État de la stratégie d'application 2024 : L'IA générative redéfinit l'évolution de l'automatisation
Par le passé, les organisations les plus matures sur le plan numérique utilisaient l’automatisation pour exécuter des scripts basés sur des objectifs commerciaux et opérationnels bien définis afin d’apporter des modifications de configuration et d’apporter des ajustements aux politiques. L’introduction de l’IA générative a rendu cette idée presque obsolète, le nouvel objectif étant désormais un système plus autonome.
C'est la conclusion que je tire d'une lecture récente du rapport State of Cloud Optimization 2024 d'Intel dans lequel « 60 % des personnes interrogées considèrent que la nature autonome des outils d'optimisation est très importante, voire extrêmement importante ».
Si vous vous demandez quels sont les outils d’optimisation, eh bien, ils sont liés aux coûts et, plus précisément, à la réalisation de la priorité absolue pour 2024, à savoir « réduire les coûts du cloud ».
FinOps, en gros.
Mais l’autonomie ne se résume pas seulement à la réduction des coûts dans le cloud. Il s’agit également d’éliminer les tâches opérationnelles et d’exploiter la puissance de l’IA générative pour exécuter de manière autonome l’optimisation et la sécurité des livraisons.
Lorsqu'on leur a demandé quelle était la plus grande valeur ajoutée que les répondants recherchaient de l'IA générative, la principale réponse pour les utilisations liées à la sécurité des applications et à la livraison était les ajustements autonomes.
- Sécurité : ajustez automatiquement les politiques de sécurité et générez des configurations de sécurité sur les menaces détectées
- Livraison : ajustez automatiquement les politiques d'application et d'API en fonction des objectifs de niveau de service (SLO) pour optimiser la livraison
En d’autres termes, les entreprises se tournent vers l’IA générative pour améliorer les stratégies d’automatisation, des scripts automatisés à l’ajustement et à la génération autonomes de politiques pour gérer les objectifs de sécurité, de performance et de contrôle des coûts.
L'état de l'automatisation
Des opérations plus autonomes peuvent sembler un peu futuristes et irréalisables, mais les niveaux d’automatisation existants dans les entreprises sont en réalité assez impressionnants. C’est doublement vrai si l’on considère où en étaient les organisations dans leur parcours d’automatisation l’année dernière.
Fin 2022, la majorité (52,5 %) des organisations utilisaient encore des stratégies d’automatisation hybride. Ils ont utilisé des scripts pour apporter des modifications de configuration et appliquer des politiques, mais ils ont exécuté ces scripts manuellement. Seul un quart environ (25,4 %) utilisaient des systèmes pour lancer des scripts, et 21,9 % n'utilisaient aucune automatisation.
Avance rapide jusqu’à la fin de 2023 et la plupart des organisations ont réalisé des progrès incroyables dans leur parcours d’automatisation.
Cette année , moins d’une personne sur dix (8,2 %) ignorait l’automatisation et le pourcentage d’organisations atteignant le niveau de maturité le plus élevé (automatisées) avait presque doublé.
Mais vous remarquerez que mon tableau très pratique a un nouvel objectif : l’autonomie.
Et c’est parce que l’IA générative est apparue et a montré que l’objectif d’opérations entièrement autonomes était non seulement possible mais réalisable. C'est parce que l'IA générative peut avoir des hallucinations lorsqu'on lui pose des questions ouvertes, mais lorsqu'elle se concentre sur la génération de contenu structuré (comme des configurations et du code avec des schémas bien formés et des spécifications de syntaxe), elle fonctionne bien. Et plus il le fait, mieux c'est. Il apprend, d'une certaine manière, et peut devenir compétent dans la génération des politiques et des configurations appropriées pour ajuster l'infrastructure et les services d'application afin d'atteindre les objectifs de niveau de service définis.
Et, selon nos recherches, les organisations souhaitent y parvenir. Probablement parce que les avantages que les organisations tirent de leurs efforts d’automatisation sont plus importants lorsque l’automatisation est pleinement exploitée.
Mais toute cette automatisation doit être motivée par quelque chose. Quelque chose de concret. Quelque chose de mesurable. Quelque chose d'actionnable.
Ce quelque chose, ce sont des données. La télémétrie , pour être plus précis, est générée par les systèmes et les services qui prennent en charge les applications et les API que les organisations souhaitent garantir comme étant rapides, disponibles et sécurisées.
C'est pourquoi lorsque nous parlons des six capacités techniques clés dont les organisations ont besoin pour accélérer la transformation numérique, l'automatisation et l'observabilité sont regroupées dans un seul domaine. Parce que le premier sans le second n’est que supposition, et le second sans le premier ne parvient pas à tirer parti de la visibilité que les organisations désirent depuis des décennies.
Et toutes ces données, toute cette télémétrie, peuvent également alimenter les moteurs d’IA prédictive qui les analyseront et produiront des informations exploitables afin que l’IA générative puisse les utiliser pour ajuster les configurations et les politiques de manière autonome.
Oh ouais. Tout se met en place maintenant. AIOps est la prochaine évolution de l'automatisation , et tout cela grâce à l'IA générative.