supervision comme Pandora FMS facilite grandement cette \u00e9tape<\/a><\/strong>. Pandora centralise la collecte, la simplifie (par exemple via une CMDB int\u00e9gr\u00e9e) et r\u00e9duit consid\u00e9rablement les d\u00e9lais et les efforts.<\/p>\nScrub (Nettoyer)<\/h3>\n
Un projet de science des donn\u00e9es sera aussi bon que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es collect\u00e9es<\/strong> dans l\u2019\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente. L\u2019\u00e9tape suivante consiste donc \u00e0 nettoyer les donn\u00e9es.
\nCela inclut :<\/p>\n\n- \u00c9liminer le bruit<\/strong>, c\u2019est-\u00e0-dire s\u00e9parer les donn\u00e9es pertinentes des inutiles (ex. : logs de d\u00e9bogage sans valeur).<\/li>\n
- Corriger les valeurs anormales<\/strong> (ex. : m\u00e9triques CPU sup\u00e9rieures \u00e0 100 %).<\/li>\n<\/ul>\n
Explore (Explorer)<\/h3>\n
C\u2019est ici que nous commen\u00e7ons \u00e0 extraire les premiers enseignements<\/strong> de cette mer de donn\u00e9es, ce qui implique g\u00e9n\u00e9ralement :<\/p>\n\n- Identifier les motifs<\/strong> \u00e9mergents dans les donn\u00e9es. Par exemple : \u00e0 quelle heure les serveurs d\u00e9passent-ils r\u00e9guli\u00e8rement 90 % d\u2019utilisation de la RAM ?<\/li>\n
- Visualiser les corr\u00e9lations<\/strong>, pour comprendre les causes de ces sch\u00e9mas. Exemple : l\u2019augmentation de latence r\u00e9seau co\u00efncide-t-elle avec les sauvegardes planifi\u00e9es ?<\/li>\n<\/ul>\n
Histogrammes, graphiques de relations entre variables, regroupement de donn\u00e9es… Les techniques varient, et la comp\u00e9tence de l\u2019\u00e9quipe joue un r\u00f4le d\u00e9cisif ici.<\/p>\n
Model (Mod\u00e9liser)<\/h3>\n
Ce projet de science des donn\u00e9es n\u2019est pas un caprice. Il vise \u00e0 nous aider \u00e0 mieux g\u00e9rer, notamment via cette pr\u00e9cieuse capacit\u00e9 de pr\u00e9diction qui anticipe et optimise<\/strong>, plut\u00f4t que de nous laisser courir partout pour \u00e9teindre des incendies.
\nCela implique d\u2019entra\u00eener des algorithmes pour pr\u00e9dire des sc\u00e9narios<\/strong>. Certains seront complexes (\u00e0 base d\u2019IA), d\u2019autres plus simples, comme une r\u00e9gression permettant d\u2019estimer la capacit\u00e9 future.<\/p>\nInterpret (Interpr\u00e9ter)<\/h3>\n
Tout ce travail g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9sultats qui ne doivent pas rester dans un tiroir, mais \u00eatre traduits en actions concr\u00e8tes<\/strong> \u00e0 ce stade.
\nPar exemple, il peut \u00eatre n\u00e9cessaire d\u2019ajouter des serveurs on-premise pour \u00e9viter des interruptions ou goulots d\u2019\u00e9tranglement affectant la productivit\u00e9. Ou encore, d\u2019ajuster la capacit\u00e9 d\u2019h\u00e9bergement web en fonction des pics saisonniers de votre activit\u00e9.<\/p>\nTechniques et mod\u00e8les pour automatiser les processus IT<\/h2>\n
Les \u00e9tapes 3 et 4 du cycle de vie pr\u00e9c\u00e9dent sont les plus int\u00e9ressantes en pratique, car elles nous permettent d\u2019appliquer des techniques concr\u00e8tes pour am\u00e9liorer la gestion IT\u2014ce qui est bien notre objectif final.
