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Gestion et suivi des performances applicatives : les 4 avantages du machine learning

Auteur: Dennis van Soest Director, Business Development Cloud Security and Systems Management, EMEA

Les dernières avancées du machine learning ouvrent de nouveaux horizons sur le terrain de l’analytique. Le point sur quatre nouveaux modèles qui promettent de transformer la gestion et l’optimisation des performances de vos applications.

En l’espace de quelques années, le monde de l’applicatif s’est métamorphosé. Aujourd’hui, les applications les plus en pointe sont celles capables d’intégrer le code et les données de systèmes souvent disparates.

Côté entreprises et utilisateurs, c’est là une opportunité unique. Une opportunité qui n’en apporte pas moins un certain nombre de défis pour les collaborateurs chargés d’évaluer et d’analyser les multiples composants applicatifs dans une optique d’optimisation des performances.

La nouvelle ère du développement applicatif

Autrefois, les développeurs écrivaient leur code, puis passaient le relais aux équipes IT opérationnelles, notamment pour l’analyse, le suivi et la gestion des performances.

Aujourd’hui, les développeurs misent sur une approche cloud-native structurée autour de composants faiblement couplés, intégrant du code et des données de systèmes et services souvent disparates (outils internes ou externes,  hébergés sur site ou dans le cloud, etc.).

Dans cette nouvelle ère de l'application composite, les processus manuels et outils traditionnels de suivi des performances permettent difficilement de suivre le rythme soutenu des développeurs, en dépit même de nouvelles méthodologies comme le DevOps. En exploitant les nouvelles solutions de gestion des systèmes et leurs fonctionnalités de machine learning, vous pourrez améliorer les performances de vos applications tout en simplifiant leur gestion et leur suivi. Mieux, vous pourrez atteindre des niveaux d’analyses encore impensables il y a quelques années.

Nouveaux outils basés sur le machine learning

En équipant vos développeurs, opérationnels et administrateurs IT de puissants outils de gestion des systèmes basés sur le machine learning, vous pourrez actionner ces quatre fonctionnalités clés garantes d’un suivi simplifié de vos performances applicatives :

Détection des anomalies – Les algorithmes de détection des anomalies identifient les variations inhabituelles par rapport à des valeurs de référence (heure de la journée, jour de la semaine, etc.). Cette fonctionnalité réduit le nombre de faux positifs tout en accélérant la résolution des incidents.

Clustering – Grâce à des algorithmes de reconnaissance des formes, le clustering condense d’importants volumes de données redondantes (entrées de journal, etc.) en un petit nombre de schémas facilement exploitables par un humain. Au final, détecter la source d’un problème ne prend plus que quelques minutes, ce qui réduit d’autant vos interruptions de service.

Corrélation – Certes, vos collaborateurs peuvent dégager des modèles à partir de vos données et systèmes. Mais ce processus chronophage n’apporte qu’une visibilité limitée. À l’inverse, les algorithmes de corrélation mettent en évidence les liens qui unissent vos ensembles de données et les topologies acquises. Ils vous permettent également d’identifier des dépendances moins évidentes, pourtant essentielles à l’amélioration de vos performances. Dès lors qu’une corrélation s’éloigne d’un schéma type, le système vous alerte automatiquement d’un éventuel problème.

Prévision : Avec les bons algorithmes de machine learning, vous pouvez analyser l’utilisation de vos ressources IT et prévoir avec précision vos besoins futurs. Ici, des analyses rétrospectives vous permettront d’adopter une approche préventive plutôt que réactive. En somme, tout ce qu’il faut pour garantir à vos utilisateurs des expériences irréprochables.

L’heure est venue de moderniser la gestion de vos applications

Force est de reconnaître que l’humain ne tient pas la comparaison face aux nouveaux outils de gestion des systèmes basés sur le machine learning, tant ceux-ci améliorent la gestion des applications. Certains outils offrent également de nouvelles technologies d’optimisation des performances qui, là encore, dépassent de loin les capacités humaines. En témoignent les dernières fonctionnalités de remédiation automatique. Au final, les dernières avancées du machine learning vous donnent tous les outils pour saisir pleinement les opportunités du cloud.

Pour découvrir comment libérer tout le potentiel des nouveaux outils de suivi et de gestion des performances applicatives, inscrivez-vous à notre prochain webcast.

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