Découvrez comment les systèmes et pratiques AIOps remplacent les approches basées sur l'apprentissage automatique pour gérer les environnements cloud complexes modernes, permettant une meilleure automatisation intelligente et intégration verticale.
De nos jours, les opérations informatiques sont confrontées à une pression croissante en raison de la transformation numérique et de la complexité accrue des environnements cloud multicloud et hybrides. Pour répondre à ces défis, les organisations doivent placer l'intelligence artificielle (IA) au cœur du prochain cycle des logiciels d'entreprise.
Cependant, les approches basées sur l'apprentissage automatique ne sont plus suffisantes pour gérer ces environnements complexes. En effet, elles nécessitent une intervention humaine importante pour identifier les problèmes et leurs causes profondes. C'est là qu'interviennent les systèmes et pratiques AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), qui offrent une solution plus efficace et automatisée.
L'AIOps utilise une IA déterministe qui analyse en temps réel l'ensemble des données pertinentes de la pile technologique pour construire une analyse précise des erreurs et générer une cartographie topologique des relations entre les composants. Cette approche permet d'identifier rapidement et avec précision la cause profonde des problèmes, et les meilleures plateformes AIOps initient même des procédures d'auto-réparation avant que la plupart des utilisateurs ne soient conscients des dysfonctionnements. Ainsi, l'AIOps représente l'avenir de la gestion des environnements cloud, offrant une automatisation intelligente et une intégration verticale supérieures aux approches basées sur l'apprentissage automatique.
