Le DevOps a révolutionné le monde de l’entreprise en rendant le processus d’ajout de nouveaux logiciels à un produit ou service existant plus rapide et plus fluide que jamais. Mais en intégrant l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) au DevOps, les entreprises pourraient encore accroître cette rapidité et cette efficacité.
Cette combinaison puissante peut contribuer à automatiser une grande partie des tâches complexes inhérentes au DevOps, permettant aux équipes de développement et d’exploitation de consacrer leur temps à des tâches de plus haut niveau et de laisser les ordinateurs et les robots s’occuper des travaux moins critiques.
L’évolution du DevOps
Avec les tests automatisés, l’intégration continue et l’infrastructure sous forme de code, on comprend aisément pourquoi le DevOps est devenu si populaire ces dernières années. L’une des prochaines grandes étapes pour le DevOps consistera à intégrer l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle à chaque étape du processus DevOps.
Ces dernières années, les organisations ont profondément changé leur manière d’adopter les méthodologies DevOps. On peut affirmer sans risque qu’aujourd’hui, toutes les entreprises ont adopté certains éléments du DevOps, qu’elles le sachent ou non. Selon une récente étude d’Enterprise Management Associates (EMA), 80 % des organisations ont intégré l’automatisation des workflows applicatifs à leurs processus DevOps.
Grâce à l’automatisation et aux fonctionnalités en libre-service, les entreprises adoptent rapidement une culture de développement et de déploiement agiles. Lorsque les développeurs contrôlent entièrement les déploiements de leur code, ils peuvent facilement tirer parti des nouvelles mises à jour dès qu’elles sont disponibles.
Ce niveau d’agilité accroît considérablement leur productivité tout en réduisant fortement le délai de mise sur le marché. Pour compléter ces nouvelles techniques de développement, les entreprises adoptent désormais diverses technologies d’IA et de ML qui contribuent à améliorer l’efficacité globale de tous les aspects de leurs opérations.
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Le rôle de l’IA et du ML dans le DevOps
Le ML et l’IA jouent de nombreux rôles au sein d’une organisation, mais ceux-ci relèvent généralement de trois catégories :
- Axés sur le client se concentrent sur l’amélioration de l’expérience des utilisateurs finaux grâce à un système mieux optimisé.
- L’efficacité opérationnelle vise à rendre les processus et les tâches plus efficaces entre les équipes, afin de consacrer moins de temps aux tâches répétitives tout en libérant les développeurs pour créer de nouvelles fonctionnalités.
- La conformité consiste à analyser de grands ensembles de données structurées ou non structurées afin de déterminer s’ils respectent les normes du secteur.
De manière générale, les organisations se sont principalement concentrées sur la mise en œuvre de l’IA et du ML dans chaque rôle afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle ; toutefois, on devrait probablement observer une évolution vers l’utilisation de ces technologies à la fois pour créer de la valeur (en ajoutant des fonctionnalités) et pour supprimer les tâches sans valeur ajoutée. Cela peut être réalisé au moyen d’algorithmes d’apprentissage supervisé, qui utilisent des données historiques pour prédire les résultats futurs, ou d’un apprentissage non supervisé, qui exploite des données historiques pour identifier les tendances parmi des variables non étiquetées.
Les avantages de l’automatisation du DevOps avec l’IA et le ML
L’automatisation du DevOps avec l’IA et le ML présente de nombreux avantages. Il faut garder à l’esprit qu’un workflow DevOps entièrement automatisé peut réduire les coûts, accroître les revenus et améliorer la qualité des produits ainsi que les taux de satisfaction client. Voici quelques avantages de l’automatisation du DevOps avec l’IA et le ML :
- Meilleure visibilité sur l’ensemble des processus DevOps et informatiques
- Accélération des tests, des mises en production et des déploiements
- Réduction du risque que les erreurs humaines se propagent jusqu’en production
- Capacité à gérer une croissance des volumes de données dépassant les capacités humaines
- Réduction des efforts manuels nécessaires à l’exécution des tâches courantes
- Possibilité d’automatiser l’intégralité du provisionnement des services
- À partir des données, le ML peut contribuer à prédire les erreurs, tandis que l’IA peut comprendre les schémas et prédire les indicateurs de défaillance
Le DevOps consiste à intégrer le développement, l’assurance qualité (QA), les tests, le déploiement et la supervision d’un produit afin de réduire le délai de mise en production. L’objectif de l’automatisation du DevOps à l’aide d’algorithmes d’IA et de ML est de créer une routine de déploiement cohérente, accélérant ainsi les mises à disposition pour les utilisateurs, qui passent de plusieurs semaines ou mois à quelques minutes ou heures, sans perte de qualité ni défauts dans le code.
Les défis de l’automatisation du DevOps avec l’IA et le ML
Le potentiel de l’IA et du ML pour automatiser les processus DevOps est bien connu, mais certains défis empêchent les organisations d’automatiser avec succès leurs workflows DevOps au moyen de ces technologies.
