AIOps : MTTR divisé par 3 et 70 % d'alertes en moins
IASWITCH a mis en place la corrélation d'alertes et la détection d'anomalies pour diviser le MTTR par 3 et supprimer 70 % des alertes non actionnables.
En bref
- Contexte : fatigue d'alertes et incidents longs à résoudre
- Solution : corrélation d'alertes + détection d'anomalies
- Résultat : MTTR ÷3, 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, allongeant 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 ML, en repensant les alertes autour des 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.
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.
Un projet IA à mettre en production ?
Parlons-en. Décrivez-nous votre contexte et vos objectifs, nous revenons vers vous rapidement.