L'accumulation de données pour le simple plaisir des données n'est d'aucune utilité. Les organisations ont besoin de plus d'informations, d'analyses exploitables. Avec les données provenant de flux entrants d'événements et d'alertes, les équipes manquent de temps pour les analyser et les consolider afin de déterminer les actions à entreprendre pour résoudre un incident. Traiter ces données pour les rendre plus exploitables et utiles lors de la réponse aux incidents se traduit souvent par une série de tâches manuelles répétitives à chaque incident, source de perte de temps. Il n'est donc pas étonnant que les équipes se tournent de plus en plus vers l'AIOps et l'automatisation. AIOps Aide les équipes à transformer les données en informations et à réduire le travail manuel. Analysons trois façons dont l'AIOps permet aux équipes de relever les défis et de réduire les perturbations client.

Réduire le bruit pour moins d'incidents

Toutes les alertes ne devraient pas forcément se transformer en incident. Pourtant, c'est ce qui se produit dans de nombreuses organisations. Même si vous ne rencontrez qu'un seul problème, vous pouvez recevoir des dizaines, voire des centaines de pings pour le même problème. Cela est source de distraction et ralentit les intervenants. Le bruit doit être votre priorité, car son élimination :

• Cela redonne du temps aux intervenants lorsqu'ils n'ont pas besoin de filtrer ce qui est important de ce qui ne l'est pas.
• Réduit la charge cognitive des intervenants. Ils n'ont plus besoin de gérer 63 alertes différentes. Ils peuvent se concentrer sur celle qui compte. Cela réduit l'anxiété liée aux astreintes.
• Réduit les distractions qui gênent les intervenants lors d'un incident. Cela permet aux intervenants de se concentrer sur la mise en place rapide d'une solution.

Pour réduire le bruit, vous pouvez analyser les incidents les plus bruyants auxquels vous êtes confronté. Lesquels sont identiques ? Examinez les alertes que vous recevez et voyez s'il est possible de les regrouper en fonction des données d'événement collectées par vos outils de surveillance. Quel est le plus bruyant ? C'est l'occasion d'affiner vos outils de surveillance afin qu'ils ne vous envoient que les informations les plus utiles. Gardez à l'esprit que cela nécessite souvent une maintenance de routine. Les outils de surveillance deviennent complexes, surtout lorsque les données sont dispersées entre plusieurs fournisseurs. Il est conseillé de vérifier ces informations dès que vous constatez une augmentation du niveau de bruit.

PagerDuty AIOps simplifie la réduction du bruit des alertes au sein d'un seul outil. Les utilisateurs peuvent configurer PagerDuty pour qu'il ingère et déduplique les événements de ces signaux disparates. PagerDuty AIOps regroupe ensuite les événements dans un incident existant, empêchant ainsi la création d'un nouvel incident. Les équipes ont accès aux données des événements sous forme d'alertes sans notifications supplémentaires. Ainsi, elles peuvent mieux gérer les hordes d'alertes en se concentrant sur l'essentiel.

Obtenir du contexte pour un meilleur triage

Techniquement, toutes les informations dont un intervenant a besoin pour résoudre un incident existent. Cependant, elles sont enfouies dans de multiples flux de données disparates. Les humains seuls ne peuvent pas condenser toutes ces données en informations concises et exploitables. Les équipes passent donc beaucoup de temps à chercher des réponses à des questions qu'elles peuvent trouver grâce à l'apprentissage automatique (ML). L'apprentissage automatique peut analyser à la fois les données historiques des événements et les interactions humaines. Il traduit ensuite les données analysées en informations exploitables. Grâce à l'apprentissage automatique, les équipes peuvent répondre à des questions clés telles que :

• Où mon équipe devrait-elle regarder en premier ?
• D’autres équipes travaillent-elles sur le même problème ?
• S’agit-il d’un incident courant ou complètement nouveau ?
• Avons-nous déjà vu cela auparavant ? Comment cela a-t-il été résolu ?
• Des changements pertinents se sont-ils produits avant cet incident ?

Développer son propre ML peut s'avérer une tâche ardue. Cela nécessite du temps et des ressources, notamment des effectifs. De nombreuses organisations choisissent de s'associer à un fournisseur plutôt.

Les algorithmes AIOps ML de PagerDuty aident à faire apparaître des informations critiques telles que :

• Origine probable : détermine la cause probable en fonction des incidents antérieurs affectant votre service.
• Incidents connexes : partage si un incident actuel affecte votre service.
• Incidents aberrants : si cet incident se produit fréquemment, rarement ou s’il s’agit d’une anomalie totale.
• Incidents passés : Regardez les détails de l’incident et voyez comment les intervenants l’ont résolu dans le passé.
• Corrélation des changements : se connecte à vos intégrations de changement pour afficher les modifications apportées à votre service, puis exploite le ML pour corréler les modèles entre les événements de changement et les incidents.

Chaque fois que ces informations sont accessibles à votre équipe sans avoir à les rechercher manuellement, vous résolvez l'incident plus rapidement. Ce délai moyen de résolution (MTTR) réduit vous permet de vous concentrer sur des initiatives à valeur ajoutée.

Auto-guérison par création d'auto-remédiation

L'automatisation est une initiative sur laquelle vous pouvez vous concentrer pour gagner du temps à gérer les incidents. Elle vous permet d'orchestrer une correction et une auto-réparation avant même que le problème ne devienne un incident. Le problème est résolu avant même d'avoir atteint un intervenant. Ainsi, quelqu'un peut dormir toute la nuit au lieu de répondre à une notification. Mais cette initiative peut paraître très intimidante. En réalité, commencer petit et s'attaquer aux problèmes les plus faciles peut rendre l'auto-réparation plus facile que vous ne le pensez.

Vous pouvez identifier des scénarios de résolution bien connus pour lesquels vous pouvez automatiser la réponse. Il peut s'agir de scénarios que votre équipe qualifierait de fréquents ou de ceux dont la résolution est simple. Les équipes peuvent ensuite créer des automatisations pour les résoudre sans intervention humaine. Ensuite, lorsque cette automatisation commencera à prendre effet, vos équipes pourront se libérer du temps pour se consacrer à de nouvelles initiatives d'automatisation.

PagerDuty Orchestration d'événements Aide les équipes à créer des automatisations couvrant l'ensemble de l'écosystème technique. L'orchestration des événements enrichit et achemine les événements, puis déclenche l'automatisation pour l'auto-réparation. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de déclencher des corrections pour les incidents bien compris via un webhook. Pour les problèmes plus complexes où la correction automatique n'est pas envisageable, les équipes peuvent également exploiter l'automatisation pour lancer des diagnostics. Cela s'appuie sur les informations de triage dont disposent les intervenants dès la première consultation de l'incident.

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L'AIOps peut aider les équipes à réduire le nombre d'incidents et à les résoudre plus rapidement. PagerDuty vous aide à atteindre cet objectif, et bien plus encore, grâce à l'AIOps PagerDuty . Découvrez l'AIOps PagerDuty en action par demander un procès ou en prenant notre visite du produit . Vous recherchez un marché pour l'AIOps ? Consultez notre guide de l'acheteur .