AIOps & Observabilité : moins de bruit, un MTTR divisé par 3
IASWITCH met en place l'observabilité et l'AIOps pour réduire le bruit d'alertes de 70 % et diviser le MTTR par 3, grâce à la détection d'anomalies, la corrélation d'alertes et la remédiation automatisée.
En bref
- Observabilité de bout en bout : métriques, logs, traces (OpenTelemetry)
- Détection d'anomalies et corrélation d'alertes
- Remédiation automatisée des incidents récurrents
- Réduction mesurable du bruit d'alertes et du MTTR
Qu'est-ce que l'AIOps ?
L'AIOps applique le machine learning et l'automatisation à l'exploitation IT : détecter les anomalies, corréler les alertes liées à un même incident et automatiser la remédiation. L'objectif est de réduire le bruit et le temps moyen de résolution (MTTR).
Notre approche de l'observabilité
Nous instrumentons vos services avec OpenTelemetry (métriques, logs, traces) et centralisons dans Prometheus/Grafana. Les alertes sont pensées par SLO plutôt que par seuil brut, ce qui élimine le bruit non actionnable.
La corrélation d'alertes et la détection d'anomalies regroupent les symptômes d'un même incident, et les runbooks fréquents sont automatisés.
Résultats attendus
Sur une mission AIOps, nous avons supprimé 70 % des alertes non actionnables et divisé le MTTR par 3. Vos équipes se concentrent sur les vrais incidents.
Questions fréquentes
Comment réduire le bruit d'alertes en production ?
En passant d'alertes par seuil à des alertes par SLO, en corrélant les alertes d'un même incident et en supprimant les signaux non actionnables. IASWITCH a ainsi supprimé 70 % des alertes non actionnables sur une mission.
Qu'est-ce que le MTTR et comment le réduire ?
Le MTTR (Mean Time To Resolution) est le temps moyen de résolution d'un incident. On le réduit avec de meilleures traces, la corrélation d'alertes et la remédiation automatisée — jusqu'à un facteur 3 sur nos missions.
Quels outils d'observabilité utilisez-vous ?
Prometheus et Grafana pour les métriques et dashboards, OpenTelemetry pour l'instrumentation unifiée (métriques, logs, traces), et des pipelines de détection d'anomalies pour l'AIOps.
Un projet IA à mettre en production ?
Parlons-en. Décrivez-nous votre contexte et vos objectifs, nous revenons vers vous rapidement.