\nVoyons ces techniques de plus pr\u00e8s, avec des exemples concrets d\u2019usage de la science des donn\u00e9es dans l\u2019IT<\/strong>.<\/p>\nClassification<\/h3>\n
L\u2019agr\u00e9gation et l\u2019analyse de donn\u00e9es peuvent produire beaucoup d\u2019informations\u2014mais toutes ne seront pas pertinentes. Passer de l\u2019aveuglement \u00e0 l\u2019inondation d\u2019alertes revient \u00e0 fuir Alien pour tomber sur Predator, et cela conduit vite \u00e0 une fatigue informationnelle<\/strong>.
\nPour l\u2019\u00e9viter, il faut classifier et prioriser les alertes en Critiques, Avertissements, Informatives\u2026<\/strong>
\nIl est essentiel de savoir s\u2019il y a une intrusion, utile de savoir qu\u2019une mise \u00e0 jour s\u2019est bien pass\u00e9e, mais inutile de recevoir une alerte pour chaque copie de fichier ou chaque synchro cloud.
\nPandora FMS aide \u00e0 appliquer cette technique, car il r\u00e9duit la fatigue d\u2019alerte via un syst\u00e8me personnalisable<\/strong> adapt\u00e9 \u00e0 chaque infrastructure.<\/p>\nR\u00e9gression<\/h3>\n
La r\u00e9gression sert \u00e0 pr\u00e9dire certaines tendances, comme la capacit\u00e9 disque. Pandora FMS, via ses fonctions de supervision pr\u00e9dictive<\/strong>, permet de faire ce capacity planning bas\u00e9 sur les donn\u00e9es.
\nEn supposant un comportement plus ou moins lin\u00e9aire, cela nous permet de savoir combien de jours il reste avant que le disque soit plein, ou combien de requ\u00eates base de donn\u00e9es on aura dans un mois.<\/p>\nClustering<\/h3>\n
Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 regrouper les \u00e9l\u00e9ments selon leurs similitudes (serveurs web, bases de donn\u00e9es critiques\u2026) et permet une surveillance par groupe<\/strong> au lieu d\u2019un suivi \u00e9l\u00e9ment par \u00e9l\u00e9ment, ainsi que des politiques de gestion homog\u00e8nes<\/strong>.
\nCela permet de mettre de l\u2019ordre dans le chaos, et Pandora FMS permet aussi la supervision de clusters<\/strong> et leur cr\u00e9ation selon vos besoins sp\u00e9cifiques.
\nEn combinant cette technique avec la classification, on peut d\u00e9finir les n\u0153uds critiques, des alertes personnalis\u00e9es pour chacun, etc.<\/p>\nD\u00e9tection d\u2019anomalies<\/h3>\n
Cela peut r\u00e9v\u00e9ler des pannes mat\u00e9rielles ou de services, ou pire encore : une intrusion<\/strong> d\u2019un acteur malveillant.
\nL\u2019enjeu est ici d\u2019identifier de mani\u00e8re proactive les comportements suspects<\/strong> et de d\u00e9tecter les anomalies d\u00e8s qu\u2019elles apparaissent.
\n\u00c0 cet effet, Pandora FMS dispose d\u2019un moteur de d\u00e9tection d\u2019anomalies (MADE)<\/strong> qui r\u00e9alise cette d\u00e9tection automatiquement.
\nEn analyse prescriptive, si le syst\u00e8me d\u00e9tecte que le serveur DB-1701 (oui, la r\u00e9f\u00e9rence est facile\u2014pas de point bonus) est \u00e0 98 % de capacit\u00e9, il peut avertir qu\u2019en poursuivant cette tendance, une panne surviendra dans 15 minutes.
\nAinsi, la science des donn\u00e9es permet d\u2019\u00e9viter une panne<\/strong>, plut\u00f4t que d\u2019apprendre qu\u2019elle est survenue, accompagn\u00e9e de quinze emails d\u2019utilisateurs furieux.
\nR\u00e9partir les charges, ajuster les conteneurs, modifier les politiques de sauvegarde\u2026 La pr\u00e9diction adapt\u00e9e \u00e0 notre infrastructure est l\u2019un des Graals d\u2019un projet de science des donn\u00e9es r\u00e9ussi.
\nMais alors, comment obtenir cette pr\u00e9diction ?<\/p>\nIA et Machine Learning dans les op\u00e9rations IT<\/h3>\n
Dans le cas de Pandora FMS, l\u2019objectif final du moteur MADE est l\u2019entra\u00eenement et l\u2019utilisation de mod\u00e8les d\u2019IA pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes \u00e0 l\u2019avance.
