Concepts AIOps

L'AIOps apprend le comportement "normal" de vos systèmes et détecte automatiquement les déviations significatives, avant qu'elles ne causent des incidents.

Regroupement intelligent des alertes et événements liés pour réduire le bruit et identifier les incidents réels. Transforme des milliers d'alertes en quelques incidents actionnables.

Identification automatique de la cause profonde d'un incident en analysant les dépendances, les changements récents et les patterns historiques.

Prédiction des pannes et problèmes avant qu'ils ne surviennent. L'AIOps analyse les tendances pour anticiper les problèmes de capacité, performance ou disponibilité.

Exécution automatique d'actions de remédiation pour les incidents connus. L'AIOps peut déclencher des runbooks, scripts ou workflows sans intervention humaine.

Création automatique de baselines qui s'adaptent au comportement réel de vos systèmes, prenant en compte la saisonnalité (jour/nuit, weekends, périodes de pointe).

Au lieu de réagir à des incidents, prédire quand ils vont se produire. ML prédit les défaillances futures avant qu'elles ne se manifestent.

Découverte automatique de la topologie d'infrastructure et des dépendances entre services. Cartographie complète du système pour impact analysis.

Runbooks dynamiques générés par ML ou automations intelligentes de remédiation. Au lieu de procédures manuelles, actions correctives automatiques.

ML pour prédire la capacité future nécessaire. Analyse saisonnalité, croissance, patterns d'usage pour planifier infrastructure.

Traitement du langage naturel sur logs, tickets, chat ops pour extraire contexte et insights. Analyse sentiment, extraction entités, compréhension intent.

ML pour réduire les faux positifs et l'alert fatigue. Distinguer signal du bruit, regrouper alertes liées, prioritiser les vraies menaces.

Au-delà de simple grep sur logs. ML pour patterns recognition, anomaly detection, correlation entre logs de services différents.

Les modèles AIOps eux-mêmes doivent être opérés comme du code. Monitoring de la dérive modèle, retraining, versioning, et versioning de modèles.

Monitoring de l'expérience utilisateur réelle combinée avec tests synthétiques. Détecter les problèmes avant que les utilisateurs ne les rapportent.

Corrélation entre incidents téchniques et impact business. Transformation de metrics d'ops en metrics métier (revenue impactée, clients affectés, SLA breaches).

Le système AIOps apprend du feedback des ops teams. Feedback sur false positives, classification correctness, et amélioration continue des modèles.

Progression typique de l'implémentation AIOps à travers des phases de matérité.