Les nouveaux modules se concentrent sur cinq domaines majeurs : Business Insights, visibilité SAP, networking, opérations de machine learning (MLOps), objectifs de niveau de service (SLO) et durabilité.

Les entreprises sont passées au tout-numérique. Dès lors, les expériences clients et utilisateurs sont réalisées avec et à travers des applications. La vitesse et la complexité avec lesquelles elles sont développées exigent que les équipes informatiques, les équipes de sécurité et les dirigeants puissent observer en temps réel tous les aspects de la performance et de l’expérience des applications.

Cependant, selon un récent rapport IDC, 60% des professionnels IT s’inquiètent que la plupart des outils d’observabilité répondent à des besoins spécifiques, ne donnant pas aux équipes une vue complète sur les conditions de fonctionnement en temps réel, ni sur les tendances. 65% déclarent avoir besoin d’une solution d’observabilité programmable et extensible qui puisse être utilisée dans des cas d’utilisation spécifiques à leur entreprise.

Avec cette annonce, Cisco souhaite donner les moyens à un écosystème de développeurs diversifié de créer et d’étendre des solutions qui génèrent rapidement de la valeur client à partir de la télémétrie des systèmes observables. Au-delà de la simple interprétation des données de télémétrie, la plateforme d’observabilité full-stack de Cisco offre la capacité d’enrichir ces données en fonction de leur contexte, permettant ainsi aux entreprises d’obtenir à la fois des informations ciblées et la possibilité d’entreprendre des actions spécifiques correctives et d’optimisation des systèmes.

Les nouveaux modules partenaires sont axés sur cinq thèmes critiques :

● Business Insights : corréler les données de télémétrie et les performances business à travers plusieurs domaines. Ceci permet d’avoir une visibilité complète ainsi que des informations sur la manière dont le business interagit avec l’IT afin de prioriser les actions de remédiation dans les délais les plus courts
● Visibilité SAP : aider les clients à atteindre une observabilité globale au sein de paysages et écosystèmes SAP souvent complexes, évolutifs et changeants afin d’en garantir le meilleur service.
● Networking : exploiter l’expertise réseau de Cisco pour corréler la télémétrie réseau clé avec les métriques business et la performance du stack d’applications.
● Opérations de machine learning (MLOps) et Objectifs de niveau de service (SLO) : avec l’essor de l’IA générative et la prédominance des applications modernes, la plateforme d’observabilité Cisco aide les clients à surveiller leurs applications, leurs SLO, ainsi qu’à regrouper la surveillance des grands modèles de langage (LLMs) et des modèles MLOps avec l’observabilité des applications.
● Durabilité : soutenir les clients dans l’atteinte de leurs objectifs de développement durable en leur fournissant des données sur l’empreinte carbone à travers divers domaines informatiques, et en les aidant à optimiser leur consommation d’énergie.

En construisant et en proposant des ensembles de solutions accessibles sur la plateforme, les partenaires peuvent ainsi contribuer à répondre aux besoins d’observabilité de la clientèle de Cisco.

Les modules suivants sont disponibles sur la plate-forme d’observabilité Cisco :
● CloudFabrix - Observabilité SAP : permet aux clients de faciliter l’intégration des données des agents Cisco AppDynamics pour la surveillance sur SAP. Il corrèle les données de télémétrie et les types d’actifs afin d’identifier la cause principale des problèmes dans l’environnement SAP et d’évaluer l’impact des services affectés sur le business.
● CloudFabrix - Campus Analytics : fournit des analyses réseau pour les environnements de campus lorsque les employés sont amenés à retourner au bureau. Ce module agrège plusieurs analyses du Cisco DNA Controller proposant des informations quasi temps réel sur la topologie du réseau, la consommation de bande passante et la visibilité des zones de forte utilisation.
● Evolutio - Claims : Les compagnies d’assurance cherchent à regrouper plusieurs processus de gestion des sinistres dans une interface unique pour mieux comprendre l’état des processus et l’expérience utilisateur. Ce module permet de corréler et de visualiser en temps réel l’état des différents processus de gestion des sinistres en fonction des types de produits, des souscripteurs, des régions et des unités commerciales.
● Evolutio - e-commerce : avec la croissance du e-commerce permise par les nouvelles technologies, les entreprises ont besoin de suivre chaque élément de l’expérience d’achat. Ce module permet la corrélation par catégorie de produits ou par région, en surveillant les commandes, l’expédition, les stocks et les paiements pour identifier rapidement les problèmes liés à l’infrastructure et aux applications de soutien.
● DataRobot – MLOps par Evolutio : étend l’observabilité pour l’IA prédictive et générative, avec une surveillance permanente et des diagnostics de production pour suivre et améliorer les performances de vos modèles. Il permet de rester informé des principales métriques telles que la santé du service, l’exactitude et la dérive des données.
● Nobl9 – Objectifs de Niveau de Service (SLO) : propose une plateforme pour définir et créer des SLO afin de comprendre la fiabilité au sein des entreprise et de partager le budget d’erreur restant pour les services donnés, ainsi que des visualisations liées aux SLO concernant les charges de travail.
● Climatiq - Insights sur le Carbone Cloud : ajoute le suivi des émissions de carbone aux métriques cloud existants et permet l’analyse, la comparaison et l’évaluation des données d’émissions. Ces informations exploitables accélèrent les efforts vers la neutralité carbone et favorisent des décisions plus respectueuses de l’environnement.

De plus, les modules suivants seront bientôt disponibles :

● Cisco CX - Sustainability Insights : fournit un portail de développement durable qui agit comme une interface unique pour des visualisations interactives en temps quasi réel, la mesure, l’estimation et le reporting des indicateurs clés de durabilité de l’infrastructure, avec une tendance au fil du temps, visant à optimiser la consommation d’énergie des charges de travail et des centres de données.
● Aporia - MLOps : un grand nombre de défis auxquels sont confrontés les modèles de machine learning en production résultent d’une combinaison d’incohérences dans les données et de l’infrastructure logicielle sur laquelle ils fonctionnent. Le module offrira non seulement une vue globale des performances du modèle, mais il permettra également aux équipes d’identifier rapidement, d’approfondir et de résoudre les problèmes plus rapidement.