AIOps : 70 % d'alertes en moins et des incidents résolus 3x plus vite
IASWITCH a mis en place la corrélation d'alertes et la détection d'anomalies pour supprimer 70 % des alertes non actionnables et diviser par 3 le temps moyen de résolution des incidents (MTTR).
En bref
- Avant : fatigue d'alertes, incidents longs à résoudre
- Après : alertes triées, regroupées par incident et priorisées
- Résultat : MTTR 3× plus rapide, 70 % d'alertes non actionnables en moins
- Stack : Prometheus, ML, SRE
Le défi
Les équipes d'exploitation subissaient une fatigue d'alertes : trop de notifications non actionnables noyaient les vrais incidents, ce qui allongeait le temps de résolution.
La solution
Nous avons mis en place la corrélation d'alertes (regrouper les symptômes d'un même incident) et la détection d'anomalies basée sur le machine learning, en repensant les alertes autour des objectifs de service (SLO) plutôt que des seuils bruts.
Les résultats
70 % des alertes non actionnables supprimées et un MTTR divisé par 3. Les équipes se concentrent sur les incidents réels et à fort impact.
Ce que ça signifie pour une PME
Moins de temps passé à éteindre des incendies, c'est plus de temps pour les projets qui font avancer l'entreprise, et moins d'interruptions de service pour vos clients.
Questions fréquentes
Comment diviser le MTTR par 3 ?
En corrélant les alertes d'un même incident, en détectant les anomalies et en priorisant par SLO, on accélère le diagnostic et la résolution : jusqu'à un facteur 3 sur cette mission.
Qu'est-ce que la fatigue d'alertes et comment la traiter ?
La fatigue d'alertes survient quand trop de notifications non actionnables noient les vrais incidents. On la traite en supprimant le bruit, en corrélant les alertes et en alertant par SLO.
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