Dans un climat économique extrêmement concurrentiel, les clients du marché intermédiaire sont actuellement pris dans une position particulièrement difficile. Face à bon nombre des mêmes problèmes, nous voyons de grandes entreprises aux prises avec des demandes de données croissantes, une croissance commerciale imprévisible, etc., mais avec des budgets plus petits et moins de personnel pour les surmonter.
Comment ces clients peuvent-ils rivaliser avec les gros consommateurs informatiques? Les outils d’automatisation et d’analyse intégrés aux capacités d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) détiennent la réponse: ils aident à gérer plus efficacement les demandes de stockage toujours croissantes avec moins de personnel, moins de ressources et moins d’intervention humaine.
Repenser les stratégies d’automatisation des centres de données
Depuis plusieurs années, le script est un moyen efficace et puissant pour les entreprises d’automatiser les tâches manuelles. Cependant, il n’est souvent pas adapté à nos besoins. Il est étroitement lié aux produits que l’entreprise utilise déjà et n’est pas compatible avec les produits d’autres fournisseurs. De plus, la création de scripts exige un haut niveau d’expertise, ce qui rend la mise à jour difficile.
La prochaine étape à partir de la création de scripts consiste à créer un cadre d’automatisation, comme la création d’un assistant pour aider les employés à allouer les ressources plus rapidement. De cette façon, vous pouvez automatiser un flux de travail entier. Imaginez qu’un propriétaire d’application doit configurer une nouvelle application et pour ce faire, il doit demander des ressources CPU, de la mémoire, du réseau et de la capacité dans un environnement en cluster. Il est possible de créer un flux de travail où tout cela peut être configuré via un assistant. Ceci est un bon exemple d’automatisation entre différents groupes de travail dans un centre de données.
Mais la question est: comment pouvons-nous atteindre l’utilisateur final de l’organisation? Les outils de gestion des services informatiques (ITSM) sont le pont entre l’utilisateur final et l’organisation de support. L’intégration entre les services du centre de données, l’organisation d’assistance et l’utilisateur final est l’endroit où l’IA entre en jeu et où elle peut vraiment aider les clients du milieu de gamme.
L’IA centrée sur le domaine ouvre la voie à l’IA indépendante du domaine
Imaginez une infrastructure de stockage intelligente qui se surveille elle-même, peut s’auto-réparer et donner des recommandations prédictives. Il peut changer de comportement en libérant des ressources de processeur internes pour garantir des performances élevées à la volée, comme le transfert de la réduction des données en temps réel vers une tâche postérieure ou une analyse des causes profondes avec des recommandations guidées. Ceci décrit l’IA centrée sur le domaine. Ce type de capacités internes d’IA peut aider les administrateurs à faire les bons choix. Cette automatisation s’étend également à tout le centre de données, où les scripts développés par l’homme auraient autrement été retenus car ils sont difficiles à mettre à l’échelle. C’est la voie vers une IA indépendante du domaine, qui peut apporter cette automatisation à l’ensemble du centre de données.
L’IA indépendante du domaine combine les informations d’IA natives de différents fournisseurs dans une approche globale unique. Par exemple, apporter des informations précieuses provenant d’hyperviseurs, de serveurs, de réseaux et de systèmes de stockage dans un portail en libre-service commun pour l’automatisation. Ainsi, lorsque vous créez une machine virtuelle, vous pouvez être informé qu’un goulot d’étranglement des performances va se produire mercredi prochain entre 13 et 14 heures sur un nœud d’ordinateur particulier. Cette fois, vous êtes averti par le système de stockage intelligent.
Cela est possible car le logiciel d’exploitation basé sur l’IA a appris le comportement de votre charge de travail. Au fil du temps, il en apprendra de plus en plus sur votre centre de données, apportant ainsi de la valeur à vos opérations quotidiennes. Lorsque les actifs matériels informatiques sont amenés aujourd’hui, leur valeur se déprécie au fil du temps au fur et à mesure de leur utilisation. Le logiciel d’exploitation de l’IA est le contraire. En fait, sa valeur augmente avec le temps, car plus elle est utilisée, plus elle deviendra intelligente.
Considérez-le comme un «cerveau» alimenté par l’IA fournissant des informations sur le centre de données en examinant le chemin des données – y compris les machines virtuelles, les serveurs, les réseaux et le stockage – et en utilisant le ML pour optimiser, dépanner et prédire les besoins du centre de données plus efficacement.
Outils d’exploitation basés sur l’IA pour le marché intermédiaire
Pour moi, l’intelligence artificielle n’est pas une intelligence artificielle pour remplacer les gens – ce type de technologie est quelque chose dans un avenir lointain. C’est vraiment une question d’intelligence augmentée. Il doit être conçu et mis en œuvre de manière à nous guider pour prendre de meilleures décisions et effectuer un travail manuel plus rapidement et avec plus de précision. C’est certainement vrai pour les clients de taille moyenne avec moins d’employés et des équipes informatiques plus petites. C’est une façon d’aider ces équipes à faire plus avec moins.
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Tom Christensen, CTO and Customer Advocacy, Northern EMEA à Hitachi Vantara