA en évitant les tracas
Comme avec toute nouvelle technologie, les organisations peuvent toujours se montrer réticentes à l'adoption de solutions AIOps. Parmi les préoccupations liées à l'AIOps figurent la sécurité des données, l'intégration avec l'environnement existant et le manque de compréhension concernant le fonctionnement de l'IA. Pour répondre aux préoccupations et trouver la solution adaptée à votre organisation, voici quelques éléments clés à rechercher :
- Sécurité et éthique : déterminez quelles données utilise le moteur d'IA et comment elles sont sécurisées. Assurez-vous que le fournisseur respecte les principes et les directives d'éthique en matière d'IA
- Intégration : une solution AIOps doit simplifier les opérations et non les compliquer. Recherchez une solution qui peut s'intégrer à l'infrastructure existante ou qui est intégrée à la solution informatique
- Efficacité : déterminez si l'AIOps s'est améliorée au fil du temps et depuis combien de temps les systèmes d'IA ont été établis. L'AIOps doit être en mesure de fournir des informations précises et pertinentes en temps réel, afin d'avertir les opérateurs en cas de problèmes prioritaires (et de ne pas causer d'accoutumance aux alertes). Elle doit s'améliorer au fil du temps grâce à des rétroactions et à un développement continus en boucle fermée
- Exemples réels : recherchez des exemples avec des résultats concrets pour les clients
- IA explicable : déterminez si le fournisseur est en mesure d'expliquer les techniques d'IA sur lesquelles s'appuie la solution. Si un fournisseur prétend proposer de l'IA sans pouvoir expliquer comment elle fonctionne ou quelles techniques elle exploite, cette solution n'a peut-être d'IA que le nom.
Juniper AIOps
L’AI-Native Networking Platform de Juniper intègre l'AIOps la plus avancée du secteur avec Mist AI, un moteur d'IA et une architecture cloud commune de microservices, ainsi qu'avec l'assistant de réseau virtuel Marvis pour améliorer l'expérience des opérateurs et des utilisateurs finaux.
Mist AI est formé à l'aide de données appropriées. Il ingère de la télémétrie provenant de tous les appareils réseau et traite ces données pour fournir des réponses précises en temps réel. Les équipes Juniper d'assistance client et de science des données collaborent pour identifier les difficultés couramment rencontrées par les clients. Ils ont donc développé des algorithmes d'IA qui permettent à Mist AI de trouver et de détecter les problèmes avant qu'ils n'affectent les performances des utilisateurs. Avec plus de neuf ans d'apprentissage et de développement renforcés, Mist AI fournit des réponses précises tout en minimisant les faux positifs.
En outre, Mist AI a été conçu sur la base d’un cloud moderne et élastique en boucle fermée qui fournit la puissance de traitement nécessaire à l'IA/ML et à l’évolutivité réseau.
Étapes de déploiement de la solution AIOps de Juniper
La solution AIOps de Juniper rationalise les opérations à tous les stades du déploiement. La création automatisée de modèles et le Zero-Touch Provisioning accélèrent et simplifient la configuration et l'intégration aux Jours 0/1 et permettent d'obtenir des informations IA natives sur l'expérience utilisateur. L'assistant de réseau virtuel Marvis et les mesures autonomes accélèrent la résolution des problèmes et améliorent les performances globales du réseau, pour une gestion simplifiée au Jour 2.
Les étapes de déploiement de l'AIOps sont divisées en quatre parties : Jour 0 : planification et configuration ; Jour 1 : intégration et implémentation ; Jour 2 : gestion et maintenance continues ; Jour 2+ : gestion proactive avec l'AIOps.
Modèle d'assistance client pilotée par l'IA de Juniper
L'assistant réseau virtuel Marvis tire parti de nombreuses années d’entraînement et de développement pour vous faire gagner en efficacité.
Chez Juniper, notre moteur d'IA s'améliore en permanence grâce à un système en boucle fermée. Nos équipes d'assistance client et de science des données collaborent pour identifier les difficultés courantes que rencontrent les clients et pour améliorer l'algorithme d'IA grâce à un apprentissage renforcé. L'efficacité de Mist AI et de Marvis s'est améliorée au fil du temps, grâce à plus de neuf ans d'apprentissage renforcé et de retours de la part des clients et de l'assistance client.
Enrayer la spirale des tickets d'assistance
Impact de l'AIOps Juniper : Plus le nombre de clients et la complexité du réseau augmente, plus le nombre de tickets de dépannage baisse ou stagne.
