Connexion
/ Inscription
Mon espace
Tribunes & Témoignages
ABONNÉS
Partager par Linked-In
Partager par Twitter
Partager par Xing
Partager par Facebook
Partager par email
Suivez-nous sur feedly

[Tribune] L’observabilité, la sécurité et la business analytics, où comment piloter l’automatisation intelligente en 2023

Par Bernd Greifeneder, CTO et fondateur de Dynatrace.

L’observabilité, la sécurité et la business analytics convergeront, à mesure que les organisations commenceront à maîtriser l’explosion de données

L'explosion continue de données issues des environnements cloud et multicloud, couplée à la complexité croissante des stacks technologiques, va conduire les organisations à chercher, en 2023, de nouvelles façons plus efficaces de piloter l’automatisation intelligente. Il ne s’agit pas seulement de l’augmentation colossale des charges utiles transmises, mais aussi du volume exponentiel de données supplémentaires, dont l’exploitation peut permettre d’obtenir une meilleure observabilité, une sécurité améliorée et des informations business plus détaillées. Mais l’accès à cette valeur est entravé par la prévalence d’outils de monitoring cloisonnés, qui ne fournissent de visibilité que sur une seule zone d’une stack technologique ou ne supportent qu’un seul cas d’usage isolé, et empêchent donc de retenir efficacement le contexte des données.

Cela se traduit également par des silos organisationnels, où chaque équipe reste focalisée sur sa propre pièce du puzzle plutôt que de chercher à combiner les données pour obtenir une vision d’ensemble. Pour résoudre ce problème, l’observabilité, la sécurité et la business analytics vont converger, à mesure que les organisations consolideront leurs outils et passeront d’une multitude de solutions-maison isolées et difficiles à gérer, à des plateformes d’analytics multi-usage, pilotées par IA, qui offrent aux équipes BizDevSecOps les données et l’automatisation dont elles ont besoin. C’est ce qui permettra aux organisations de maîtriser le cloud et l’explosion de données, et de piloter une automatisation intelligente dans de nombreux domaines, de la modernisation du cloud à la conformité réglementaire en passant par la cybercriminalité.

Une "IA fiable" deviendra un prérequis pour les organisations cherchant à généraliser l’automatisation de leurs écosystèmes digitaux de plus en plus complexes

Alors que les organisations s’efforcent de faire plus avec moins et d’aller de l’avant en dépit des adversités macroéconomiques croissantes, l’automatisation sera, en 2023, plus critique que jamais. Celle-ci permettra aux organisations de libérer des compétences pour se focaliser sur des tâches à forte valeur ajoutée, et éviter la déplaisante perspective de devoir réduire les projets digitaux et d’innovation. Cependant, la prise de conscience du potentiel de partialité de l’IA constituera un obstacle à l’automatisation généralisée des opérations business, de l’IT, du développement et de la sécurité.

Les organisations ne peuvent pas se permettre de piloter des runbooks automatisés avec une IA susceptible de confondre les symptômes et la cause d’un problème, de prioriser les problèmes à faible risque plutôt que ceux ayant un véritable impact business, ou d’implémenter les mauvaises solutions. Sans une IA vraiment fiable, les opérateurs humains se sentiront toujours obligés de valider manuellement les réponses fournies par les solutions pilotées par IA.

Ce qui annulera de fait les gains en termes d’efficacité et entravera les efforts fournis pour automatiser les processus business, de développement, de sécurité et d’exploitation. La question de la fiabilité émergera donc comme un prérequis pour toutes les solutions d’IA – via leur capacité à fournir des réponses précises et tangibles plutôt que des estimations statistiques.

Le DevSecOps deviendra le SecDevBizOps, dans un contexte où la cyber-assurance exige que la réduction des risques soit la responsabilité de chaque innovateur

Le cyber-risque deviendra une priorité pour tous ceux qui sont impliqués dans l’innovation, dans la mesure où la maturité croissante du secteur de l’assurance oblige à traiter la sécurité comme une responsabilité partagée. Les organisations contractant des polices de cyber-assurance devront démontrer que chaque innovateur dans l’entreprise peut réaliser un audit préalable et gérer les risques associés à ses actions.

Cela se traduira donc par un intérêt accru pour les solutions qui permettent aux équipes de faire évoluer leurs stratégies DevOps et BizDevOps vers une approche SecDevBizOps plus holistique. On assistera alors à une augmentation des investissements dans les plateformes d’observabilité qui prennent en compte les processus cross-services et garantissent que chacun dispose des réponses dont il a besoin pour pouvoir rendre compte de la sécurité de l’innovation qu’il délivre.

L’automatisation basée sur le contexte des données deviendra une priorité pour les organisations cherchant à faire évoluer leur AIOps vers une AISecOps plus précise

Les organisations vont réaliser que, pour être efficaces, les plateformes qu’elles utilisent pour automatiser les pipelines de livraison logicielle et pour soutenir l’AIops, doivent être basées sur le contexte des données. Ce qui signifie qu’elles doivent être capables d’unifier les données en une seule source fiable, où elles peuvent être transformées en réponses précises et en automatisation intelligente. C’est là la clé pour garantir que l’IA qui pilote l’automatisation puisse faire la différence entre la cause et l’effet, afin de prendre des décisions plus intelligentes au bon moment.

Cependant, les organisations peinent à conserver ce contexte face à la complexité croissance des architectures cloud dynamiques et à des parcours digitaux de plus en plus distribués, qui ont entraîné une explosion de données et d’outils d’analytics disparates. Dans les années à venir, les organisations chercheront à résoudre ce problème en se focalisant non plus sur la consolidation des outils pour piloter une AIOps plus efficace, mais en adoptant des plateformes qui supporte une AISecOps plus avancée. Elles pourront ainsi casser les silos entre les données d’observabilité, business et de sécurité et de les associer à la topologie et à la cartographie des dépendances.

Elles pourront alors conserver la relation entre les flux de données et débloquer tout le contexte nécessaire pour piloter une automatisation plus puissante t plus précise, et fournir ainsi des expériences digitales de meilleure qualité.

A propos de l’auteur, Bernd Greifeneder, CTO et fondateur
Résolument tourné vers l’avenir, Bernd façonne les solutions Dynatrace du futur. Avec plus de 15 ans de leadership en ingénierie, Bernd est l’inventeur de neuf technologies brevetées – dont plusieurs pilotent Dynatrace PurePath® et la plateforme de software intelligence de Dynatrace. Convaincu de l’importance de partager son expérience, il utilise son temps libre pour conseiller des start-ups, intervenir lors d’évènements sur l’entrepreneuriat et supporter la recherche académique dans le domaine des technologies. Aventureux dans l’âme, Bernd aime les périples en mer et en montagne et fait preuve du même dynamisme et de la même détermination pour maintenir Dynatrace à la pointe de la gestion du cloud autonome.

Lire la suite...


Articles en relation