Métriques & KPIs AIOps

Comment mesurer l'impact et la performance de vos implémentations AIOps.

Les Métriques AIOps Essentielles

🚨 Métriques d'Alerte

Alert Volume

Nombre total d'alertes générées

Cible : Réduction de 70-90% vs baseline
Comment : Corrélation + suppression des faux positifs

False Positive Rate

Pourcentage d'alertes non-pertinentes

Cible : Moins de 5%
Impact : Améliore focus des équipes

Alert-to-Ticket Ratio

Alertes vs tickets créés

Cible : 100+ alertes pour 1 ticket
Signifie : Correction massive du bruit

Mean Time to Acknowledge

Temps avant première réponse (MTTA)

Cible : Moins de 5 minutes
Amélioration : -50% à -70% en général

⏱️ Métriques de Résolution

Mean Time to Detect (MTTD)

Temps avant détection d'anomalie

Baseline : Minutes à heures
AIOps : Secondes (détection proactive)

Mean Time to Resolve (MTTR)

Temps total pour résoudre un incident

Cible : -50% vs monitoring traditionnel
Économie : Millions en downtime évité

Mean Time Between Failures (MTBF)

Temps moyen entre deux incidents

Amélioration : +200% en général
Via : Prédiction et maintenance proactive

Incident Repeatability

% d'incidents similaires récurrents

Cible : Réduction de 60%+
Grâce à : RCA et automation

🎯 Métriques d'Impact Métier

System Availability / Uptime

Pourcentage de disponibilité (99.9%, 99.99%)

Amélioration typique : +0.5% à +1%
Signifie : Heures de downtime évité

Incident Severity Distribution

% Crit vs High vs Medium vs Low

AIOps objectif : Déplacement vers Low
Via : Détection plus tôt = moins grave

Incident Impact Duration

Temps avant affectation utilisateurs

Cible : Incidents résolus avant impact
Grâce à : Prédiction proactive

Customer-Impacting Incidents

Incidents atteignant les utilisateurs finaux

Cible : -70%+
Impact : NPS et rétention

👥 Métriques de Productivité

On-Call Burden

% Temps ops en réponse incidents

Réduction : -40% à -60%
Résultat : Moins de burnout

Engineer Efficiency Gain

Heures libérées par automation

Typique : 30-40% temps libéré
Redirection : Vers projets stratégiques

Escalation Rate

% incidents nécessitant escalade

Cible : -50% vs baseline
Grâce à : RCA et automation

Team Satisfaction / Burnout

Score satisfaction des équipes ops

Amélioration : +30%+
Facteur : Moins d'alertes = moins de stress

Les Métriques RAMS

Framework standard d'opérations pour mesurer la résilience

R - Reliability

Capacité du système à fonctionner sans défaillance

MTBF (Mean Time Between Failures) Cible : ↑ +200%
Failure Rate Cible : ↓ -40%

A - Availability

Proportion de temps où le système est opérationnel

Uptime Percentage Cible : 99.99%
Downtime Minutes/Year Cible : moins de 52 min

M - Maintainability

Facilité et rapidité de réparation après défaillance

MTTR (Mean Time To Repair) Cible : ↓ -50%
RCA Speed Cible : Automatique

S - Safety

Prévention des incidents impactant utilisateurs/données

Data Loss Incidents Cible : 0
Security Incidents Cible : Prédiction

Intégration avec les Métriques DORA

L'AIOps améliore les métriques DevOps clés

1. Deployment Frequency

Fréquence des déploiements en production

Impact AIOps : Augmentation via réduction du temps d'incidents post-déploiement

2. Lead Time for Changes

Temps du commit au production

Impact AIOps : Amélioration via détection plus rapide de problèmes

3. Mean Time to Recovery

Temps moyen pour récupérer d'une défaillance

Impact AIOps : Réduction massive via RCA et automation (-50% à -70%)

4. Change Failure Rate

% de déploiements causant incidents

Impact AIOps : Réduction via prédiction et détection précoce

SLO / SLA et Error Budget

Aligner AIOps avec les objectifs de fiabilité SRE

Service Level Indicator (SLI)

Mesure objective de la performance

  • Request latency (p99, p95)
  • Availability (% uptime)
  • Error rate (erreurs/requête)
  • Throughput (requêtes/sec)
AIOps détecte : Déviations des SLI avant SLA violation

Service Level Objective (SLO)

Cible de fiabilité définie (ex: 99.9%)

Error Budget = 100% - SLO
Ex: SLO 99.9% = 0.1% error budget
AIOps maximise : Utilisation error budget sur incidents importants

Service Level Agreement (SLA)

Contrat de service avec pénalités

AIOps prévient : Les violations de SLA avec prédiction proactive

Tableau de Bord AIOps Recommandé

Executive Dashboard

  • Availability %
  • Customer-impacting incidents
  • MTTR trend
  • Cost savings

Operations Dashboard

  • Open incidents
  • Alert volume
  • MTTD / MTTA / MTTR
  • On-call burden

AIOps Health Dashboard

  • Model accuracy
  • False positive rate
  • Automation success rate
  • Correlation quality