AIOps
Artificial Intelligence for IT Operations. Automatisez et optimisez vos opérations IT grâce à l'intelligence artificielle et au machine learning.
Qu'est-ce que l'AIOps ?
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) combine le Big Data et le Machine Learning pour automatiser les processus d'exploitation IT, notamment la corrélation d'événements, la détection d'anomalies et la détermination des causes profondes.
Gartner a inventé ce terme en 2017 pour décrire cette nouvelle approche qui permet de gérer des environnements IT de plus en plus complexes.
Capacités AIOps
Détection d'anomalies
Identification automatique des comportements anormaux avant qu'ils ne causent des incidents.
Corrélation d'événements
Regroupement intelligent des alertes pour réduire le bruit et identifier les vraies causes.
Root Cause Analysis
Détermination automatique des causes profondes des problèmes.
Prédiction
Anticipation des pannes et problèmes de capacité avant qu'ils ne surviennent.
Automatisation
Remédiation automatique des incidents connus sans intervention humaine.
Optimisation
Recommandations pour améliorer les performances et réduire les coûts.
Compétences requises
🧠 Data Science / ML
- Machine Learning algorithms
- Deep Learning (optionnel)
- Time series analysis
- Anomaly detection
💻 DevOps / SRE
- Monitoring & Observabilité
- Cloud platforms
- Kubernetes
- Infrastructure as Code
📊 Big Data
- Data pipelines
- Stream processing
- Data lakes
- ETL/ELT
🔧 Outils
- Python / R
- Splunk / Datadog
- BigPanda / Moogsoft
- Apache Spark
Évolution de l'AIOps
ITOA (IT Operations Analytics)
Premiers outils d'analyse des données opérationnelles pour corrélation d'événements
AIOps - Terme Gartner
Gartner crée le terme "AIOps" pour combiner Big Data et ML aux opérations IT
Adoption croissante
BigPanda, Moogsoft et autres leaders lancent des plateformes majeures
Intégration généralisée
AIOps devient standard dans Datadog, Dynatrace, Splunk, cloud providers
Pourquoi l'AIOps maintenant ?
Explosion des données
Les volumes de logs, traces, et métriques doublent annuellement. Impossible de traiter manuellement.
Complexité accrue
Microservices, Kubernetes, multi-cloud créent des milliers de dépendances complexes.
Vélocité requise
CI/CD continu et déploiements fréquents : réponse humaine trop lente.
Alert fatigue
99% du bruit, 1% d'incidents réels. Burn-out des équipes ops.
Impact mesuré de l'AIOps
Réduction du bruit d'alerte
Réduction du MTTR
Réduction des coûts ops
Augmentation de la productivité