\nMais ces mod\u00e8les peuvent faire bien plus : ils permettent d\u2019am\u00e9liorer la gestion proactive de la capacit\u00e9, des ressources, de l\u2019assignation intelligente de tickets\u2026
\nBien entendu, nous pouvons aussi cr\u00e9er et entra\u00eener nos propres mod\u00e8les<\/strong>, que ce soit \u00e0 partir de z\u00e9ro ou en utilisant des outils sp\u00e9cialis\u00e9s, que nous allons voir ensuite.<\/p>\nOutils les plus utilis\u00e9s en science des donn\u00e9es appliqu\u00e9e \u00e0 l\u2019IT<\/h2>\n
Lorsqu\u2019il s\u2019agit de mod\u00e9liser dans notre projet (\u00e9tape 4 du cycle de vie), en transformant les donn\u00e9es en actions et en outils utiles \u00e0 la gestion IT, nous avons de nombreuses options selon nos connaissances, le temps disponible et, bien s\u00fbr, le budget.
\nVoici les principaux outils permettant de concr\u00e9tiser la science des donn\u00e9es :<\/p>\n
\n- Python\/R :<\/strong> Pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les personnalis\u00e9s et, en g\u00e9n\u00e9ral, le choix classique dans la plupart des situations.<\/li>\n
- TensorFlow\/PyTorch :<\/strong> Biblioth\u00e8ques populaires pour le d\u00e9veloppement de Deep Learning.<\/li>\n
- Apache Spark :<\/strong> Un moteur de traitement de donn\u00e9es open source con\u00e7u pour l\u2019analyse \u00e0 grande \u00e9chelle (avec lequel on peut interagir en Python, par exemple via Pyspark).<\/li>\n
- Jupyter Notebooks :<\/strong> Pratiquement la norme pour cr\u00e9er des documents d\u2019analyse interactifs.<\/li>\n
- Services Cloud :<\/strong> Comme Amazon Sagemaker, pour construire, entra\u00eener et d\u00e9ployer des mod\u00e8les depuis le cloud sans avoir \u00e0 tout configurer on-premise.<\/li>\n<\/ul>\n
Ce ne sont pas les seuls outils : Google Colab, Kaggle, Anaconda… Le choix est si vaste que vous risquez bien de procrastiner \u00e0 les tester, tandis que votre projet n\u2019avance pas.<\/p>\n
Diff\u00e9rences entre science des donn\u00e9es, IA, BI et analyse de donn\u00e9es en IT<\/h2>\n
La science des donn\u00e9es est tr\u00e8s en vogue, mais comme toute tendance, elle finit par \u00eatre d\u00e9tourn\u00e9e ou mal utilis\u00e9e, avec une touche de marketing pour tout rebaptiser. Il est donc pr\u00e9f\u00e9rable de clarifier les malentendus.
