L'IA joue un rôle essentiel dans 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.