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BMC

AIOps utilise le Big Data, l'apprentissage machine et l'analyse pour aider les équipes d'opérations informatiques à anticiper, détecter et résoudre les problèmes plus rapidement.

gérer la complexité grâce aux logiciels AIOps

Les outils AIOps appliquent l'apprentissage machine et l'analyse avancée pour identifier les modèles de surveillance, de capacité, de centre de services et de données d'automatisation dans les environnements hybrides sur site et multi-cloud. L'adoption de l'AIOps permet aux opérations informatiques et les équipes d'observabilité de :

  • réduire le bruit des événements et hiérarchiser les problèmes critiques de l'entreprise
  • prendre en charge la vitesse de lancement des applications et des processus DevOps
  • détecter proactivement les problèmes et d'analyser rapidement les causes premières pour réduire le MTTR ;
  • modéliser et prévoir les exigences en termes de capacité de charge de travail afin d'optimiser l'utilisation et le coût des ressources.

Les exigences clés des logiciels AIOps

La mise en œuvre d'une stratégie AIOps va au-delà de l'amélioration de l'analyse des données existantes. La conception d'un système d'apprentissage machine qui donnera des informations continues nécessite :

BMC est un chef de file dans le domaine de l'AIOps

La plate-forme TrueSight AIOps déploie l'apprentissage machine et l'analyse avancée dans le cadre d'une solution globale de surveillance, de gestion des événements, de capacité et d'automatisation pour fournir des scénarios d'utilisation AIOps qui permettent aux opérations informatiques de fonctionner à la vitesse requise par les entreprises du numérique.

  • Réduire le bruit des événements de 90 %
  • Alerte prédictive pour réduire les incidents de 40 %
  • Réduire de 60 % le temps nécessaire pour identifier les causes premières
  • Automatiser la correction des événements pour réduire le MTTR de 75 %
Accès aux données ouvertes

Accès aux données ouvertes

Les équipes d'observabilité doivent être en mesure d'utiliser d'énormes volumes de données et d'événements sur plusieurs technologies et systèmes d'enregistrement pour faire de leur stratégie AIOps une réussite. Les exigences clés sont les suivantes :

  • Surveillance d'applications distribuées dans des environnements sur site, cloud et conteneur
  • Affichage d'une vue unifiée des données sur différentes couches de la pile d'applications
  • Surveillance agnostique des données, y compris la prise de données à partir d'autres outils de surveillance

Apprentissage machine

L'analyse informatique consiste à terme à établir des correspondances de modèles. L'apprentissage machine applique la puissance de calcul et la vitesse des machines à la découverte et à la corrélation des modèles dans les données informatiques. Il le fait plus, et plus vite, que les agents humains et modifie dynamiquement les algorithmes utilisés par les analyses en fonction des modifications apportées aux données.

  • Apprentissage schématique des conditions normales
  • Les bases de référence dynamiques s'étendent au-delà des seuils statiques
  • Détection des anomalies basée sur les modèles acquis
AIOps et automatisation ITSM

AIOps et automatisation ITSM

La valeur des AIOps tangibles provient de l'utilisation des informations riches fournies par l'apprentissage machine et l'analyse pour alimenter l'automatisation et éliminer les silos entre ITOM et ITSM, afin de générer une valeur métier maximale. Les scénarios d'utilisation pertinents de l'automatisation AIOps sont les suivants :

La prise en main d'AIOps est un jeu d'enfant