L'IA joue un rôle essentiel dans l'observabilité

L'IA joue un rôle essentiel dans l'observabilité

« L'IA a cette capacité d'être transverse, elle rend immédiat le diagnostic et permet de trier les actions », indique Jérôme Thomas, sales engineer EMEA chez Dynatrace. (Dynatrace)

« L'intelligence artificielle nous permet de creuser un peu plus en profondeur dans le comment et le pourquoi afin de donner aux équipes IT les insights à actionner et de prendre la meilleure décision, et très rapidement », résume Laurent Delattre, VP EMEA Sales chez Solarwinds. Pour...

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AIOps, le moteur pour faire de l'observabilité

N'opposons pas l'AIOps et l'observabilité. Comme le souligne Stéphane Estevez, directeur marketing produit EMEA chez Splunk, l'observabilité est une source de données pour l'AIOps : « L'AIOps, c'est le moteur, l'observabilité, c'est l'essence. Chez Splunk, nous faisions de l'AIOps bien avant de faire l'observabilité. » L'AIOps nécessite une observabilité pour obtenir une visibilité complète sur les données d'exploitation. Pour certains de nos interlocuteurs, l'AIOps reste un moyen ou une capacité de faire de l'observabilité. Avec ses algorithmes, il va permettre d'agir pour éliminer le bruit d'alerte grâce à la corrélation des événements, puis prendre des mesures pour répondre aux problèmes détectés, que ce soit en lançant automatiquement un processus pour résoudre le problème ou en notifiant la bonne personne pour répondre au problème. À l'avenir, l'observabilité et l'AIOps pourraient être appelés, là aussi, à fusionner pour en prendre le meilleur, mais aussi de bénéficier de solutions plus économiques. Rappelons que les entreprises attendent moins de silos, il est nécessaire de standardiser l'approche.

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