Depuis son apparition à la fin des années 2000, DevOps a transformé la façon dont les équipes de développement et d'exploitation informatique collaborent pour produire et déployer de nouveaux services numériques, applications, fonctionnalités et mises à jour. DevOps a contribué à rationaliser production processus visant à garantir des flux de travail plus efficaces et un service plus fiable. Cela a créé une responsabilité partagée entre les équipes de développement et d'exploitation, qui ont collaboré pour créer un produit ou un service haut de gamme pour leurs clients. Cependant, de nombreuses équipes ont continué à relever un défi constant, car les services étaient en constante évolution ou enregistraient de nouvelles fonctionnalités et mises à jour. Les équipes informatiques devaient détecter et résoudre rapidement les incidents tout en évitant les interruptions de service imprévues.

Entrer AIOps . Avec la mise en œuvre de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, AIOps — qui signifie Intelligence Artificielle pour les Opérations IT — a permis aux équipes informatiques d'automatiser la détection et la résolution des incidents. Cela a permis de gagner du temps dans la gestion des urgences liées aux pannes et de se concentrer sur l'essentiel : l'expérience client.

Dans cet article, nous verrons comment nous sommes arrivés à AIOps et ce que cela signifie pour l'avenir des équipes DevOps comme la vôtre.

Un regard en arrière : qu’est-ce qui nous a conduit ici ?

DevOps a commencé comme un moyen de créer un une culture de travail plus collaborative entre les développeurs et les opérations informatiques Dans une équipe de production traditionnelle, les développeurs travaillaient séparément des équipes opérationnelles, et il était courant qu'ils confient leur code à une équipe informatique centrale et oublient tout. Avec DevOps, la propriété du produit est partagée et les équipes travaillent ensemble, sans cloisonnement, pour garantir un flux de travail plus fluide et efficace. Grâce à DevOps, les équipes de production ont pu déployer plus rapidement de nouveaux services et mises à jour, et les développeurs ont pu se concentrer sur la création de fonctionnalités innovantes sans avoir à gérer des remontées constantes.

Cependant, si DevOps a révolutionné les processus de production et de déploiement, un autre défi subsistait : en cas d'incident, il incombait aux ingénieurs en fiabilité du site (SRE) et aux équipes DevOps de le détecter et de le résoudre. Cela impliquait d'analyser les différentes alertes pour identifier les incidents au sein du service ou de l'infrastructure. Les équipes devaient également comprendre les différentes relations entre des points de données spécifiques et déterminer quelles équipes ou personnes devaient être alertées pour résoudre un problème.

Afin de maintenir une expérience utilisateur optimale et d'éviter les interruptions de service, les équipes informatiques se concentraient souvent sur la résolution des pannes et des urgences impactant les clients. De ce fait, les employés perdaient en agilité et en flexibilité, devant se concentrer sur la résolution des incidents au plus vite. Le temps pour l'innovation était alors limité.

Les équipes avaient besoin d'un moyen de surveiller l'ensemble des données de leurs applications et infrastructures, tout en détectant et en résolvant rapidement les incidents en temps réel. Nous avons déjà constaté les nombreux avantages considérables que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent apporter dans le monde réel, grâce à des algorithmes complexes qui détectent des tendances spécifiques dans les données et en tirent un apprentissage continu. Par exemple, pensez à la façon dont Google termine parfois votre recherche lorsque vous commencez à saisir des termes dans une barre de recherche. Ou encore à la façon dont votre application d'itinéraire peut modifier et ajuster votre itinéraire en fonction des tendances de circulation et des mises à jour en temps réel.

Ainsi, en matière de DevOps, la technologie et les outils d'IA ont permis de franchir une nouvelle étape en matière d'automatisation et d'efficacité. L'AIOps a permis de relever les défis auxquels les équipes opérationnelles informatiques étaient confrontées en matière de détection et de résolution des incidents. automatiser ces tâches pour aider à détecter et à résoudre les incidents en temps réel, voire à les empêcher de se produire.

Ce que l'AIOps peut apporter aux équipes DevOps

Comme vous le constatez, l'AIOps et le DevOps fonctionnent ensemble pour aider les équipes de développement, de production et d'exploitation à collaborer et à travailler plus efficacement, tout en se concentrant sur le client. L'AIOps peut bénéficier aux équipes DevOps de plusieurs manières clés, notamment :
Permettez aux opérateurs de travailler plus intelligemment. Avec l'AIOps, l'accent est davantage mis sur l'amélioration et la création d'un service évolutif et fiable plutôt que sur son simple maintien en état de fonctionnement.

Réduction intelligente du bruit. En intégrant l'IA à votre infrastructure, les flux de travail sont rationalisés : les algorithmes d'apprentissage automatique s'adaptent aux besoins et à l'environnement spécifiques de votre équipe, regroupent les alertes et vous aident à les analyser pour en tirer des alertes exploitables.

Tirer les leçons des incidents passés et connexes. À mesure que les incidents sont détectés et résolus, AIOps en tire des leçons et peut identifier des tendances basées sur les incidents précédents. En tirant les leçons de ces incidents au fil du temps, AIOps peut détecter les anomalies qui s'écartent des tendances connues et prédire les incidents avant qu'ils ne surviennent.

Automatiser la correction de routine Tâches. L'AIOps permet la correction automatique en apprenant et en s'adaptant aux incidents dès leur détection et leur résolution. Cela signifie qu'AIOps peut déclencher des actions personnalisées pour exécuter la correction, et souvent même l'empêcher.

À qui s'adresse AIOps ?

L'AIOps est idéal pour les équipes DevOps souhaitant exploiter les nombreux avantages de l'intelligence artificielle et du machine learning. Grâce à la détection proactive des incidents et à la correction automatisée, les équipes d'exploitation informatique peuvent se concentrer sur l'amélioration des services afin d'offrir aux clients une expérience utilisateur optimale. L'AIOps garantit la fiabilité des services sans avoir à renforcer constamment les équipes d'exploitation uniquement pour assurer le bon fonctionnement du produit. L'accent est désormais mis sur l'innovation et la créativité, tandis que l'intelligence artificielle et le machine learning contribuent à améliorer la réponse aux incidents et à minimiser les temps d'arrêt imprévus.

Comment intégrer AIOps pour DevOps

L'AIOps s'intègre facilement à de nombreux outils et processus existants, aidant les équipes à exploiter pleinement les nombreux flux de données générés par différentes applications et infrastructures. L'AIOps assimile et analyse ces différents points de données afin de comprendre les différentes relations entre elles et de surveiller efficacement le système pour garantir son bon fonctionnement à tout moment.

Enfin, l’un des plus importants avantages de l'exploitation d'AIOps L'automatisation de vos flux de travail prévient l'épuisement professionnel. Sans se soucier constamment de résoudre les urgences, les équipes peuvent désormais se concentrer sur ce qu'elles font le mieux : la créativité et l'innovation. Lorsqu'ils se concentrent uniquement sur la résolution des problèmes, les opérateurs sont plus susceptibles de s'épuiser. Grâce à l'AIOps, capable d'automatiser ces tâches, les équipes peuvent se concentrer davantage sur l'amélioration d'un produit ou d'un service et la création d'une expérience client optimale.

Prêt à commencer à intégrer AIOps pour votre équipe DevOps ? Contactez PagerDuty pour plus d'informations sur la façon dont nous pouvons vous aider à automatiser les processus de détection et de correction des incidents de votre équipe avec AIOps .