Dans le DevOps, l’orchestration et la surveillance (monitoring) du développement continu sont cruciales, et certains rôles opérationnels deviennent difficiles à tenir tant les volumes de données à analyser ne cessent d’augmenter. Un analyste de données (data analyst) pratique de plus en plus l’intelligence artificielle pour prendre en charge et automatiser certaines opérations informatiques, surtout en cas de recherche de données en temps réel. Cette pratique est devenue un passage quasi obligatoire depuis l’avènement des machines virtuelles suivi des microservices et de la logique éphémère faisant suite à la transformation numérique (ou transformation digitale). Beaucoup trop de données sont générées, au point que les humains seuls ne peuvent plus y faire face. C’est alors qu’entrent en jeu les opérations dirigées par l’IA : l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques ou AIOps.
En combinant AIOps et DevOps, les services de développement et d’opérations informatiques sont capables de réelles prouesses et, notamment, d’accroître la productivité et de résoudre rapidement les problèmes les plus complexes tout en maintenant actifs les services de leurs programmes. Voyons ensemble comment combiner l’AIOps avec des pratiques DevOps.
Pour résumer en une phrase, l’AIOps est l’application de l’intelligence artificielle pour améliorer les opérations et traitements informatiques.
Le terme AIOps est l’acronyme anglais pour Artificial Intelligence Operations Systems, qui se traduit en français par « Intelligence artificielle pour les opérations informatiques ». Le nom et le concept technique ont été initiés en 2017 par Gartner, une entreprise américaine de conseil et de recherche. L’AIOps est la nouvelle génération pour analyser les données collectées et les opérations informatiques. L’emploi de l’intelligence artificielle IA est utile pour les analyses avancées et automatiques des énormes masses de données réseau et données machine. Ceci dans le but d’une analyse en temps réel les problèmes touchant les performances, voire de les prévenir (prédiction des incidents). L’AIOps permet aussi aux équipes IT d’accélérer et d’automatiser de nombreux processus, surtout ceux répétitifs. Pour tout ceci, l’intelligence artificielle des opérations informatiques utilise les mégadonnées (Big Data) et l’apprentissage automatique (machine learning ML). Big Data et ML constituent par ailleurs la plateforme AIOps.
L’AIOps effectue plusieurs opérations basées sur cinq types d’algorithme différents :
Pour faire court, le DevOps permet une livraison plus rapide de logiciels avec une évolution constante grâce au regroupement des équipes de développement (Dev) et des opérations informatiques (Ops).
Ce qui importe le plus dans cette méthode de développement est l’adoption d’une philosophie de travail. Les équipes de développement et les autres équipes IT opérationnelles travaillent alors en coordination pour la mise en œuvre d’une nouvelle gestion des opérations. Cela diffère donc avec la traditionnelle séparation des métiers. En d’autres termes, le DevOps est la fusion de personnes, de technologies et de processus dans le but d’apporter toujours plus de valeur aux clients.
Le DevOps implique de ce fait plus de flexibilité et d’agilité. La méthode Agile est par conséquent naturellement sollicitée en DevOps. Puis, au-delà de cela, cette méthode de travail met l’accent sur l’autonomisation, la communication et la collaboration entre les équipes, mais aussi l’automatisation technique. Les nouvelles technologies que sont l’IA et le machine learning ont intégré les processus de développement au fur et à mesure des besoins grandissants.
L’intérêt de la combinaison entre AIOps et DevOps s’explique principalement par le fait que tous les deux partagent plusieurs objectifs dont le fait de résoudre les problèmes découverts durant le développement et la livraison continue. On peut même dire que la combinaison des nouvelles technologies IA et machine learning avec la philosophie DevOps est naturelle.
Le DevOps implique, en effet, l’utilisation de nouvelles architectures de microservices qui accroissent la complexité des opérations. Faire appel uniquement à des humains pour les réaliser signifierait ralentir tout le processus. Or, l’IA et le machine learning sont des technologies parfaites pour ces processus répétitifs. Utiliser ces nouvelles technologies devient donc naturel.
L’autre raison de combiner AIOps et DevOps tient en l’avalanche de données générées par Internet et l’Internet des objets connectés (IOT). Le Big Data est une véritable boule de neige qui grossit chaque jour. Les capacités humaines, seules, ne peuvent pas gérer les mégadonnées. L’utilisation d’une intelligence artificielle devient encore une fois naturelle. Elle permet par ailleurs de répondre à des besoins en temps réel et même de procéder à une analyse prédictive.
Avec l’avènement de l’automatisation, les SRE (ingénierie de la fiabilité des sites) et développeurs peuvent augmenter leur vitesse et améliorer leur collaboration. Ceci permettant d’économiser du temps et des ressources, et par conséquent la réduction des coûts. Cet avantage si précieux est accompagné par d’autres :
Avant de chercher à combiner l’AIOps au DevOps, il est important d’adopter la bonne posture : l’approche incrémentale. Commencez donc par poser les bases, puis peu à peu les briques, car l’exploitation de l’AIOps révèle tout son potentiel seulement sous certaines conditions. La première étant bien entendu la parfaite intégration de la philosophie DevOps. Intégrer de l’intelligence artificielle dans une méthode mal maîtrisée peut avoir des répercussions négatives. Ensuite :
Toute évolution implique des défis à relever et l’intégration de l’AIOps dans le DevOps n’échappe pas à la règle. Le DevOps lui-même peut entraîner des défis. Consultez notre article 14 challenges auxquels les DevOps font face en 2022. Les défis de l’intégration de l’AIOps dans le DevOps :
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