L'IA et le cloud computing transforment le modèle d'assistance qui lie les clients à leurs fournisseurs. Sur cette figure, le nombre total de tickets entrants est entouré avec une ligne pointillée. La croissance est exprimée en termes d'appareils, de sites et d'organisations ajoutés, tandis que les tickets d'incidents restent relativement stables. La figure illustre l'impact de l'AIOps sur les tickets d'assistance client, ce qui entraîne moins d'escalades, moins de tickets entrants et un dépannage et une résolution plus rapides.
Questions fréquentes sur l'AIOps
À quelles problématiques l'AIOps répond-elle ?
L'AIOps consolide et analyse les données de plusieurs sources. Il observe et apprend les détails de l'environnement et fournit des évaluations basées sur la qualité globale de l'expérience (QoE). L'AIOps peut ainsi corréler les activités réseau pour déterminer et résoudre les problèmes avant que les utilisateurs ou les équipes IT ne les remarquent.
L'AIOps analyse les causes profondes des problèmes avant ou au fur et à mesure qu'ils surviennent, grâce aux algorithmes de machine learning (ML) et à la contextualisation des données. Mais aussi et surtout, l'AIOps démocratise les capacités de dépannage au sein des équipes IT peu expertes, ce qui augmente l'efficacité opérationnelle.
Quels sont les composants de l'AIOps ?
Une plateforme AIOps utilise des algorithmes de ML et des données contextualisées pour fournir des analyses des causes racines et résoudre automatiquement les problèmes simples du réseau. L'AIOps nécessite un moteur d'IA capable de corréler des événements et des algorithmes de ML qui extraient des connaissances ou des modèles à partir d'un ensemble d'observations. Un assistant réseau virtuel offre une interface conversationnelle puissante, capable de contextualiser les requêtes, d'accélérer le dépannage et de prendre des décisions ou de fournir des recommandations intelligentes pour rationaliser les opérations. Pour ce faire, il s’appuie sur le traitement du langage naturel (NLP) amélioré par la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage (LG).
Quelles sont les principales fonctionnalités de l'AIOps ?
- Isolation des problèmes/analyse des causes profondes : avec les volumes importants de données sur les réseaux actuels, repérer les problèmes responsables des tickets d'incidents peut être difficile, d’autant plus que tous les problèmes ne sont pas toujours remontés. L'AIOps corrèle les événements en temps réel en traitant des données contextualisées, ce qui permet aux équipes opérationnelles d'identifier et de corriger rapidement les problèmes.
- Prise de décision basée sur les données : des algorithmes de ML pilotent l'analyse basée sur les données, ce qui permet d'offrir des recommandations opérationnelles ou d'appliquer des mesures correctrices plutôt que d'appliquer des réponses prédéterminées aux pannes ou aux anomalies du réseau. Cette approche centrée sur les données améliore l'efficacité du dépannage des équipes d'exploitation
- Rapports prévisionnels : l'AIOps prévoit le comportement du réseau et propose des recommandations ou des mesures correctrices pour remédier à la dégradation des performances et à d'autres anomalies en son sein. Ce changement fondamental profite aux équipes opérationnelles en leur permettant d'être proactives dans la gestion des opérations réseau, plutôt que de traquer les problèmes qui ont déjà eu un impact sur les utilisateurs et l'entreprise. En n’ayant plus à réagir dans l’urgence, le service informatique peut se consacrer aux objectifs opérationnels à venir.
Quelles sont les solutions AIOps de Juniper ?
L'AI-Native Networking Platform est le socle de l’AIOps Juniper. Par exemple, nos solutions d'accès filaire, d'accès sans fil, de SD-WAN, de WAN d'entreprise, de datacenter et de sécurité sont unifiées par un moteur AIOps et cloud commun : Mist AI. Ces solutions AIOps simplifient le dépannage de bout en bout, autonomisent le réseau via des opérations Self-Driving Network™ et analysent les expériences client-cloud. De plus, Marvis, le premier assistant de réseau virtuel IA natif, apporte des recommandations simples aux problèmes complexes par le biais d'une interface conversationnelle interactive. Les Marvis Minis, les premiers jumeaux d'expérience numérique dans les réseaux IA natifs, fonctionnent également en arrière-plan pour découvrir les problèmes même en l’absence d'utilisateurs. Tous ces outils, pilotés par Mist AI, peuvent vous faire gagner du temps et de l'argent tout en maximisant la valeur de votre infrastructure réseau.
Juniper est un leader reconnu de l'AIOps. Découvrez pourquoi Gartner a classé Juniper Mist en tête sur les axes « Exhaustivité de la vision » et « Capacité d'exécution » pour la troisième année consécutive dans son Magic Quadrant™ 2024 des infrastructures LAN filaire et sans fil d'entreprise.
