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IBM BusinessConnect 2016Entrez dans lre cognitive !

IT Operational AnalyticsFrank Quau, Hybrid Cloud Technical Sales, IBM

fqueau@fr.ibm.com

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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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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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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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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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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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Autres algorithmes

Variant / InvariantPredominant Range

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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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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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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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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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Dmonstration

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Merci !