Outils & Plateformes AIOps
Les plateformes qui transforment vos opérations IT grâce à l'IA.
🧠 Plateformes AIOps dédiées
BigPanda
Leader AIOps pour la corrélation d'événements et la réduction du bruit.
Moogsoft
Pionnier AIOps avec algorithmes de corrélation avancés.
PagerDuty AIOps
Module AIOps intégré à PagerDuty pour l'incident management.
Dynatrace
Observabilité full-stack avec Davis AI engine intégré.
📊 Observabilité avec capacités AI
Datadog
Plateforme d'observabilité avec Watchdog AI pour détection d'anomalies.
Splunk ITSI
IT Service Intelligence avec ML pour prédiction et corrélation.
New Relic AI
Fonctionnalités AI intégrées à la plateforme d'observabilité.
Elastic Observability
Stack ELK avec ML pour détection d'anomalies.
🔧 Outils ML pour l'Ops
Prophet
Librairie Meta pour forecasting de séries temporelles.
PyOD
Toolkit Python pour détection d'outliers et anomalies.
Apache Spark MLlib
ML distribué pour traitement à grande échelle.
Grafana ML
Plugin ML pour prédictions dans Grafana.
☁️ Solutions Cloud Natives
AWS DevOps Guru
Service AWS managé qui utilise le ML pour identifier les anomalies.
Azure Monitor AIOps
Fonctionnalités AIOps intégrées à Azure Monitor.
Google Cloud Operations
Suite d'opérations avec détection d'anomalies ML.
Comment choisir ?
🏢 Enterprise, multi-source
BigPanda, Moogsoft pour agréger des dizaines de sources
📊 Observabilité intégrée
Datadog, Dynatrace si vous voulez APM + AIOps
☁️ Cloud specific
AWS DevOps Guru, Azure Monitor si mono-cloud
🔧 Build vs Buy
Prophet, PyOD pour construire vos propres solutions
Framework MELT : Les 4 Piliers de la Donnée
Architecture de collecte de données pour l'AIOps
M - Metrics
Données quantitatives time-series
- CPU, Memory, Disk usage
- Latency, throughput
- Application metrics
- Business metrics
E - Events
Occurrences discrètes et ponctuelles
- Deployments, service restarts
- Configuration changes
- Alerts, incidents
- User actions
L - Logs
Traces textuelles d'exécution
- Application logs
- System logs
- Audit logs
- Network logs
T - Traces
Journeys des requêtes distribuées
- Distributed tracing
- Service dependencies
- Latency breakdown
- Error paths
Les 5 V du Big Data en AIOps
📊 Volume
Térabytes à petabytes de données par jour
Solution : Data lakes, partitioning, archiving
⚡ Velocity
Données générées en continu temps-réel
Solution : Streaming, event-driven, Kafka
🎯 Variety
Formats et sources hétérogènes
Solution : ETL/ELT, schema inference, ML parsing
✓ Veracity
Fiabilité et qualité des données
Solution : Validation, outlier detection, enrichment
💰 Value
ROI et insights actionnables
Solution : ML, analytics, automation
Algorithmes ML pour l'AIOps
Supervised Learning (Apprentissage supervisé)
Utilise données labelisées pour prédire des catégories ou valeurs
Classification
Catégoriser : incident normal/critique, alertes vraies/fausses
Random Forest, SVM, Neural NetworksRegression
Prédire values : CPU futur, latency, capacité
Linear Regression, Gradient Boosting, ProphetUnsupervised Learning (Apprentissage non-supervisé)
Découvre patterns dans données non-labelisées
Clustering
Grouper : alertes similaires, patterns d'usage
K-means, DBSCAN, Hierarchical clusteringAnomaly Detection
Détecter outliers : comportements anormaux
Isolation Forest, Autoencoders, LOFDimensionality Reduction
Simplifier : réduire variables sans perdre information
PCA, t-SNE, AutoencodersTime Series Analysis
Analyser patterns temporels et saisonnalité
Forecasting
Prédire next values : ARIMA, Exponential Smoothing
Prophet, ARIMA, Exponential SmoothingSeasonality Detection
Identifier patterns : jour/nuit, semaine, mois
Fourier transform, STL decompositionTrend Analysis
Détecter tendances long-terme : growth, degradation
Linear trend, Polynomial fit, Moving averageNatural Language Processing (NLP)
Comprendre et analyser du texte
Log Parsing
Extraire structure et patterns de logs
Regex, ML-based parsing, Drain algorithmSentiment Analysis
Comprendre tone : urgence, criticité
BERT, LSTM, Lexicon-based