Big data et supervision

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À l’origine du projet Big data : le souhait d’une scalabilité sans limite. 

On retrouve en effet le besoin lié à l’essence même de ce qu’est ServiceNav : une plateforme SaaS. 

Proposer une solution SaaS représente des engagements forts concernant 3 piliers : haute disponibilité, performance qualitative et constante. C’est également être capable d’anticiper un accroissement fort et irrégulier des flux de données, et ce sous toutes ses formes : métriques, traces, logs… 


2015-2019 – Les partenariats 


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Dès 2015, nous avons fait de l’élasticité et de la robustesse de ServiceNav la priorité de nos projets R&D. 

Membre du comité d’orientation du pôle de compétitivité Minalogic, Coservit participe activement aux événements et actions de développement de l’innovation régionale.  

En 2014, dans le cadre d’un projet gouvernemental « Fond Unique Interministériel » – programme permettant de financer des projets de R&D pour une mise sur le marché à court ou moyen terme en associant les compétences de grandes entreprises (Salesforce, HP Innovation Center, …), de PME et des laboratoires –, Coservit et le Laboratoire Informatique de Grenoble (LIG) se sont rapprochés et ont commencé une succession de projets communs, avec en figure de proue le projet « Smart Support Center », labellisé Minalogic (plus d’informations en suivant ce lien). 

Ce succès s’est concrétisé par la création de vingt emplois, et par une nouvelle architecture logicielle pour ServiceNav, qui porte les fondements d’une plateforme de monitoring de nouvelle génération. Cette dernière est dotée d’une évolutivité horizontale et verticale destinée à absorber, traiter en temps réel et stocker un volume massif de données : le projet Big data voit le jour. 

2018 – Le projet R&D Booster 

Coservit initie en 2018 le projet R&D BOOSTER 2018 (Projet Smart Incident Detection).  

Ce projet collaboratif ambitionne de réduire de moitié la volumétrie de fausses alertes, améliorant d’autant la productivité des Centres de Services. Dans un contexte de convergence des objets connectés, la complémentarité des partenaires permet de prototyper une plateforme centrale d’Intelligence Artificielle (IA). Celle-ci amorce une nouvelle génération de solutions de supervision, d’abord dans un modèle SaaS, puis pour l’ensemble des plateformes On-Premise. Au-delà de faire progresser la science de l’IA et du traitement massif de données, pour lesquels l’écosystème régional est déjà reconnu, les techniques développées permettent de différencier l’offre produit ServiceNav sur son marché, en s’appuyant sur l’architecture Big data, qui gagne ainsi sa légitimité fonctionnelle. 

Pour en savoir plus, retrouvez notre interview avec le directeur de l’institut IA MIAI et le CTO Coservit : 

Enjeux et bénéfices 


Du fait de ces 4 années de recherche, Coservit possède désormais une forte compétence dans les technologies Big Data. Peu d’éditeurs sur le marché ont réussi le basculement vers ces technologies complexes, dans un contexte à la fois SaaS et On-Premise. 

Au-delà de la scalabilité de ServiceNav, l’architecture Big data élargit le champ des possibles et se positionne comme un levier au développement des usages Artificial Intelligence for Operations Systems (AIOps, nota : Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques en français) et Analytics, dont l’enjeu deviendra stratégique pour les solutions de supervision, d’ici à 2025 (source : Gartner).  

Il est ici question de fonctionnalités à même d’assister l’utilisateur et son organisation sur différents axes :  

  • La réduction des faux positifs : en moyenne 50% des alertes actuelles  
  • La détection d’anomalie : identifier le comportement nominal sans configuration préalable et alerter en cas de déviance 
  • L’analyse de root cause (causalité) : détecter des liens entre événements afin d’identifier une cause unique 

Autrement dit, la capacité d’une supervision à analyserévaluer et alerter de manière pertinente sur des données hétérogènesnon catégorisées, le tout à fort volume et en quasi-temps réel. Ces fonctionnalités répondent aux besoins des équipes DevOps, ITOps, SecOps et SRE, en termes d’agilité et d’automatisation : configurer un nouveau périmètre et le superviser efficacement ne doit plus être couteux.  

Sur l’axe de l’analyse, le Big data propose également un socle technique favorable au traitement de données multisources, permettant d’extraire des métriques business pertinentes, et de supporter la transition de la supervision d’un outil technique source de coûts, à une plateforme transverse génératrice de business, valorisant les services IT. 


En conclusion 

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ServiceNav est maintenant en capacité de réduire le bruit, c’est à dire réduire les faux positifs sans générer de faux négatifs. L’ajustement des seuils automatique est la clé pour obtenir jusqu’à 70% de réduction de bruit sans changer le paradigme et l’organisation actuel des exploitants.

Notre système de recommandation déjà en production pour l’ensemble de nos clients, s’accorde avec les processus actuels des utilisateurs, et implique peu de conduite de changement. 

Nous travaillons à présent sur le comportemental, afin de déceler automatiquement les changements anormaux des systèmes, sur de larges séries de données. 

Si la collecte des données constitue le socle d’un outil de supervision, elle se doit désormais d’être un point d’entrée vers des usages plus riches.  

Avec une plateforme de supervision de nouvelle génération, nous n’allons pas seulement collecter des métriques issues d’éléments matériels (CPU, mémoire, disque, etc.) mais aller plus loin en ingérant des informations issues de l’environnement applicatif, des webservices, ou de l’IoT, le tout sans impact sur la performance de l’application ou de la supervision elle-même. Cette collecte supplémentaire va générer une meilleure capacité d’observation, et donc de traitement. 

Simplifier la vie de l’exploitant technique tout en lui donnant la possibilité de concevoir ses propres moyens de collecte et d’aller chercher les données où qu’elles soient. 

Enfin, en procédant de cette manière, les équipes techniques se valorisent mieux auprès de leur DSI, cette dernière étant de plus en plus exigeante auprès des exploitants en termes de vélocité, d’application des changements et d’automatisation ; autour d’un seul objectif : la disponibilité et la performance des applications. 

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