\nLa science des donn\u00e9es utilise des m\u00e9thodes, des processus, des algorithmes, de la mod\u00e9lisation et plus encore pour extraire des connaissances des donn\u00e9es, avec une approche d\u2019interpr\u00e9tation, de pr\u00e9diction et de prescription. Mais la science des donn\u00e9es n\u2019est pas<\/strong> :<\/p>\n\n- Juste de la programmation.<\/strong> M\u00eame si elle est utilis\u00e9e pour la mod\u00e9lisation ou la collecte\/nettoyage de donn\u00e9es, la science des donn\u00e9es comprend aussi du machine learning et des statistiques.<\/li>\n
- Juste de l\u2019analyse de donn\u00e9es.<\/strong> C\u2019est une partie de la discipline, mais la science des donn\u00e9es va bien au-del\u00e0.<\/li>\n
- Juste de l\u2019IA.<\/strong> L\u2019intelligence artificielle peut \u00eatre un outil en science des donn\u00e9es (surtout pour pr\u00e9dire\/prescrire), mais ce n\u2019est pas le seul : on peut aussi utiliser la r\u00e9gression ou d\u2019autres analyses statistiques.<\/li>\n
- La BI (Business Intelligence).<\/strong> Cette intelligence d\u2019affaires repose traditionnellement sur des donn\u00e9es historiques et statiques, bien que son \u00e9volution int\u00e8gre des concepts comme le BAM (Business Activity Monitoring)<\/a>. La science des donn\u00e9es va plus loin en construisant des mod\u00e8les qui am\u00e9liorent la prise de d\u00e9cision.<\/li>\n<\/ul>\n
Voici un tableau comparatif des principales caract\u00e9ristiques de chaque concept :<\/p>\n
\n\n\n| \n Concept<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n Pr\u00e9dictif<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n Temps r\u00e9el<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n Action automatique<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n Profondeur technique<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n\n| \n Science des donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n \u2713<\/p>\n<\/td>\n | \n Parfois<\/p>\n<\/td>\n | \n Parfois<\/p>\n<\/td>\n | \n \u00c9lev\u00e9e<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n | \n| \n IA<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n \u2713<\/p>\n<\/td>\n | \n Parfois<\/p>\n<\/td>\n | \n \u2713<\/p>\n<\/td>\n | \n \u00c9lev\u00e9e<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n | \n| \n BI<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n \u2717<\/p>\n<\/td>\n | \n \u2717<\/p>\n<\/td>\n | \n \u2717<\/p>\n<\/td>\n | \n Moyenne<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n | \n| \n Analyse de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n<\/td>\n| \n \u2717<\/p>\n<\/td>\n | \n Parfois<\/p>\n<\/td>\n | \n \u2717<\/p>\n<\/td>\n | \n Moyenne-Faible<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Comment Pandora FMS permet d\u2019appliquer la science des donn\u00e9es en IT<\/h2>\n\u00c9tant donn\u00e9 que la science des donn\u00e9es consiste \u00e0 collecter, filtrer, analyser les donn\u00e9es, mod\u00e9liser et d\u00e9ployer des solutions, un outil de supervision global comme Pandora FMS aide \u00e0 supporter la plus grande charge d\u2019un tel projet<\/strong>.
\nNous avons d\u00e9j\u00e0 vu quelques exemples en abordant les \u00e9tapes de mise en \u0153uvre d\u2019un projet, mais ce ne sont pas les seuls.<\/p>\n\n- Par exemple, il facilite la collecte<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019extraction unifi\u00e9e de donn\u00e9es via des agents, des API, etc. Cela permet de d\u00e9marrer le projet plus rapidement et plus simplement.<\/li>\n
- Il peut cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019alertes personnalis\u00e9es<\/strong> lorsque l\u2019on applique des techniques comme la classification ou le clustering.<\/li>\n
- Application de l\u2019IA pour la d\u00e9tection d\u2019anomalies<\/strong> avec son moteur MADE.<\/li>\n
- Visualisation avanc\u00e9e<\/strong> des \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s issus du projet de science des donn\u00e9es, gr\u00e2ce \u00e0 ses tableaux de bord personnalis\u00e9s.<\/li>\n<\/ul>\n
Cette science a besoin de donn\u00e9es, et des outils de supervision avanc\u00e9s comme Pandora FMS sont des experts pour les collecter, les corr\u00e9ler, les afficher et les classer.<\/p>\n Vers une gestion informatique pilot\u00e9e par les donn\u00e9es<\/h2>\nBien souvent, la gestion d’une infrastructure IT repose sur les comp\u00e9tences, l\u2019intuition ou les habitudes de ses administrateurs. Ou elle est construite autour des capacit\u00e9s des outils disponibles, plut\u00f4t que sur des processus optimaux.
\nAujourd\u2019hui, avec l\u2019essor du big data, la gestion pilot\u00e9e par les donn\u00e9es s\u2019est impos\u00e9e dans la plupart des domaines, car, en s\u2019appuyant sur des preuves sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque organisation, elle permet une meilleure optimisation<\/strong>.
\nIl ne faut pas tomber dans le paradoxe selon lequel la technologie \u2014 \u00e0 l\u2019origine m\u00eame de cette gestion fond\u00e9e sur les donn\u00e9es \u2014 ne s\u2019appliquerait pas \u00e0 elle-m\u00eame. Ce serait l\u2019illustration parfaite de l\u2019adage : \u00ab Les cordonniers sont les plus mal chauss\u00e9s \u00bb.
