3 manières d'utiliser l'IA pour administrer les infrastructures cloud

La mise à l'échelle dynamique des infrastructures cloud

Les services basés sur l'IA permettent aux administrateurs d'utiliser l'analyse des données pour des workflows plus réactifs et plus efficaces. En prenant en charge la mise à l'échelle dynamique et automatisée, l'IA peut soit augmenter la capacité pour faire face aux pics de trafic et éviter les perturbations du réseau, soit la réduire pour économiser des coûts et de la puissance de calcul.

Considérez les avantages suivants de la mise à l'échelle dynamique basée sur l'IA :

• Mise à l'échelle prédictive. Les données historiques et en temps réel peuvent aider l'IA à prévoir les changements dans le trafic et l'utilisation du réseau afin d'optimiser davantage l'évolutivité des ressources.
• Surveillance continue. Elle garantit la disponibilité des ressources et permet à l'IA de s'adapter aux fluctuations de la demande.
• Détection des anomalies. Elle permet à l'IA de prédire les pannes afin d'apporter des réponses proactives, qu'elles soient automatisées ou manuelles.
• Gestion des coûts. L'IA, qui a accès aux données de trafic et d'utilisation, peut augmenter ou réduire l'échelle pour répondre à la demande et garantir qu'aucune ressource inutile n'est gaspillée, ce qui permet de gérer les coûts.

L’amélioration des configurations

Il est courant d'utiliser l'IA pour générer du code au niveau des applications à l'aide de langages tels que Python ou JavaScript. Cependant, l'IA peut également améliorer les scénarios d'infrastructure en tant que code (IaC). Certains administrateurs peuvent utiliser l'IA pour générer des ressources IaC, tandis que d'autres peuvent s'appuyer sur l'IA pour valider et analyser des fichiers.

Voici quelques exemples de la manière dont l'IA peut améliorer la gestion IaC :

• Génération de code à partir du langage naturel. Utilisation de requêtes en langage naturel pour générer du code afin de permettre aux administrateurs moins expérimentés de travailler avec des configurations complexes.
• Optimisation IaC. Validation et analyse des ressources de code existantes pour s'assurer qu'elles fonctionnent de manière optimale.
• Sécurité et conformité. Utilisation de l'IA pour rechercher les erreurs de configuration et valider les configurations conformément à des environnements soigneusement réglementés, tels que la finance ou la santé.
• Transfert de connaissances et documentation. Les services d'IA, tels que Komment, peuvent résumer et documenter des référentiels de code complexes à l'aide du langage naturel.

L’optimisation des systèmes d'autosurveillance et d'autoréparation

L'IA offre des fonctionnalités d'autosurveillance et d'autoréparation plus efficaces que ce à quoi les administrateurs cloud pouvaient s'attendre auparavant. Outre des fonctionnalités telles que l'optimisation IaC et la surveillance continue, l'IA peut rapidement se lancer dans le dépannage afin d'identifier et de corriger les problèmes.

Voici quelques-uns des avantages des systèmes d'autosurveillance et d'autoréparation basés sur l'IA :

• Analyse des causes profondes. L'IA peut fournir et surveiller des références pour les ressources, rationalisant ainsi la détection des anomalies et le signalement des incidents. Cela permet d'éviter les pannes d'infrastructure et les temps d'arrêt futurs.
• Correction automatisée. Utilisez l'IA pour automatiser et accélérer le temps de récupération. Cela améliore la fiabilité et contribue à maintenir la transparence des pannes pour les consommateurs.
• Maintenance prédictive. Avec la prolifération des appareils IoT, l'IA peut utiliser les données matérielles et logicielles pour déterminer quand effectuer la maintenance ou les réparations.

Ces informations enrichissent la base de connaissances à partir de laquelle l'IA peut s'appuyer pour l'optimisation, la conformité et la validation, perpétuant ainsi les capacités de Machine learning et d'IA dans le cycle de vie de l'infrastructure.

Quels outils d'IA pour la gestion des infrastructures cloud ?

La gestion des aspects opérationnels des infrastructures cloud implique deux concepts différents mais étroitement liés. Le premier, l'intelligence artificielle cloud pour les opérations informatiques (AIOps), utilise l'intelligence opérationnelle pour maintenir la disponibilité et l'automatisation. Le second, l'IA générative (GenAI), génère efficacement du code de configuration qui prend en charge les opérations automatisées.

Examinons ces deux concepts plus en détail :

• AIOps cloud. L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques utilise le ML et les données disponibles pour optimiser l'infrastructure cloud et la surveillance afin d'améliorer la prise de décision. Prenons l'exemple d'outils tels que Fabrix ou Dynatrace. Parmi les cas d'utilisation courants, citons la planification de la capacité, l'optimisation des coûts et la détection des anomalies.
• IA générative. Elle permet de créer du code, des configurations, de la documentation et des rapports pour les opérations cloud qui peuvent aider les administrateurs à gérer efficacement leur infrastructure. Des outils tels que Google Cloud Vertex AI, AWS Bedrock et OpenAI GPT-4 contribuent à soutenir les initiatives de codage génératif.

D'autres utilitaires d'IA fournissent des données ou des fonctionnalités supplémentaires pour répondre à des aspects spécialisés de la gestion des infrastructures. Considérez les exemples suivants :

• Komment. Distille le codage et d'autres projets en wikis informatifs afin de rationaliser l'intégration et les transferts de connaissances. Cet outil peut être particulièrement utile pour gérer les scénarios IaC basés sur le cloud.
• GitHub Copilot. Fournit une aide au codage et des explications, permettant aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes plutôt que sur la gestion de tâches de codage répétitives.

Sachez que les frontières entre ces outils peuvent être quelque peu floues. Envisagez d'utiliser des outils natifs de votre infrastructure cloud principale. AWS, Microsoft Azure et Google Cloud disposent de leur propre portefeuille de services d'IA. Selon le rapport « 2025 State of AI infrastructure » de Google Cloud, 48 % des entreprises acquièrent et mettent en œuvre des solutions GenAI directement auprès de fournisseurs de cloud, 36 % font appel à des éditeurs de logiciels indépendants et 26 % développent des solutions en interne.