Pourquoi 88 % des dirigeants explorent aujourd’hui l’AIOps ?

Une approche intelligente de la modernisation

La complexité de l’entreprise nécessite l’assistance d’une Intelligence Artificielle dédiée aux opérations IT (AIOps) pour appréhender simplement l’immense diversité de l’informatique d’aujourd’hui. Le choix des bons outils et compétences pour la gestion des applications constitue l’un des principaux défis de la modernisation des applications. L’AIOps peut booster votre efficacité opérationnelle en permettant à votre équipe d’exploiter pleinement ses compétences et de contribuer à des travaux à plus forte valeur ajoutée.  C’est pourquoi 88 % des dirigeants s’intéressent aujourd’hui l’AIOps. 

01 Pourquoi vous avez besoin de l’AIOps et de l’automatisation IT

Les entreprises digitales d’aujourd’hui dépendent des performances et de la disponibilité des applications stratégiques et de l’infrastructure sur laquelle elles fonctionnent.

D’après une étude de McKinsey, réagir plus rapidement constitue pour les CIOs la principale raison d’apporter des changements à leur organisation.¹

Le manque de visibilité sur les environnements hybrides et multiclouds, la hausse des coûts, les décisions de dotation en ressources inefficaces et l’absence de contrôle centralisé ont ralenti la transformation digitale de leur entreprise. L’utilisation de technologies telles que les machines virtuelles, les microservices basés sur des conteneurs et l’infrastructure partagée multi-tenant peut accélérer le développement des applications, mais introduit une complexité opérationnelle.

Les applications modernes sont souvent séparées par de nombreuses couches d’abstraction, et il est donc difficile de déterminer les applications prises en charge par les ressources sous-jacentes de serveur physique, de stockage et de réseau. Les méthodes traditionnelles de prévision des besoins en ressources, basées sur des estimations qui consistent à « définir et oublier » peuvent entraîner une sur-allocation des ressources ou, pire encore, priver les applications de ressources pendant les pics d’utilisation. Même avec une marge supplémentaire de ressources, les performances ne sont pas garanties en raison de la nature imprévisible des besoins des applications modernes.

L’optimisation des ressources qui exige d’un opérateur qu’il mette manuellement à jour l’environnement de production échouera dans les situations de demande dynamique. Pour rester dans la course, les entreprises modernes se tournent vers une nouvelle approche, axée sur l’AIOps, qui améliore la rapidité, l’utilisation et la fourniture de services.

• Prise de décision plus rapide : Observabilité complète de l’entreprise
• Allocation plus intelligente des ressources : Gestion dynamique des ressources et optimisation des coûts
• AIOps prédictive : détermination autonome des problèmes, résolution et évitement

¹The need for speed in the post-COVID-19 era—and how to achieve it, McKinsey & Company, 9 septrembre 2020.

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