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What-if Scenario Planning

Anticipez l’environnement futur de votre entreprise. Déterminez l’impact sur le service. Planifiez avec confiance et certitude.

Comment ça fonctionne

Set Parameters

Choisissez les domaines à tester

Le monde est imprévisible, mais grâce à la bonne boîte à outils AIOps, ce n’est plus un problème.

What-if Scenario Planning simule des changements au niveau des conditions internes et externes afin que vous puissiez comprendre l’impact sur vos opérations et planifier en conséquence. Commencez par déterminer le composant de votre écosystème de services business que vous souhaitez tester face à une situation future hypothétique. Il peut s’agir de n’importe quel composant de l’environnement de votre entreprise, qu’il s’agisse juste d’une plateforme ou du chiffre d’affaires global.

Apply Scenario

Définissez le scénario

Déterminez ensuite les conditions que vous souhaitez appliquer. Vous pouvez adapter (à la hausse ou à la baisse) les paramètres commerciaux tels que le volume des ventes, ou imposer des contraintes techniques telles que la capacité d’un serveur spécifique. Les paramètres peuvent être positifs ou négatifs. Vous pouvez également expérimenter en associant différentes conditions pour observer ce qui se passe dans des situations extrêmes.

Planning

Planifiez l’avenir

À ce stade, vous êtes prêt à examiner les résultats de votre scénario « what if » et à planifier l’avenir. Les résultats sont présentés sous la forme d’un échéancier simple, indiquant précisément quand et où les seuils critiques seront atteints. Si le modèle identifie des conséquences négatives sur vos systèmes, il recommandera également des solutions spécifiques pour les atténuer. 

4 raisons pour lesquelles vous allez l’adorer

Les simulations de scénarios sont automatisées et précises (et ne nécessitent pas le temps et les efforts d’une prévision manuelle).

Obtenez une visibilité claire des différentes issues possibles en associant à votre guise des conditions internes et externes.

Créez des modèles pour n’importe quelle donnée métrique ou KPI du système, selon l’échéancier de votre choix.

Les modèles se présentent sous la forme de simples échéanciers qui indiquent quand et où les seuils critiques sont atteints, ainsi que le parcours qui y a conduit. Si le modèle prévoit que vos systèmes vont être mis à rude épreuve, il proposera des solutions d’atténuation.

Scenario Simulations
See Future
Unmatched Flexibility
Intuitive Vizualization

Questions fréquemment posées

Vous pouvez utiliser deux types de simulations d’hypothèses :

  1. Simulation d’hypothèses pour les applications conteneurisées : dans ce scénario, à l’aide de prévisions et de la corrélation automatisée par l’IA, vous pouvez prédire les saturations en fonction des scénarios de croissance, simuler des événements, prévoir la croissance organique et examiner les recommandations pour ajuster la répartition des ressources.

    Grâce à ce flux, vous pouvez élaborer des plans de répartition des ressources afin d’optimiser les dépenses et assurer les niveaux de service en alignant les ressources informatiques sur les besoins dynamiques de l’entreprise.
  2. Simulation d’hypothèses pour les services business : dans ce scénario, vous pouvez simuler l’impact des futurs scénarios de changement relatifs aux activités sur l’utilisation des ressources, recevoir des recommandations basées sur le machine learning pour atténuer les risques futurs, et analyser l’impact sur les ressources utilisées pour appuyer un service business.

    Grâce à la simulation d’hypothèses sur les services business, vous pouvez planifier les ressources des services pour gérer les exigences métiers dynamiques de l’entreprise, élaborer des feuilles de route sur le maintien et l’optimisation des services, et aligner les systèmes d’information sur les besoins de l’entreprise.

Les algorithmes de corrélation de machine learning exclusifs de BMC nous permettent de corréler automatiquement les performances historiques des moteurs d’activité, à savoir les indicateurs clés de l’entreprise, avec les tendances de consommation des ressources au fil du temps. Ces algorithmes de corrélation et de prédiction par machine learning se basent sur une sélection automatisée des meilleurs modèles de corrélation et de prévision, ce qui permet d’obtenir des résultats en un seul clic sans avoir à définir de modèle ni à procéder à une sélection par tâtonnement.

Oui. Les deux modélisations par simulation offrent des recommandations automatisées pour atténuer les risques futurs et faire des économies sur les coûts. Elles permettent aux utilisateurs de planifier à l’avance, de satisfaire les accords de niveau de service (SLA) et les objectifs de niveau de service (SLO), et de résoudre les problèmes futurs avant qu’ils n’aient un impact sur les niveaux de service et leur disponibilité pour les clients et les utilisateurs.

Bien sûr ! Vous pouvez enregistrer, partager et exporter les résultats des simulations.

Intégrations harmonieuses

Certaines de nos intégrations comprennent :

Oracle
Google Cloud
AWS
Azure