IT Operational Analytics - · diagnostique et à la RCA Predictive Insights Information Service (i.e. ... API REST Des tableaux de bord présentent des vues agrégées des anomalies

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Entrez dans l’ère cognitive !

IBM BusinessConnect 2016Entrez dans l’ère cognitive !

IT Operational AnalyticsFrank Quéau, Hybrid Cloud Technical Sales, IBM

[email protected]

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© 2016 IBM Corporation

La problématique

S’il n’y a pas de détection très tôt en amont, les équipes peuvent seulement réagir

alors que les problèmes impactent déjà les utilisateurs finaux.

Pourquoi les opérations ne sont elles pas proactives?- Trop de données à analyser, de seuils à positionner et à maintenir - Les techniques habituelles, comme les alertes sur seuil ont montré leurs limites - On ne peut pas détecter les problèmes alors qu’ils émergent - Si l’on met les seuils trop haut, les alarmes arrivent trop tard- Si l’on met les seuils trop bas, les pilotes sont noyés sous les alarmes

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� Utilise le Big Data pour détecter et anticiper les interruptions de services.

� Utilise plusieurs algorithmes avancés du centre de recherche IBM Watson sur l’analyse multi-variable et uni-variable (apprentissage automatique en 15 jours)

� Découvre les relations entre des métriques provenant de différentes sources et domaines pour certains types de problème

� Utilise les technologies éprouvées du Big Data IBM.

� Embarque la solution InfoSphere Streams, outil d’analyse en temps réel des données.

� Fonctionne sur des serveurs standard tout en étant extrêmement évolutif et performant.

� S’intègre à n’importe quelle source de données en utilisant une librairie de connecteurs standard (csv, base de données,…)

� Fonctionne sur des sources de données (métriques) IBM et non IBM provenant des serveurs, du réseau, des applicatifs, … via les outils déjà en place

Auto apprentissage et proactivité de la Performance

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Analyse uni-variable: robust bound

La zone verte dans laquelle la métrique

doit se trouver

Les zones d’anomalies

sont en rouges

Le détail des anomalies

IOA-PI détecte automatiquement si une métrique a un comportement «saisonnier» à savoir basé sur l’heure dans la journée ( la journée dans la semaine,….)=> L’analyse est faite en temps réel sur des centaines de milliers de métriques=> Une alarme est générée si une métrique sort du modèle

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Analyse multi-variable

• Analyse sur plusieurs métriques identifiées comme étant en relation (Related)

• Relation mathématique découverte automatiquement

Exemple• Les indicateurs présentés sont ceux de

WebSphere avec un outil d’APM

• Le nombre de connections WebSphere ont augmentées de façon significatives.

• Poolsize et BytesInUse sont aussi affectés indiquant soit une augmentation de charge, soit un problème de connections ne se libérant pas.

Insight from Multivariate Analysis

Poolsize et Bytesinuse sur la même machine ont un comportement anormal en même temps et sont donc en relation. Predictive Insights les présentent en une vue synthétique agrégée au lieu de les présenter de façon individuelle.

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Information contextuelle et consolidation d’alarme

Related Event :les métriques et ressources qui sont anormaux en même temps

Correlated Event : les ressources évoluent ensemble en fonctionnement normal

Analyse multi-variable (relation de Granger)

Aide à identifier la root cause

d’un problème

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Autres algorithmes

Variant / InvariantPredominant Range

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Apports Predictive Insight

Predictive Data Patterns

Détecte les problèmes qui émergent en utilisant

l’analytique

Predictive Insights Anomaly

Alerte sur un changement qui émerge dans l’environnement

La détection avancée fournit du temps additionnel pour corriger

les incidents avant qu’ils n’impactent les services.

La prédiction des valeurs sur une anomalie permet de

comprendre son évolution

Patterns of Insight

L’utilisation de l’analytique fournit des informations en

contexte pour aider au diagnostique et à la RCA

Predictive Insights Information Service (i.e.

Dashboards)

L’information sur les seuils dynamiques sont disponible par

API REST

Des tableaux de bord présentent des vues agrégées des anomalies

Seuil automatique

Flatline

Changement de comportement

Changement de variance

Incrément lent dans le temps

Corrélation des métriques qui sont en

rapports

Alerte sur les indicateurs qui sont

historiquement anormaux en même

temps

Prédiction

Consolidation des alarmes en utilisant

l’analytique

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CenterPoint Energy étend le Service Management avec PredictiveInsights

Besoin

• Améliorer la visibilité sur l’infrastructure IT

• Une approche proactive de la gestion de service pour mieux anticiper les dégradations de service.

Bénéfices

• Une approche plus globale des indicateurs de performance.

• Fournit la “root cause” probable pour une résolution plus rapide.

• Détection d’anomalie pour alerter d’un problème potentiel avant que les clients ne soient impactés.

Predict

Avant Predictive Insight, cela prenait 30 minutes pour savoir ce qu’il fallait investiguer. Maintenant cela prend 3 minutes.

- Matthew Terry,

Systems AnalystCapacity & Performance ManagementCenterPoint Energy

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IBM Cognitive Capabilities for IT Operations

China Merchants Bank a pu réduire ses temps de requête d’investigation de 98 %, améliorant ainsi la productivité de ses équipes opérationnelles.

Search

Identifier les problèmes avant qu’ils n’impactent les

utilisateurs et vous aider dans le diagnostique

Diagnostiquer les problèmes applicatifs et

d’infrastructure plus rapidement en

analysant toute vos données

opérationnelles

Predict

20%Réduction de la charge des opérateurs

#1Position de leader sur les solutions de gestion opérationnelles

100%Etre alerté des incidents majeurs avant qu’ils n’impactent les services.

98%Réduction des temps de réponses des requêtes d’investigation

Pourquoi IBM?

50%Amélioration des temps de diagnostique

Eviter les problèmes tout en réduisant la charge d’administration des seuils

Résoudre les problèmes plus rapidement

Optimize

S’assurer que vos opérations IT sont aussi efficace que

possible

Analytique

Améliorer l’efficacité opérationnelle

L’utilisation de l’analytique pour les évènements a permis à Claranet de réduire le nombre de tickets d’incident et d’orienter les ressources sur ce qui est le plus important pour ses clients.

ConsolidatedCommunications a détecté 100 pourcent de leur problème majeur tout en éliminant le besoin consommateur de ressources pour positionner des seuils manuellement. Il en a résulté un gain de $300,000 annuel.

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IBM BusinessConnect 2016Entrez dans l’ère cognitive !

IBM Cloud Unit Software

VENEZ PARTICIPER A UN ATELIER TECHNIQUE

L’analytique au service de l’IT: mieux anticiper les problèmes de production et les résoudre plus rapidementAN IBM PROOF OF TECHNOLOGY

9 Novembre 20169h -13h14h - 16h IBM, 17 Avenue de l'Europe

Bois Colombes

http://ibm.co/2dRKcuF

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Démonstration

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