Ce que la croissance des solutions AIops signifie pour l’entreprise


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Sans exagération, la transformation numérique avance à une vitesse vertigineuse, et le verdict c’est qu’il n’ira que plus vite. Selon Gartner.

Les données alimentent cette course rapide et sauvage, et c’est pourquoi, pour de nombreuses entreprises, Les données — sous ses diverses formes — est l’un de ses atouts les plus précieux. Alors que les entreprises disposent désormais de plus de données que jamais auparavant, leur gestion et leur exploitation pour plus d’efficacité sont devenues une préoccupation majeure. La principale de ces préoccupations est l’inadéquation des cadres traditionnels de gestion des données pour gérer les complexités croissantes d’un climat commercial tourné vers le numérique.

Les priorités ont changé : les clients ne se contentent plus des centres de données traditionnels immobiles et migrent désormais vers des centres de données puissants, à la demande et multicloud. Selon L’enquête de Forrester sur 1 039 professionnels internationaux du développement et de la livraison d’applications, 60 % des praticiens et des décideurs de la technologie utilisent le multicloud — un nombre qui devrait atteindre 81 % au cours des 12 prochains mois. Mais peut-être le plus important de l’enquête est que « 90 % des utilisateurs multicloud qui ont répondu déclarent que cela les aide à atteindre leurs objectifs commerciaux ».

Gérer la complexité des centres de données multicloud

Gartner rapporte également que le déploiement multicloud d’entreprise est devenu si répandu que jusqu’en 2023 au moins, « les 10 plus grands fournisseurs de cloud public contrôleront plus de la moitié du marché total du cloud public ».

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Mais ce n’est pas là que ça s’arrête – les clients sont également à la recherche de centres de données multicloud en périphérie, privés ou hybrides qui offrent une visibilité complète de la pile technologique à l’échelle de l’entreprise et une corrélation inter-domaines des composants de l’infrastructure informatique. Bien que justifiées, ces fonctionnalités s’accompagnent d’une grande complexité.

En règle générale, des couches sur des couches de configurations interdomaines caractérisent l’environnement multicloud. Cependant, à mesure que de nouvelles fonctionnalités de cloud computing entrent dans le courant dominant, de nouvelles couches sont nécessaires, ce qui complique un système déjà complexe.

Cela est rendu encore plus complexe avec le déploiement du réseau 5G et des centres de données périphériques pour répondre aux demandes croissantes basées sur le cloud d’un climat mondial post-pandémique. Inaugurant ce que beaucoup ont appelé « une nouvelle vague de centres de données», cette reconstruction crée des complexités encore plus grandes qui exercent une pression énorme sur les modèles opérationnels traditionnels.

Le changement est nécessaire, mais étant donné que le moindre changement dans l’une des couches d’infrastructure, de sécurité, de réseau ou d’application peut entraîner des effets papillon à grande échelle, les équipes informatiques des entreprises doivent accepter le fait qu’elles ne peuvent pas le faire seules.

AIops comme solution à la complexité multicloud

Andy Thurai, vice-président et analyste principal chez Constellation Research Inc., a également confirmé cette. Pour lui, la nature cloisonnée de la gestion des opérations multicloud a entraîné une complexité croissante des opérations informatiques. Sa solution ? IA pour les opérations informatiques (AIops), une catégorie de l’industrie de l’IA inventée par une société de recherche technologique Gartner en 2016.

Officiellement défini par Gartner comme « la combinaison du big data et du ML [machine learning] dans l’automatisation et l’amélioration des processus d’exploitation informatique », les capacités de détection, de surveillance et d’analyse de l’AIops lui permettent de parcourir intelligemment d’innombrables composants disparates des centres de données pour fournir une transformation holistique de ses opérations.

D’ici 2030, l’augmentation des volumes de données et l’augmentation de l’adoption du cloud qui en résultera auront contribué à une projeté Taille du marché mondial des AIops de 644,96 milliards de dollars. Cela signifie que les entreprises qui s’attendent à répondre aux exigences de vitesse et d’échelle des attentes croissantes des clients doivent recourir à AIops. Sinon, ils courent le risque d’être pauvres gestion de données et une baisse conséquente de la performance des entreprises.

Ce besoin crée une demande de modèles d’exploitation complets et holistiques pour le déploiement d’AIops – et c’est là que Cloudfabrix entre.

AIops comme solution d’analyse composable

Inspiré pour aider les entreprises à faciliter leur adoption d’une stratégie axée sur les données, l’IA et l’automatisation partout, Cloudfabrix a annoncé aujourd’hui la disponibilité de son nouveau modèle d’exploitation AIops. Il est équipé d’analyses composables basées sur la personnalité, de pipelines d’observabilité de données et d’IA/ML et de capacités de flux de travail de résolution des incidents. L’annonce fait suite à la sortie récente de ce qu’il décrit comme « la première mondiale tissu d’automatisation de données robotique (RDAF) qui unifie l’IAops, l’automatisation et l’observabilité. »

Identifié comme la clé de la mise à l’échelle de l’IA, analytique composable donner aux entreprises la possibilité d’organiser leur infrastructure informatique en créant des sous-composants accessibles et livrés à volonté à des machines distantes. Le nouveau modèle d’exploitation AIops de Cloudfabrix comprend une intégration analytique composable avec des tableaux de bord et des pipelines composables.

Offrant une visualisation à 360 degrés de sources et de types de données disparates, les tableaux de bord composables de Cloudfabrix comportent des tableaux de bord basés sur les personnes configurables sur le terrain, une visibilité centralisée pour les équipes de plateforme et des tableaux de bord KPI pour les opérations de développement commercial.

Shailesh Manjrekar, vice-président de l’IA et du marketing chez Cloudfabrix, a noté dans un article publié sur Forbes que la seule façon dont les AIops pourraient traiter tous les types de données pour améliorer leur qualité et glaner des informations uniques est par le biais de pipelines d’observabilité en temps réel. Cette position est réitérée dans l’adoption par Cloudfabrix non seulement des pipelines composables, mais également des synthétiques de pipeline d’observabilité dans ses workflows de résolution des incidents.

Dans cette synthèse, les dysfonctionnements probables sont simulés pour surveiller le comportement du pipeline et comprendre les causes probables et leurs solutions. Le moteur de recommandation est également inclus dans le workflow de résolution des incidents du modèle, qui tire parti du comportement appris du métastore opérationnel et Analyse PNL recommander des actions correctives claires pour les alertes prioritaires.

Pour donner une idée de la portée, le PDG de Cloudfabrix, Raju Datla, a déclaré que le lancement de ses analyses composables est « uniquement axé sur les personnages BizDevOps à l’esprit et sur la transformation de leur expérience utilisateur et de leur confiance dans les opérations d’IA ».

Il a ajouté que le lancement « se concentre également sur l’automatisation, en intégrant de manière transparente les flux de travail AIops dans votre modèle d’exploitation et en renforçant la confiance dans l’automatisation des données et les pipelines d’observabilité en simulant des erreurs synthétiques avant le lancement en production ». Certains de ces personnages opérationnels pour lesquels ce modèle a été conçu comprennent infonuagiquebizops, GitOps, finopsdevops, DevSecOpsExécutif, ITops et opérations de service.

Fondée en 2015, Cloudfabrix est spécialisée dans la création d’entreprises autonomes avec des solutions informatiques basées sur l’IA. Bien que la société de logiciels basée en Californie se présente comme l’un des principaux fournisseurs de plates-formes AIops centrées sur les données, elle n’est pas sans concurrence, en particulier avec des concurrents comme IBM. Watson AIops, Moogsoft, Splunk et d’autres.

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