\nUn bon projet de science des donn\u00e9es apportera des b\u00e9n\u00e9fices concrets<\/strong>, comme par exemple :<\/p>\n\n- R\u00e9duction du MTTR (Mean Time To Repair) :<\/strong> Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs et des alertes personnalis\u00e9es.<\/li>\n
- R\u00e9duction des co\u00fbts :<\/strong> Par l\u2019optimisation des ressources cloud\/on-premise, la diminution des d\u00e9faillances et des d\u00e9penses associ\u00e9es, etc.<\/li>\n
- S\u00e9curit\u00e9 renforc\u00e9e :<\/a><\/strong> Permettant, par exemple, de mieux contrer les redoutables attaques zero-day gr\u00e2ce \u00e0 la d\u00e9tection d\u2019anomalies.<\/li>\n<\/ul>\n
Concernant l\u2019avenir de la science des donn\u00e9es, chacun y va de sa pr\u00e9diction. Mais ceux qui s\u2019y connaissent savent aussi que ces pr\u00e9visions valent autant qu\u2019un billet de six euros.
\nCela dit, certaines tendances \u00e9mergent clairement<\/strong> en science des donn\u00e9es, comme par exemple :<\/p>\n\n- AIOps :<\/strong> Ou intelligence artificielle pour les op\u00e9rations IT, qui vise \u00e0 l\u2019int\u00e9grer avec l\u2019apprentissage automatique pour am\u00e9liorer et automatiser la gestion.<\/li>\n
- Mod\u00e8les hybrides :<\/strong> Combinant r\u00e8gles expertes, deep learning et autres techniques, pour tirer le meilleur de chaque approche et compenser leurs faiblesses.<\/li>\n
- Automatisation totale :<\/strong> Allant de la d\u00e9tection des incidents jusqu\u2019\u00e0 leur r\u00e9solution sans intervention humaine.<\/li>\n<\/ul>\n
L\u2019avenir n\u2019est \u00e9crit nulle part, surtout pas dans ce domaine, m\u00eame si beaucoup essaient de le vendre avant de l\u2019avoir construit. Mais la v\u00e9rit\u00e9, c\u2019est qu\u2019aujourd\u2019hui, la science des donn\u00e9es devrait \u00eatre au c\u0153ur de la gestion des infrastructures IT modernes<\/strong>.
\nLa mettre en \u0153uvre ne signifie pas forc\u00e9ment un projet pharaonique. M\u00eame les architectures les plus modestes peuvent tirer un \u00e9norme b\u00e9n\u00e9fice de leurs donn\u00e9es et les transformer en avantage concurrentiel.
\nApr\u00e8s tout, les concurrents les plus intelligents le font d\u00e9j\u00e0.[\/et_pb_text][et_pb_button button_url=\u00a0\u00bb@ET-DC@eyJkeW5hbWljIjp0cnVlLCJjb250ZW50IjoicG9zdF9saW5rX3VybF9wYWdlIiwic2V0dGluZ3MiOnsicG9zdF9pZCI6IjM2MjI3MCJ9fQ==@\u00a0\u00bb button_text=\u00a0\u00bb\u2190 Retour \u00e0 Th\u00e8mes IT\u00a0\u00bb button_alignment=\u00a0\u00bbleft\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.22.0″ _dynamic_attributes=\u00a0\u00bbbutton_url\u00a0\u00bb _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_button=\u00a0\u00bbon\u00a0\u00bb button_text_size=\u00a0\u00bb1em\u00a0\u00bb button_text_color=\u00a0\u00bb#0C312F\u00a0\u00bb button_bg_color=\u00a0\u00bb#FFFFFF\u00a0\u00bb button_bg_color_gradient_direction=\u00a0\u00bb90deg\u00a0\u00bb button_bg_color_gradient_stops=\u00a0\u00bb#82B92E 0%|#3CB92E 100%\u00a0\u00bb button_bg_color_gradient_start=\u00a0\u00bb#82B92E\u00a0\u00bb button_bg_color_gradient_end=\u00a0\u00bb#3CB92E\u00a0\u00bb 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