icon_CloudMgmt icon_DollarSign icon_Globe icon_ITAuto icon_ITOps icon_ITSMgmt icon_Mainframe icon_MyIT icon_Ribbon icon_Star icon_User icon_Users icon_VideoPlay icon_Workload icon_caution icon_close s-chevronLeft s-chevronRight s-chevronThinRight s-chevronThinRight s-chevronThinLeft s-chevronThinLeft s-trophy s-chevronDown
BMC

AIOps utilise le Big Data, le Machine Learning et les analyses 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 le Machine Learning et les analyses avancées pour identifier les modèles de surveillance, de capacité, de centre de services et de données d’automatisation dans des environnements hybrides sur site et multi-cloud. L’adoption de l’AIOps permet aux opérations informatiques et aux équipes d’observabilité de :

  • utiliser l’AIOps, le Machine Learning et la détection d’anomalies pour améliorer les performances et la disponibilité sur place et dans le cloud
  • 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 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 des analyses des données existantes. La conception d’un système de Machine Learning qui donnera des informations continues nécessite :

BMC est un leader reconnu dans le domaine de l’AIOps

Les solutions BMC déploient le Machine Learning et les analyses avancées 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 %
Open Data Access

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

Machine Learning

Les analyses informatiques consistent à terme à établir des correspondances de modèles. Le Machine Learning applique la puissance de calcul et la vitesse des machines à la découverte et à la corrélation des modèles dans les données informatiques. Il agit davantage 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 and ITSM automation

AIOps et automatisation ITSM

La valeur tangible des AIOps provient de l’utilisation des riches informations fournies par le Machine Learning et les analyses 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