La nécessité d’automatiser pour mieux identifier les menaces
La gestion de l'environnement réseau dans les datacenters s'est complexifiée au cours des dernières années, notamment en raison de la diversité des technologies et des applications utilisées. En effet, celles-ci sont souvent gérées par des équipes différentes, conduisant à des problèmes de communication et d’importants silos opérationnels. Le grand volume de données générées dans les datacenters peut également empêcher d'identifier et d'analyser rapidement les informations pertinentes pour la gestion.La surveillance manuelle, ainsi que d'autres actions comme la configuration, l'application de correctifs et la résolution d'incidents, requièrent une main-d'œuvre dédiée, qui peut manquer d’efficacité et commettre quelques erreurs. Sans outils de surveillance et d'analyse avancés, l'identification des menaces pour la sécurité et des anomalies potentielles constitue effectivement un véritable défi. De plus, la surveillance manuelle est par nature réactive, ce qui génère des coûts inutiles et des perturbations soudaines.
L’AIOps comme nouvel incontournable d’un réseau intelligent et protégé proactivement
L'automatisation de la gestion des datacenters présente de nombreux avantages, dont la réduction des erreurs et l'accélération des tâches routinières. L'AIOps élève finalement la gestion automatisée à un niveau inégalé. En intégrant des données issues de sources diverses, elle fournit une vue d'ensemble et identifie des tendances ou des corrélations qui sont souvent ignorés par les administrateurs.Elle favorise même une meilleure collaboration entre ces derniers, accélère la résolution des problèmes et fournit une visibilité optimale sur l'environnement réseau. Le traitement et l'analyse automatiques des données garantissent que seules les informations les plus significatives soient transmises aux administrateurs. Ces derniers sont donc moins sollicités et peuvent analyser les données plus efficacement et agir plus rapidement.
L'AIOps est capable de surveiller constamment le réseau et de proposer des solutions pour optimiser sa gestion, souvent effectuée manuellement. Elle détecte les incidents en temps réel, identifie les origines potentielles et recommande ou exécute des solutions de manière proactive. Enfin, avec l'analyse prédictive, l’AIOps peut aussi les anticiper et les stopper avant même qu'ils ne surviennent et recommander alors une maintenance basée sur les besoins réels, transformant ainsi la gestion réactive en proactive, voire préventive. Les administrateurs et opérateurs des datacenters peuvent donc se focaliser sur des activités fondamentales comme l’amélioration des applications ou l’exploitation
efficace des données.
Les datacenters s’adaptent pour accueillir
les opérations d’IA
L'AIOps n'améliore pas uniquement la gestion automatisée et proactive des datacenters. Si les datacenters deviennent la plateforme idéale pour l'exécution des opérations d'IA et le traitement des données critiques, il est également crucial de configurer ces environnements de manière optimale, en particulier l'infrastructure réseau, afin que l'IAsoit utilisée efficacement.
Toutefois, le traitement des opérations d'IA dans les datacenters présente de nouveaux défis, en particulier en raison des exigences conditionnées par le trafic d'IA, comparé à celui des datacenters traditionnels. Un cluster d'ordinateurs au sein d'un datacenter, notamment de processeurs GPU qui constituent l'IA, requiert un débit élevé pour le traitement des données. Ainsi, la bande passante doit fournir des performances fiables et constantes, permettant d'atteindre des vitesses de 800 Gbps et plus.
De plus, l'évolutivité de cette capacité est essentielle pour répondre aux différentes demandes des entreprises. Il s'agit d'exploiter efficacement les ressources du datacenter afin de réduire les coûts, de garantir des performances constantes, d'éviter les saturations et d'optimiser la consommation d'énergie. Grâce à cette évolutivité, les datacenters pourront s'adapter rapidement aux besoins de l'entreprise, en améliorant les capacités de sauvegarde et de maintenance avec un minimum d'interruption des opérations.
Un environnement réseau adapté à l'IA
L'exécution d'opérations d'IA dans les datacenters suppose un environnement réseau approprié, par exemple avec le traitement du trafic d'IA via le protocole Ethernet classique, en lieu et place du protocole InfiniBand, plus spécialisé.L'utilisation d'un réseau basé sur l'intention, en plus de l'AIOps, contribue à rendre les datacenters plus adaptés au traitement des charges de travail de l'IA. Il permet en effet aux entreprises de définir leurs objectifs, puis l'environnement réseau du datacenter les convertit automatiquement en configurations adéquates, sur la base des informations, des données et de l'orchestration du réseau. Ces configurations sont vérifiées en permanence via la validation en boucle fermée, afin de s'assurer qu'elles répondent toujours aux objectifs définis, puis sont automatiquement ajustées si nécessaire.
Le réseau basé sur l'intention garantit que les datacenters maintiennent la configuration correcte, en l'optimisant spécifiquement pour gérer les charges de travail de l'IA. Cette approche automatisée permet non seulement de décharger les administrateurs des tâches répétitives, mais aussi d'améliorer l'expérience des utilisateurs pour satisfaire leurs exigences. Les opérateurs des datacenters qui utilisent le réseau basé sur l'intention et les AIOps pour simplifier et améliorer radicalement la conception, le déploiement et les opérations courantes de l'infrastructure se distingueront donc forcément
de leurs concurrents.
Par Benoît Mangin, Head of Sales Specialist chez Juniper Networks
