IT Operational Analytics - · PDF filediagnostique et à la RCA Predictive Insights...

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    Entrez dans lre cognitive !

    IBM BusinessConnect 2016Entrez dans lre cognitive !

    IT Operational AnalyticsFrank Quau, Hybrid Cloud Technical Sales, IBM

    fqueau@fr.ibm.com

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation

    La problmatique

    Sil ny a pas de dtection trs tt en amont, les quipes peuvent seulement ragir

    alors que les problmes impactent dj les utilisateurs finaux.

    Pourquoi les oprations ne sont elles pas proactives?- Trop de donnes analyser, de seuils positionner et maintenir - Les techniques habituelles, comme les alertes sur seuil ont montr leurs limites - On ne peut pas dtecter les problmes alors quils mergent - Si lon met les seuils trop haut, les alarmes arrivent trop tard- Si lon met les seuils trop bas, les pilotes sont noys sous les alarmes

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation

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

    Utilise plusieurs algorithmes avancs du centre de recherche IBM Watson sur lanalyse multi-variable et uni-variable (apprentissage automatique en 15 jours)

    Dcouvre les relations entre des mtriques provenant de diffrentes sources et domaines pour certains types de problme

    Utilise les technologies prouves du Big Data IBM.

    Embarque la solution InfoSphere Streams, outil danalyse en temps rel des donnes.

    Fonctionne sur des serveurs standard tout en tant extrmement volutif et performant.

    Sintgre nimporte quelle source de donnes en utilisant une librairie de connecteurs standard (csv, base de donnes,)

    Fonctionne sur des sources de donnes (mtriques) IBM et non IBM provenant des serveurs, du rseau, des applicatifs, via les outils dj en place

    Auto apprentissage et proactivit de la Performance

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation

    Analyse uni-variable: robust bound

    La zone verte dans laquelle la mtrique

    doit se trouver

    Les zones danomalies

    sont en rouges

    Le dtail des anomalies

    IOA-PI dtecte automatiquement si une mtrique a un comportement saisonnier savoir bas sur lheure dans la journe ( la journe dans la semaine,.)=> Lanalyse est faite en temps rel sur des centaines de milliers de mtriques=> Une alarme est gnre si une mtrique sort du modle

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation

    Analyse multi-variable

    Analyse sur plusieurs mtriques identifies comme tant en relation (Related)

    Relation mathmatique dcouverte automatiquement

    Exemple Les indicateurs prsents sont ceux de

    WebSphere avec un outil dAPM

    Le nombre de connections WebSphere ont augmentes de faon significatives.

    Poolsize et BytesInUse sont aussi affects indiquant soit une augmentation de charge, soit un problme de connections ne se librant pas.

    Insight from Multivariate Analysis

    Poolsize et Bytesinuse sur la mme machine ont un comportement anormal en mme temps et sont donc en relation. Predictive Insights les prsentent en une vue synthtique agrge au lieu de les prsenter de faon individuelle.

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation

    Information contextuelle et consolidation dalarme

    Related Event :les mtriques et ressources qui sont anormaux en mme temps

    Correlated Event : les ressources voluent ensemble en fonctionnement normal

    Analyse multi-variable (relation de Granger)

    Aide identifier la root cause

    dun problme

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    2016 IBM Corporation

    Autres algorithmes

    Variant / InvariantPredominant Range

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation

    Apports Predictive Insight

    Predictive Data Patterns

    Dtecte les problmes qui mergent en utilisant

    lanalytique

    Predictive Insights Anomaly

    Alerte sur un changement qui merge dans lenvironnement

    La dtection avance fournit du temps additionnel pour corriger

    les incidents avant quils nimpactent les services.

    La prdiction des valeurs sur une anomalie permet de

    comprendre son volution

    Patterns of Insight

    Lutilisation de lanalytique fournit des informations en

    contexte pour aider au diagnostique et la RCA

    Predictive Insights Information Service (i.e.

    Dashboards)

    Linformation sur les seuils dynamiques sont disponible par

    API REST

    Des tableaux de bord prsentent des vues agrges des anomalies

    Seuil automatique

    Flatline

    Changement de comportement

    Changement de variance

    Incrment lent dans le temps

    Corrlation des mtriques qui sont en

    rapports

    Alerte sur les indicateurs qui sont

    historiquement anormaux en mme

    temps

    Prdiction

    Consolidation des alarmes en utilisant

    lanalytique

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    Entrez dans lre cognitive !

    CenterPoint Energy tend le Service Management avec PredictiveInsights

    Besoin

    Amliorer la visibilit sur linfrastructure IT

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

    Bnfices

    Une approche plus globale des indicateurs de performance.

    Fournit la root cause probable pour une rsolution plus rapide.

    Dtection danomalie pour alerter dun problme potentiel avant que les clients ne soient impacts.

    Predict

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

    - Matthew Terry, Systems AnalystCapacity & Performance ManagementCenterPoint Energy

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation

    IBM Cognitive Capabilities for IT Operations

    China Merchants Bank a pu rduire ses temps de requte dinvestigation de 98 %, amliorant ainsi la productivit de ses quipes oprationnelles.

    Search

    Identifier les problmes avant quils nimpactent les

    utilisateurs et vous aider dans le diagnostique

    Diagnostiquer les problmes applicatifs et

    dinfrastructure plus rapidement en

    analysant toute vos donnes

    oprationnelles

    Predict

    20%Rduction de la charge des oprateurs

    #1Position de leader sur les solutions de gestion oprationnelles

    100%Etre alert des incidents majeurs avant quils nimpactent les services.

    98%Rduction des temps de rponses des requtes dinvestigation

    Pourquoi IBM?

    50%Amlioration des temps de diagnostique

    Eviter les problmes tout en rduisant la charge dadministration des seuils

    Rsoudre les problmes plus rapidement

    Optimize

    Sassurer que vos oprations IT sont aussi efficace que

    possible

    Analytique

    Amliorer lefficacit oprationnelle

    Lutilisation de lanalytique pour les vnements a permis Claranet de rduire le nombre de tickets dincident et dorienter les ressources sur ce qui est le plus important pour ses clients.

    ConsolidatedCommunications a dtect 100 pourcent de leur problme majeur tout en liminant le besoin consommateur de ressources pour positionner des seuils manuellement. Il en a rsult un gain de $300,000 annuel.

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    Entrez dans lre cognitive !

    IBM BusinessConnect 2016Entrez dans lre cognitive !

    IBM Cloud Unit Software

    VENEZ PARTICIPER A UN ATELIER TECHNIQUE

    Lanalytique au service de lIT: mieux anticiper les problmes de production et les rsoudre 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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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation 2016 IBM Corporation

    Dmonstration

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    Entrez dans lre cognitive !

    2016 IBM Corporation 2016 IBM Corporation

    Merci !