Nous vous invitons à explorer notre bibliothèque de ressources destinée aux professionnels de l'informatique. Vous y trouverez des guides rédigés par des experts, des stratégies d'observabilité et des informations concrètes pour optimiser vos opérations grâce à l'intelligence artificielle.
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Les équipes informatiques passent souvent plus de temps à résoudre les problèmes qu'à travailler sur les projets stratégiques qui comptent. Voir ce qui se prépare, résoudre les problèmes plus rapidement et en faire plus avec l'AIOps agentique.
Les équipes informatiques d'aujourd'hui sont confrontées à un raz-de-marée de complexité. Les AIOps traditionnels réagissent lorsqu'il est trop tard, en s'appuyant toujours sur des règles prédéfinies et des intégrations statiques qui ne permettent pas d'obtenir de véritables résultats. L'AIOps agentique est proactive. Il n'attend pas qu'une défaillance déclenche une réponse - il anticipe, agit et s'adapte avant que les problèmes ne s'aggravent.
AIOps agentique fonctionne de manière autonome, apprend en permanence, s'adapte à des environnements changeants et prend des décisions contextuelles en temps réel, résolvant les problèmes de manière proactive sans intervention humaine.
L'AIOps ne se contente pas de collecter des données : il travaille avec vos données d'observabilité, en unifiant les données structurées et non structurées et en les enrichissant de métadonnées pour obtenir une vue contextuelle en temps réel de vos systèmes informatiques.
L'IA générative, alimentée par un graphe de connaissances contextuelles, permet une interface naturelle et conversationnelle. Grâce à la génération améliorée par récupération (RAG), elle traduit des données système complexes en informations claires et exploitables, permettant un dépannage en temps réel, une analyse des causes profondes et bien d'autres choses encore.
Automatisez l'ensemble du cycle de vie des incidents (détection, corrélation et remédiation) afin de réduire le temps de résolution et les frais généraux. Les agents d'IA ne se contentent pas d'identifier les problèmes, ils peuvent les résoudre de manière proactive.
Il est temps de dire adieu aux réglages manuels et aux topologies obsolètes. La solution de LogicMonitor Agent d'intelligence artificielle-Edwin AI s'adapte en temps réel pour fournir une vue dynamique et toujours actualisée de votre environnement informatique, éliminant ainsi le besoin d'une maintenance constante. Edwin AI vous permet de garder une longueur d'avance et de vous concentrer sur ce qui compte le plus.
Edwin AI filtre 80% de bruit, mais plus important encore, il détecte les signaux d'alerte précoce et réagit avant que les incidents ne se produisent. L'Event Intelligence garantit que votre équipe ne voit que les signaux importants, ce qui vous permet d'agir de manière proactive. C'est le moyen le plus efficace de prévenir les temps d'arrêt et d'optimiser vos opérations.
Edwin AI propose un agent d'intelligence artificielle qui transforme les données structurées et non structurées en informations exploitables grâce à des résumés en langage clair, des analyses prédictives et un dépannage étape par étape. Cela permet de réduire considérablement le MTTR, d'améliorer la conformité aux accords de niveau de service et de permettre à votre équipe de se concentrer sur la situation dans son ensemble sans s'embourber dans des tâches répétitives.
Edwin AI intègre des données structurées et non structurées provenant de diverses sources telles que votre ITSM, offrant ainsi une vue d'ensemble de votre environnement informatique. Ce contexte plus large permet de prendre des décisions plus rapides et plus précises et de réagir plus rapidement aux problèmes potentiels.
DES RÉPONSES À VOS QUESTIONS
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) est une méthode d'analyse des données informatiques et d'identification des modèles, combinant des données historiques et en temps réel pour fournir des informations aux équipes informatiques. Les solutions AIOps traditionnelles reposent sur des règles prédéfinies et des seuils statiques qui nécessitent des ajustements manuels, tout en ayant du mal à s'adapter aux changements dynamiques des environnements informatiques.
Agentic AIOps est une approche avancée des opérations informatiques qui combine l'IA générative, l'IA agentique et l'observabilité inter-domaine pour automatiser la résolution des problèmes et la prise de décision. Contrairement à l'AIOps traditionnel, qui dépend de règles statiques et d'une supervision manuelle, l'AIOps agentique apprend en permanence, s'adapte et prend des mesures en temps réel pour prévenir les perturbations et optimiser les performances du système.
En analysant des données structurées et non structurées provenant de l'ensemble de l'écosystème informatique, l'AIOps agentique fournit un contexte plus approfondi, permettant une résolution proactive des problèmes et réduisant les temps d'arrêt. L'IA générative fournit des informations, des résumés et des recommandations en langage naturel, ce qui rend le dépannage plus accessible. L'IA agentique va plus loin en exécutant de manière autonome des actions correctives, telles que le retour en arrière des configurations ou le lancement de basculements, sans nécessiter d'intervention humaine. L'observabilité inter-domaines intègre des sources de données disparates, y compris les applications, les réseaux et l'infrastructure, dans une vue unifiée, ce qui permet aux équipes informatiques de détecter des modèles, de découvrir les causes profondes et de résoudre les problèmes plus rapidement grâce à une visibilité opérationnelle complète.
En savoir plusLa détection des anomalies est l'identification et la notification des valeurs aberrantes dans les points de données recueillis. Un point de données anormal est un élément qui s'écarte de manière significative et sans raison d'une plage de données normale.
L'apprentissage automatique est l'utilisation d'algorithmes qui s'améliorent automatiquement grâce à l'analyse historique et à l'expérience.
La corrélation d'événements regroupe automatiquement les alertes d'événements sous leur forme la plus succincte, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire aux équipes d'assistance pour analyser la masse d'alertes. Un regroupement efficace des événements peut réduire les alertes de plus de 97%.
L'analyse des causes profondes est le processus qui consiste à trouver le cœur d'un problème qui a provoqué une réaction en chaîne aboutissant à des problèmes.
Les seuils dynamiques sont des plages de données qui montrent une évolution acceptable des points de données sur la base de facteurs historiques similaires.
Edwin AI est le premier agent d'IA pour les opérations informatiques, conçu par LogicMonitor pour aller au-delà des AIOps traditionnels. Il prédit, prévient et résout les problèmes de manière proactive en analysant les données en temps réel, en filtrant le bruit et en automatisant la réponse aux incidents. Contrairement aux outils conventionnels qui ne font que détecter les problèmes, Edwin AI comprend les causes profondes, recommande des actions et exécute les correctifs de manière autonome.
Grâce au raisonnement avancé de l'IA, à l'observabilité inter-domaines et à l'automatisation spécifique à l'informatique, Edwin AI aide les équipes informatiques à réduire le bruit des alertes de 90%, à augmenter la productivité de 20% et à prévenir les pannes avant qu'elles ne se produisent, le tout au sein d'une plateforme unique et intuitive.
En savoir plusPlanifiez une démonstration pour voir comment l'IA agentique fera passer votre équipe de la réactivité à la proactivité.
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