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Vivement le datacenter autonome, parce que vous avez déjà assez de problèmes à gérer…

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Tribune Selon Mathieu de Fressenel, Vice-président Division Hybrit IT chez HPE France, la numérisation de notre vie quotidienne génère une masse de données inimaginables et il va sans dire que notre dépendance vis-à-vis des datacenters qui traitent et stockent ces données ne fera que croître, tout comme le temps nécessaire pour en assurer la gestion. Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l’accroissement de ce volume de données et réduire le temps consacré à leur gestion sans pour autant perdre en efficacité ?

Vivement le datacenter autonome, parce que vous avez déjà assez de problèmes à gérer…
La gestion traditionnelle des datacenters implique beaucoup de travail pour les équipes d’exploitations.
© Fujitsu

Le défi de la complexité

Pour dire les choses clairement, les organisations ont besoin de rationaliser le management de leurs datacenters et de s’attaquer aux manques d’efficacité qui peuvent exister en la matière. La gestion traditionnelle des datacenters implique beaucoup de travail pour les équipes d’exploitations, qui passent leurs journées – et parfois même leurs nuits – à bricoler manuellement l’infrastructure afin de pouvoir gérer au mieux les événements imprévus.

Tout ceci crée une perte colossale de temps et de ressources. Gartner a tenté de la chiffrer, et estime que pour une entreprise, le coût moyen de chaque heure d’indisponibilité du réseau peut atteindre 36 000 €. Puisque la durée moyenne des indisponibilités du SI d’une entreprise s’élève environ à 175 heures par an, la perte annuelle pour l’entreprise peut représenter plusieurs millions d’euros, sans parler des dégâts collatéraux comme la perte de réputation de l’entreprise, ou la fuite immédiate des clients vers la concurrence lors d’une panne informatique.

Avec la complexité croissante des technologies de stockage des données, cette situation présente un risque de plus en plus important et ne peut être efficacement traitée avec des outils classiques de gestion des datacenters. Les entreprises ont dorénavant besoin d’une nouvelle génération de solutions de management, d’outils d’automatisation et de traitement analytiques pour libérer les administrateurs de datacenters des travaux quotidiens fastidieux et leur permettre de se consacrer à des activités créatrices de valeur pour l’entreprise. En d’autres termes, les entreprises ont besoin d’un datacenter autonome.

Une nouvelle génération de stockage vient de naître

Une infrastructure de datacenter dotée d’intelligence artificielle (IA) permettrait de dépasser les limites des approches traditionnelles, grâce à l’utilisation d’algorithmes intelligents qui traitent les données des capteurs installés sur les équipements et leur permettent de fonctionner de manière autonome. Avec l’IA, ce moteur intelligent pourra automatiquement détecter les mauvais fonctionnements, les goulets d’étranglement ou encore les configurations incorrectes, et potentiellement apporter automatiquement les actions correctives ; ce qui réduira le temps alloué aux interventions. L’IA est également capable de dresser une liste des problèmes déjà détectés, afin d’éviter les répétitions et d’empêcher les clients de se heurter à des problèmes déjà rencontrés.

L’utilisation de l’IA dans le datacenter peut non seulement détecter et résoudre les problèmes, mais peut proactivement apporter des suggestions d’amélioration. En tirant parti des données et de la valeur qu’elles recèlent, l’IA peut identifier des opportunités d’amélioration des systèmes et de leurs performances, ayant un impact positif sur les processus métiers, l’efficacité des équipes IT et finalement, sur l’expérience client.

Comment est-ce possible ? Pour faire simple, l'IA dans le datacenter offre une supervision simultanée de tous les systèmes existants. Elle permet au système de comprendre l'environnement de fonctionnement idéal pour chaque charge de travail et chaque application, puis d'identifier les comportements anormaux par rapport aux modèles réguliers des E/S sous-jacentes. Autrement dit, plus la richesse et le volume des données générés dans une entreprise augmentent, plus l'efficacité du système d'IA s’améliore en apprenant des modèles de données. La pérennité de l'IA s’en trouve à son tour prolongé car le système cherchera en permanence à améliorer l’infrastructure informatique, soit en corrigeant les nouveaux problèmes qui émergent, soit en suggérant de nouvelles méthodes pour optimiser et améliorer les processus.

Le système peut utiliser des données métrologiques détaillées pour constituer un socle de base de connaissances et d’expériences, concernant chaque système en relation avec le moteur d’IA. La technologie des algorithmes de recherche comportementale permet d’analyser et de prévoir si un autre équipement du datacenter est susceptible de rencontrer des problèmes similaires à ceux déjà traités. De plus, cette capacité permet de modéliser la performance des applications et de l’optimiser pour chaque nouvelle infrastructure d’accueil, en fonction de l’historique des configurations et des modèles de charge de travail, ce qui réduit les risques lors des déploiements sur de nouvelles configurations, et diminue significativement les coûts de mise en œuvre.

Plus vite, plus haut, plus fort

En s’appuyant sur les outils d’analyse prédictive et la base de connaissances sur les moyens d’optimiser la performance des systèmes, l’IA peut suggérer des recommandations adaptées pour établir un environnement de travail idéal et appliquer de façon automatique les modifications en lieu et place des administrateurs IT. De plus, si l’automatisation des actions n’est pas souhaitée, des recommandations peuvent être proposées aux équipes d’exploitation par celle des dossiers de support. Cela libérera tout de même les équipes d’exploitation des multiples recherches manuelles nécessaires à l’identification des causes de dysfonctionnement, et leur éviter également des improvisations en matière de gestion de l’infrastructure.

L’utilisation d’un moteur d’analyse prédictive permet aux clients de résoudre 86 % des problèmes avant que ceux-ci n’impactent l’activité business. Dans les 14 % de cas restants, l’utilisateur possède un accès immédiat à des ingénieurs expérimentés pour trouver une solution le plus rapidement possible. De même, des études menées par le cabinet d’analystes ESG révèlent que 70 % des clients qui utilisent cette technologie peuvent résoudre des problèmes ou remédier à de mauvais fonctionnements en moins d’une heure, et que plus de 26 % d’entre eux l’ont fait en moins de 15 minutes.

Avec une approche traditionnelle de la gestion des datacenters, il faut en moyenne 84 minutes à un tiers (32 %) des utilisateurs pour qu’un problème rencontré soit remonté à un ingénieur disposant du niveau d’expertise requis pour le résoudre.

En plaçant l’IA au cœur des outils de gestion du datacenter, les organisations seront en mesure de prédire, d’éviter et de résoudre les incidents plus rapidement. Ceci peut amener des gains significatifs en termes d’efficacité et d’amélioration opérationnelle, tout en rendant l’infrastructure plus intelligente et plus résiliente. Plus important encore, les entreprises bénéficieront d’une réduction majeure des temps d’interruption de service et des délais de résolution des problèmes IT. Ainsi, les équipes IT pourront mieux se consacrer à des tâches qui apportent réellement de la valeur, et qui améliorent l’expérience client.

Mathieu de Fressenel, Vice-président Division Hybrit IT chez HPE France

Les avis d'experts sont publiés sous la seule responsabilité de leurs auteurs et n'engagent pas la rédaction de L'Usine Nouvelle.

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