Comprendre et tirer parti de l’approche CloudOps

En quoi le CloudOps se distingue-t-il d’approches similaires telles que le DevOps, l’ITOps ou le DevSecOps ?

Nous considérons le CloudOps (Cloud Operations) comme une extension de l’ITOps (IT Operations). Les entreprises continuent de gérer la performance de leurs applications et la consommation de leurs ressources, mais d’une manière différente. Dans le cas du CloudOps, s’il est évidemment inutile de se préoccuper de l’infrastructure matérielle et réseau sous-jacente, il n’en est pas moins essentiel de se concentrer sur la performance des systèmes critiques, la sécurité et les coûts.

En d’autres termes, peu importe que le système fonctionne en environnement Amazon (AWS), Google ou Oracle, car lorsqu’un service métier critique pose problème, ce sont les équipes Opérations (Ops) de l’entreprise qui recevront les réclamations.

Quels sont les principaux défis auxquels sont confrontés les administrateurs d’environnements cloud (CloudOps) — par exemple en matière de coûts, de compétences requises de la part des spécialistes IT/cloud ou de la nécessité d’exploiter des environnements hétérogènes multicloud ou hybrides ? Qu’en est-il de la sécurité des données et des services ?

Voici quelques défis que les équipes CloudOps doivent relever :

Surveillance et observabilité

La durée de fonctionnement (uptime) et la disponibilité relèvent encore et toujours de la responsabilité du service informatique, lequel doit être en mesure de surveiller l’environnement en cloud, mais également les dépendances des systèmes sur site (on-prem).

Compte tenu de l’élasticité inhérente au cloud, de nouvelles machines virtuelles peuvent être activées et désactivées en une minute, ce qui signifie que ces dépendances doivent être « cartographiées » en permanence afin de garantir le bon fonctionnement des services. Cette situation pouvant donner lieu à une multitude d’alertes et d’évènements, il est essentiel de savoir s’il s’agit d’un simple « bruit de fond » ou si l’impact sur l’activité de l’entreprise est réel.

Optimisation des ressources et des coûts

Sur le cloud, une entreprise peut voir ses dépenses s’envoler rapidement. Pour maîtriser ses coûts, il est par conséquent primordial qu’elle dispose d’une grande visibilité des ressources qu’elle utilise activement.

Quelles solutions commercialisées par BMC conviennent à l’approche CloudOps ? Par exemple, Helix Operations Management avec AIOps ou BMC TrueSight Operations Management ?

La plateforme BMC Helix Operations Management est parfaitement adaptée à l’approche CloudOps. Elle se compose des trois produits suivants.

BMC Helix Operations Management with AIOps. Véritable cerveau du CloudOps, cette application extrait des données d’outils tiers pour observer en profondeur la performance des applications et des services. Son intelligence artificielle aide les équipes CloudOps à identifier les problèmes et à les résoudre rapidement, tout en recherchant de manière proactive les évènements susceptibles de perturber l’activité de l’entreprise.

BMC Helix Discovery. Comme son nom l’indique, Discovery peut automatiquement « cartographier » l’ensemble de la pile de distribution d’applications entre le cloud et un environnement mainframe, ainsi que dans les environnements intermédiaires, fournissant ainsi un modèle dynamique aux services métier et à leurs dépendances. Ce modèle est partagé avec BMC Helix Operations Management dans le but d’accélérer l’identification des causes profondes et de recommander les mesures capables de résoudre un problème.

BMC Helix Continuous Optimization. En examinant et en optimisant la consommation des ressources et le coût correspondant, cette solution permet aux entreprises de vérifier que les ressources nécessaires sont mises en œuvre et qu’elles ne consacrent pas des sommes inutiles à des services, à des capacités de stockage et à une puissance de calcul dont elles n’ont pas l’usage.

Quel est le rôle de technologies telles que l’IA et le machine learning dans l’exploitation des environnements cloud ?

L’intelligence artificielle est très importante pour le CloudOps. Les opérateurs humains ne peuvent en effet traiter qu’une infime partie de l’impressionnante quantité de données générée chaque minute. L’IA et le machine learning (ML) permettent aux équipes de se concentrer sur les problèmes « réels » et de les résoudre rapidement. L’IA générative a fait couler beaucoup d’encre ces derniers temps, en raison notamment de l’ascension fulgurante de ChatGPT.

Nous utilisons l’IA générative (que nous appelons HelixGPT) dans notre plateforme depuis deux ans maintenant pour alimenter différentes fonctionnalités. L’une d’entre elles est liée à l’AIOps : HelixGPT peut examiner des centaines de situations connexes et rédiger une synthèse parfaitement lisible par les opérateurs. Les équipes CloudOps n’ont ainsi plus besoin d’analyser chaque situation en détail pour déterminer ce qui s’est passé. Nous continuons d’enrichir HelixGPT avec la conviction que nos clients en adoreront les nouvelles fonctionnalités !

BMC est réputée pour l’intérêt porté à l’IA et à l’AIOps. Ces technologies seront-elles « indispensables » pour les solutions CloudOps de demain ?

L’approche CloudOps ne peut exister sans l’AIOps. Les données, métriques, évènements, journaux, etc. sont trop nombreux pour être traités exclusivement par des opérateurs humains.

L’IA peut aider à « digérer » la grande quantité de données pour en faire des informations exploitables qui permettront de résoudre les problèmes plus facilement ou simplement d’empêcher qu’un problème se produise.

Pour aller plus loin sur ce thème avec les experts @itprofr :

Les 7 tendances DevOps · iTPro.fr

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