5 manières d’utiliser l'IA pour améliorer les performances du cloud IaaS

1/ Prévention proactive des problèmes

L'IA propose une analyse prédictive des problèmes existants et potentiels à partir de métriques en temps réel et de données historiques. Ses capacités d'auto-ajustement lui permettent de s'adapter aux exigences en matière de trafic et de charge de travail sur la base de prévisions.

Les équipes informatiques peuvent ainsi résoudre les problèmes avant qu'ils n'entraînent des coûts supplémentaires liés au cloud ou une dégradation des performances. Les administrateurs peuvent même configurer l'IA pour qu'elle déclenche des workflows automatisés en cas de problèmes de performances courants.

Des solutions telles que Splunk Observability Cloud permettent aux administrateurs d'adopter une approche proactive pour atténuer les problèmes potentiels au sein d'un déploiement cloud. Ces outils peuvent prédire les pannes avant qu'elles ne se produisent et utiliser les métriques issues de leur propre réponse pour ajuster les stratégies d'atténuation futures.

2/ Identification des conflits de ressources

Les conflits de ressources peuvent entraîner une surutilisation des capacités de calcul, de stockage et de réseau. Cette surutilisation peut contribuer à ralentir et à affaiblir les performances des services cloud.

L'IA fournit une analyse et une surveillance en temps réel qui mettent en évidence tout point de conflit entre les ressources cloud. En exploitant en continu ces données, en particulier les ressources de données d'apprentissage automatique, l'IA contribue à améliorer l'efficacité.

Densify, une entreprise spécialisée dans l'optimisation des ressources informatiques pour Kubernetes, le cloud et l'IA, a réalisé une analyse approfondie de l'utilisation des ressources cloud AWS d'un client afin d'identifier les possibilités d'optimisation des performances du cloud. Cette analyse des conflits d'accès aux ressources a permis à l'entreprise de réduire ses dépenses de 34 %, soit une économie de 145 000 dollars par mois.

3/ Allocation prédictive des ressources

Outre les problèmes de contention des ressources, l'IA peut prédire la consommation des ressources cloud. L'IA collecte et fournit ces informations aux équipes informatiques pour configurer une élasticité dynamique afin d'équilibrer les coûts et les performances du cloud.

La mise à l'échelle automatisée permet à l'infrastructure de réagir aux variations de la demande plus rapidement que ne le pourraient les processus manuels des administrateurs. Cela est particulièrement vrai dans les environnements très volatils où les besoins évoluent rapidement. L'IA sait même générer, définir et affiner des politiques de mise à l'échelle automatique en fonction des problèmes de contention des ressources cloud.

Les principaux fournisseurs de services cloud proposent des solutions d'IA spécialisées pour la mise à l'échelle automatique. Citons AWS Auto Scaling, Google Cloud Autoscaler et Azure Autoscale. La plateforme de réseaux sociaux Pinterest a utilisé AWS pour prendre en charge ses capacités de mise à l'échelle automatique. AWS indique ainsi que Pinterest fait évoluer la recherche et l'analyse des journaux à plus de 1,7 To, tandis que les coûts d'exploitation ont été réduits de 30 %.

4/ Analyse des goulets d'étranglement

L'analyse des causes profondes est essentielle pour prévenir les problèmes récurrents. Malheureusement, ce processus est souvent long et imprécis. L'IA élimine une grande partie des difficultés et du travail liés à la recherche des causes d'un goulet d'étranglement de performance ou de l'échec d'un scénario de mise à l'échelle à répondre à la demande des utilisateurs.

L'IA met en corrélation les entrées des logs, les indicateurs de performance et les configurations existantes afin d'identifier le problème fondamental à l'origine d'une performance médiocre ou d'une interruption de service.

Il faut savoir que les goulets d'étranglement au niveau des applications et au niveau de l'infrastructure nécessitent des analyses différentes. Si le problème est lié au développement d'applications, l'IA propose une analyse du code pour aider les programmeurs à optimiser l'application pour les utilisateurs du cloud.

En cas de code de gestion mal configuré au niveau de l'infrastructure, l'IA peut aider à développer des fichiers de configuration YAML ou JSON afin de garantir un provisionnement et une évolutivité adéquats des ressources.

5/ Dimensionnement optimal des ressources cloud

L'optimisation du cloud consiste à minimiser le gaspillage, à réduire les coûts et à améliorer les performances. Ce processus est également appelé « dimensionnement optimal ». L'IA peut fournir aux administrateurs de nombreuses recommandations sur les meilleures configurations en matière de dimensionnement optimal. Les environnements hybrides et multicloud sont souvent ceux qui tirent le plus grand bénéfice de cette fonctionnalité, car l'IA peut aider à déterminer si un déploiement sur site constitue un meilleur choix qu'une configuration cloud.

L'IA peut également mettre en lumière les offres des fournisseurs de services cloud en identifiant le service qui offre le meilleur équilibre entre coût et performances. Par exemple, un fournisseur peut proposer des tarifs plus avantageux pour les services de stockage, tandis qu'un autre offrira des capacités de virtualisation plus riches en fonctionnalités. Le dimensionnement optimal vise à éliminer les problèmes de goulets d'étranglement et la surutilisation des ressources avant qu'ils ne surviennent.

L'avenir de l'optimisation du cloud

Quelles tendances futures faut-il surveiller en matière d'aide à l'optimisation du cloud basée sur l'IA ? En voici quelques-unes :

• Intégration accrue des solutions d'IA générative dans les outils de déploiement dans le cloud.
• Intégration supplémentaire de l'analyse par IA dans les scénarios d'informatique en périphérie pour accélérer l'analyse et la prise de mesures.
• Poursuite du développement de l'IA agentique.

Cet article est initialement paru en anglais sur SearchCloudComputing.