Observabilité: comment l'IA améliorera le monde de la surveillance et de la gestion

janvier 8, 2022 Par admin 0
Observabilité: comment l'IA améliorera le monde de la surveillance et de la gestion

Homme d'affaires utilisant un ordinateur dans la salle des serveurs virtuels




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Plus le l'entreprise passe d'une simple organisation numérique à une organisation entièrement intelligente, plus les responsables des données se rendront compte que la surveillance et la gestion traditionnelles des systèmes et processus complexes ne suffisent pas.

Ce qui est nécessaire est une nouvelle forme de surveillance plus étendue – qui est récemment connue sous le nom d'«observabilité des données».

Le quoi et le pourquoi de l'observabilité

La distinction entre observabilité et surveillance est subtile mais significative. Comme l'a expliqué l'écrivain de VentureBeat, John Paul Titlow, dans un article récent, la surveillance permet aux techniciens de visualiser les environnements de données passés et actuels en fonction de métriques ou de journaux prédéfinis. L'observabilité, d'autre part, donne un aperçu des raisons pour lesquelles les systèmes changent au fil du temps et peut détecter des conditions qui n'avaient pas été prises en compte auparavant. En bref, la surveillance vous dit ce qui se passe, tandis que l'observabilité vous dit pourquoi cela se produit.

Pour adopter pleinement l'observabilité, l'entreprise doit l'engager de trois manières différentes. Premièrement, l'IA doit imprégner pleinement les opérations informatiques, car c'est le seul moyen de détecter rapidement et de manière fiable les modèles et d'identifier les causes profondes des performances altérées. Deuxièmement, les données doivent être standardisées dans l'ensemble de l'écosystème pour éviter les inadéquations, les doublons et d'autres facteurs susceptibles de fausser les résultats. Et enfin, l'observabilité doit se déplacer vers le cloud, car c'est là que la plupart des environnements de données d'entreprise sont également en transition.

L'observabilité est basée sur la théorie du contrôle, selon Richard Whitehead , l'évangéliste en chef du développeur de la plate-forme d'observabilité, Moogsoft. L'idée est qu'avec suffisamment de données de qualité à leur disposition, les techniciens habilités par l'IA peuvent observer comment un système réagit à un autre, ou à tout le moins, déduire l'état d'un système en fonction de ses entrées et sorties.

Le problème est que l'observabilité est considérée dans des contextes différents entre, disons, DevOps et informatique. Alors que l'informatique a assez bien fonctionné en associant la surveillance des performances des applications (APM) à la surveillance des performances de l'infrastructure (IPM), les modèles DevOps émergents, avec leurs taux de changement rapides, s'irritent de la lenteur de l'ingestion de données. Cependant, en libérant l'IA sur des flux de données granulaires, l'informatique et le DevOps seront en mesure de discerner rapidement les modèles cachés qui caractérisent les environnements de données en évolution rapide.

Cela signifie que l'observabilité est l'un des des fonctions centrales dans les plates-formes AIOps et MLOps émergentes qui promettent de pousser la gestion des systèmes de données et des applications dans l'hyperdrive. New Relic a récemment mis à jour son application d'observabilité New Relic One pour intégrer des outils MLOps afin de permettre l'auto-recyclage dès la réception d'alertes. Cela devrait être particulièrement pratique pour la formation en ML et en IA, car ces modèles ont tendance à se détériorer avec le temps. L'observabilité des données permet de tenir compte de l'évolution des conditions du monde réel qui affectent les métriques critiques telles que l'asymétrie, l'obsolescence des données ainsi que la précision et les performances globales du modèle, que ces changements se produisent en quelques secondes ou sur plusieurs jours, semaines ou années.

Automatisation sous stéroïdes

Au cours des prochaines années, il est raisonnable de s'attendre à ce que l'IA et l'observabilité inaugurent une nouvelle ère d'« hyperautomatisation », selon Douglas Toombs, vice-président de la recherche chez Gartner. Dans une interview avec RT Insights, il a noté qu'un environnement AIOps entièrement réalisé est la clé de l'« infrastructure juste-à-temps » de Gartner, prévue depuis longtemps, dans laquelle le centre de données, la colocation, la périphérie et d'autres ressources peuvent être compilés en réponse aux besoins de l'entreprise au sein de un écosystème de données cohérent mais largement distribué.

D'une certaine manière, l'observabilité est l'IA qui transforme les paramètres de surveillance et de gestion de la même manière qu'elle modifie d'autres aspects de l'entreprise numérique – en faisant il est plus inclusif, plus intuitif et plus autonome. Qu'il s'agisse de tracer les tendances de consommation, de prévoir la météo ou de superviser le flux de données, le travail de l'IA consiste à fournir un aperçu granulaire des systèmes complexes et à tracer des plans d'action sur la base de ces analyses, dont certaines peuvent être mises en œuvre par elle-même et d'autres qui doit être approuvé par un administrateur.

L'observabilité est donc un autre moyen par lequel l'IA assumera les tâches banales que les humains effectuent aujourd'hui, créant non seulement un environnement plus rapide et plus réactif. environnement de données, mais qui est beaucoup plus adapté aux environnements réels qu'il tente d'interpréter numériquement.

  • VentureBeat

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