La nécessité d'une évolution des opérations

L’un des mots à la mode actuellement est AIOps. Il est utilisé pour décrire tout, depuis les technologies habilitantes (plateformes de données opérationnelles et d'analyse) jusqu'aux outils nécessaires pour automatiser les réponses, autrement dit l'automatisation.

Trop souvent, le terme AIOps est confondu avec une seule de ces technologies, alors qu’en réalité, AIOps est une approche globale des opérations dont l’objectif unique est de permettre des applications adaptatives. Il s’agit applications qui s’adaptent aux conditions pour maintenir la disponibilité, optimiser les performances et garantir la sécurité. 

En effet, AIOps ne se résume pas seulement à l’automatisation. Il ne s’agit pas non plus uniquement de télémétrie (données opérationnelles) ou d’informations découvertes par l’apprentissage automatique.

Il ne s’agit certainement pas de se débarrasser des gens. L’AIOps devient de plus en plus important en tant que multiplicateur de force pour permettre à un personnel opérationnel gérable de gérer le portefeuille croissant d’une entreprise numérique.

En matière d’opérations, l’IA vise à permettre aux opérations de faire évoluer, de sécuriser et de fournir efficacement le portefeuille croissant de services et de produits numériques nécessaires pour que les entreprises puissent fonctionner dans un monde numérique par défaut. Les opérations nécessitent l'assistance d'une machine pour deux raisons :

1. Les organisations signalent déjà une augmentation stupéfiante des déficits de compétences liés à l’automatisation au cours de l’année écoulée (2020 → 2021). Envoyer plus de personnes pour résoudre le problème n’a jamais été une bonne solution , mais il est de plus en plus difficile non seulement de trouver les bonnes personnes, mais aussi de trouver les bonnes personnes avec les compétences nécessaires.
    
2. Les portefeuilles, y compris les services qui assurent la sécurité et la livraison, sont de plus en plus répartis entre le cloud, le cœur et la périphérie. Notre étude annuelle montre une répartition significative sur tous les lieux de déploiement possibles, Edge étant déjà utilisé pour 9 % des applications et 26 % des services de livraison et de sécurité.

Même avec les approches opérationnelles modernes (SRE, cloud), les changements introduits par les opérations sont encore principalement impulsés par les êtres humains. Les décisions opérationnelles sont prises par des humains, codifiées par des humains et mises en production par des humains. De la même manière que les applications développées à l'aide d'Agile les méthodologies sont finalement entrées en collision avec les modèles de déploiement transactionnels (traditionnels) pour fournir des services numériques, nos modes sont mixtes. Les changements de configuration sont communiqués de manière très transactionnelle, les êtres humains remplissant un « formulaire » puis le soumettant à un système automatisé pour déploiement.

Il n’est pas surprenant que 63 % des dirigeants déclarent qu’il y a trop de processus manuels impliqués dans la mise en place de l’infrastructure du pipeline . Nos propres recherches menées en 2021 ont révélé qu’un pourcentage étonnamment faible d’organisations exploitent aujourd’hui des infrastructures et des applications à l’aide de pratiques SRE. Et pourtant, l’automatisation de ces processus serait préférable pour les dirigeants informatiques et commerciaux. Les capacités techniques existent aujourd’hui. La capacité des systèmes à ingérer et à traiter des données pertinentes, puis à formuler une politique appropriée, existe. Associée à la capacité d’agir sur ces politiques via des API qui ajustent les conditions de fonctionnement, l’automatisation des processus manuels restants dans un pipeline par ailleurs continu est à portée de main.

Cependant, la capacité d’adaptation automatique nécessite des changements importants dans l’ensemble du système informatique. Cela ne peut pas être simplement ajouté, comme nous avons essayé de le faire dans le passé. Par exemple, pour répondre au besoin de télémétrie, nous nous appuyons depuis longtemps sur des solutions de surveillance traditionnelles qui nécessitent des agents et une simulation. Cette approche ajoute des frais généraux inacceptables sous forme de coûts opérationnels et de temps lorsque les charges de travail sont migratoires et, dans le cas des conteneurs, éphémères. L’instrumentation native dans les infrastructures, les plateformes et les applications doit être la norme pour prendre en charge une architecture adaptative en temps réel.

De même, nous avons constaté l’échec des initiatives et des solutions de sécurité visant à stopper les attaques émergentes, car il s’agit trop souvent de mesures provisoires mises en place seulement après la découverte de la menace. La sécurité native et la gouvernance globale sont nécessaires pour garantir l’adaptabilité des mesures de sécurité à la menace constante posée par les attaques en constante évolution.

Une évolution des opérations est donc nécessaire. Un modèle opérationnel mixte ne sera pas adapté à une entreprise entièrement numérisée. La perturbation causée par le recours à des décisions et des tâches manuelles et humaines dans un système automatisé rend impossible la prévision du temps de changement et introduit un risque d’erreur humaine.

Pour remédier à cette inefficacité et atténuer le risque, une approche plus adaptative de l’architecture est nécessaire. Un système destiné à voir les applications grandir, rétrécir, se défendre et se réparer selon les besoins avec peu ou pas d'intervention humaine.

La caractéristique déterminante de la prochaine évolution des opérations est l’adaptabilité, et nous l’appelons « Adaptive Apps » .

Adaptive Apps n'est pas un produit. Il ne peut pas être acheté dans une boîte et déployé sur un serveur. Il s’agit d’une approche architecturale visant à remodeler les opérations en mettant l’accent sur l’adaptabilité de l’organisation numérique. En d’autres termes, les applications et les services qui constituent le visage numérique des entreprises d’aujourd’hui.

Ce n’est pas un petit changement. Les perturbations causées par la première vague d’Internet, alors que les organisations se précipitaient pour « se connecter en ligne », se reproduiront à mesure que les organisations s’efforceront de fonctionner comme une entité entièrement numérique. Les données opérationnelles doivent être générées à partir de chaque système impliqué (instrumentation) et ingérées dans une plate-forme de données consolidée où l'apprentissage automatique les analysera pour découvrir des relations et des modèles cachés qui donnent lieu à des informations et des aperçus essentiels à la sécurité, à la disponibilité et aux performances des applications et des services numériques. Ces informations, ces connaissances, doivent ensuite conduire à des changements dans l’infrastructure, les applications et les systèmes qui ajustent, automatiquement, les politiques et les configurations qui arrêtent les attaques, traitent les pannes et optimisent les performances.

Ces capacités sont vastes et nécessiteront plus d’efforts qu’une simple migration vers le cloud ou une distribution vers la périphérie. Le cœur d’une entreprise numérique, l’architecture d’entreprise, doit se moderniser pour intégrer les éléments qui n’étaient pas inclus parce qu’ils n’existaient pas auparavant, mais qui doivent exister désormais pour prendre en charge l’apprentissage automatique, les applications distribuées et l’automatisation au niveau du cœur, du cloud et de la périphérie.

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