L’un des principaux défis consiste à développer des algorithmes d’apprentissage profond pour les processus DevOps automatisés. Lorsque votre workflow automatisé fait intervenir des algorithmes plus complexes que de simples décisions binaires, il peut être difficile de corriger les erreurs si une seule variable est incorrecte ou absente de votre jeu de données d’entrée à un moment donné de l’exécution.
Bien que les progrès de l’apprentissage automatique permettent de prendre des décisions plus pertinentes sans intervention humaine ni accompagnement à chaque étape du processus, certains algorithmes dépendent fortement des données historiques pour obtenir des résultats optimaux. Si le système n’est pas suffisamment entraîné, il peut produire des résultats erronés.
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Comment le ML et l’IA s’appliquent à la culture DevOps
L’IA et le ML correspondent essentiellement à une intelligence humaine reproduite par une machine. Avec le ML, ces processus sont généralement réalisés au moyen d’algorithmes qui lui permettent d’apprendre à partir des données.
La théorie qui sous-tend ces technologies est que davantage de données produit un système plus instruit, ce qui permet de mieux comprendre les interactions entre les systèmes logiciels dans les environnements de développement et de production. Plus précisément, elles peuvent servir à traiter de grandes quantités de journaux et à découvrir automatiquement des corrélations que les humains ne peuvent pas détecter seuls.
L’IA et le ML apportent plusieurs avantages aux équipes, notamment :
Systèmes adaptatifs
Lorsque les machines ont accès à de grandes quantités de données et de connaissances sur différents systèmes, elles peuvent s’améliorer au fil du temps sans qu’on ait besoin de leur indiquer ce qui doit être modifié ou corrigé. Par exemple, vous pourriez ne pas vous rendre compte que votre site web reçoit beaucoup moins de visiteurs à certains moments de la journée parce que vous n’avez jamais remarqué certaines tendances, tandis qu’une IA n’aurait aucun mal à détecter ces schémas après un certain temps.
Intervention non humaine
Les machines n’ont pas besoin de pauses. Elles peuvent travailler au maximum de leurs capacités 24 h/24 et 7 j/7 pour optimiser chaque détail d’un programme ou d’un service jusqu’à son achèvement. Les entreprises peuvent ainsi gérer un volume d’activité plus important que jamais tout en réduisant les frais généraux liés au fonctionnement permanent d’une équipe entière.
Des pratiques de test renforcées
L’IA et le ML adaptatifs créent des alertes en fonction d’autres événements qui se produisent ailleurs dans votre base de code. Cela signifie que les situations qui passent entre les mailles du filet seront moins nombreuses ; tout sera couvert de manière plus systématique puisque chaque aspect de votre produit fera l’objet d’une surveillance étroite.
Au cœur du DevOps se trouve la collaboration entre les développeurs et les ingénieurs d’exploitation, afin qu’ils puissent mettre à jour les fonctionnalités ensemble et de manière fluide plutôt que séparément. Les développeurs écrivent de nouvelles fonctions à l’aide d’appels d’API pour déclencher ces mises à jour, puis les opérateurs surveillent les performances et résolvent rapidement les problèmes, de sorte que les modifications puissent être mises en ligne dans de courts délais.
Utiliser efficacement l’IA et le ML au sein des équipes DevOps
À mesure que ces technologies continuent de gagner en maturité, les entreprises de tous les secteurs les appliquent de nouvelles façons. La gestion des opérations est l’une de ces applications. L’IA et le ML transforment la manière dont le DevOps est mis en œuvre. De plus en plus d’organisations adoptent ces outils pour automatiser le traitement des données, les performances des bases de données, l’analyse des fichiers journaux et bien plus encore, car l’IA peut résoudre des problèmes auxquels on ne peut pas faire confiance aux humains pour les traiter eux-mêmes en termes d’échelle, de délai ou de précision.
L’IA et le ML permettent également de se concentrer plus rapidement sur l’informatique. Des serveurs aux opérations des centres de données en passant par les performances des applications, vous pouvez utiliser l’IA pour détecter des anomalies qui passeraient autrement inaperçues aux yeux des humains. Et grâce au ML, vous pouvez prédire les goulets d’étranglement avant qu’ils ne se produisent — puis les éviter.
Alors que le cloud public gagne du terrain dans les entreprises, les organisations se tournent de plus en plus vers l’automatisation pour améliorer leurs opérations informatiques. Pour accélérer leur rythme d’innovation, elles utilisent l’IA et le ML afin d’automatiser le DevOps du développement jusqu’à la production. L’idée fondamentale est qu’un environnement automatisé réduira les erreurs, éliminera les tâches manuelles des développeurs, accélérera le déploiement de nouvelles fonctionnalités ou applications et augmentera la productivité.
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