Imaginons maintenant une équipe IT équipée d’outils d’anciennes générations, essayant de contrôler manuellement un réseau d’entreprise dans un environnement multicloud, avec des datacenters physiques, des succursales mondiales, de nombreux employés travaillant de partout et sur n’importe quel appareil, et d’énormes volumes de données générés en permanence. Cela semble ingérable...La similitude est claire : tout comme les stocks d’une supply chain de certaine envergure ne peuvent pas être gérés de manière archaïque, les opérations informatiques d’aujourd’hui ne peuvent pas être gérées efficacement avec des outils traditionnels conçus pour un autre type de réseau et une autre époque. Les besoins de l’entreprise numérique d’aujourd’hui exigent une automatisation poussée.

L’infrastructure Secure Access Service Edge semble répondre aux promesses d’une infrastructure sous-jacente appropriée permettant d’offrir une visibilité sur toutes les données de l’entreprise ainsi qu’une capacité de fournir des informations en continu sur les plateformes et les outils informatiques. Est-ce un simple concours de circonstance que le SASE et les AIOps s’imbriquent et ont la même répercussion sur l’industrie des réseaux et de la sécurité ?

Une nouvelle façon de gérer les actifs de l’entreprise avec les AIOps

Reconnu par Gartner en 2017 pour la première fois, le concept technique d’AIOps désigne exactement l’application de l’analyse et du machine learning aux big data pour automatiser et améliorer les opérations IT. Leur objectif est de permettre aux services IT de reprendre le contrôle du réseau et de la sécurité grâce à l’IA et aux techniques de Machine Learning, automatisant ainsi les opérations informatiques. Les AIOps apprennent en permanence les schémas du réseau, des opérations et des actions de remédiation d’une entreprise, afin d’accélérer et d’améliorer les processus, la prise de décision et la performance globale de l’entreprise.

Il est important pour les équipes IT d’identifier la nature du problème lors d’incidents de réseau et de sécurité. Mais il est encore plus important qu’elles comprennent comment le problème peut affecter l’activité de l’entreprise. Cette compréhension est cruciale pour passer d’un mode réactif à un mode proactif. Avec les AIOps, le processus d’identification et de résolution d’un problème peut se faire sur place, et souvent même avant que le problème ne se produise. Par exemple, il est possible de prévenir la dégradation des performances ou atténuer les pannes afin que l’expérience du client ne soit pas affectée. C’est là que l’AIOps amène les opérations informatiques à un tout autre niveau, avec leurs trois qualités principales : l’observation pour recueillir et surveiller les données, l’engagement pour comprendre et analyser les données et enfin la proactivité pour automatiser les actions et répondre aux problèmes.

En analysant les données des plateformes basées sur l’IA/ML, les services informatiques extraient des informations précises et exploitables pour détecter automatiquement les problèmes et y répondre en temps réel et à l’avance. L’analyse et la prise de décision sont "déchargées" sur un système artificiel capable de traiter les données, d’identifier les menaces, d’établir des corrélations, d’alerter et de réagir plus rapidement et plus précisément que le système manuel.

Oui à la combinaison AIOps-SASE

Le Secure Access Service Edge (SASE) répond au besoin d’une infrastructure adéquate pour que l’AIOps tienne ses promesses de transformation. La convergence de toutes les fonctions de réseau et de sécurité dans un service cloud unifié, combiné avec une analyse du contexte en temps réel. Malheureusement, un réseau construit sur des solutions ponctuelles disparates avec des silos technologiques traditionnels ne peut pas utiliser l’AIOps à son plein potentiel. Dans les environnements réseau complexes d’aujourd’hui, la cause première d’un problème peut provenir de différents facteurs ou d’une combinaison de ceux-ci. Il peut s’agir d’un problème dans une succursale spécifique ou lié à un service ou à un événement ; il peut s’agir d’un problème au niveau du réseau, au niveau de l’application ou lié à l’appareil. Et si l’AIOps dépend d’une infrastructure fragmentée, trouver, remédier et prévenir un problème devient extrêmement difficile et nettement moins efficace.

De nos jours, les entreprises adoptent de plus en plus des solutions basées sur l’IA après avoir pris conscience de son utilité dans la gestion d’opérations informatiques. Le marché de l’AIOps quant à lui, n’a cessé de croître lors des dernières années et devrait valoir 40,91 milliards USD d’ici 2026.

D’après un rapport récent de Mordor Intelligence, il a été révélé que 89 % des décideurs IT interrogés partout dans le monde, pensent que l’IA et le Machine Learning sont essentiels à la manière dont les organisations gèrent les opérations informatiques. Au cours des prochaines années, sachant que la perception de l’IA sera plus positive, les AIOps en bénéficieront et seront plus utilisées