La solution AIOps de Dynatrace intègre des données tierces pour une gestion intelligente et autonome des environnements Cloud

Dynatrace, the software intelligence company, annonce la nouvelle génération de son Intelligence Artificielle. Davis s'appuie sur de nouveaux algorithmes plus puissants, lui permettant d'intégrer des données et des évènements issus de tierces parties variées.

Dynatrace muscle son moteur d'intelligence artificielle Davis
« Depuis quatre ans, nous développons une approche unique et déterministe de l'Intelligence Artificielle, permettant à nos clients de simplifier la gestion de leur environnement Cloud et de se focaliser davantage sur l'innovation. Parce que Dynatrace découvre et cartographie automatiquement les dépendances et qu'elle analyse toutes les transactions au sein d'un Cloud d'entreprise, Davis, notre moteur d'AI, est capable d'établir, non pas des hypothèses basées sur des corrélations, mais des liens de causalité qui lui permettent d'identifier avec une très grande précision l'origine d'un problème. » explique Bernd Greifeneder, CTO chez Dynatrace.

« Aujourd'hui, notre solution va plus loin. Davis s'enrichit désormais des données externes et les intègre en temps réel à nos modèles topologiques. De plus, contrairement à d'autres modèles d'intelligence artificielle, Davis ne requiert pas de périodes ”d'apprentissage”, ce qui le rend d'autant plus efficace dans des environnements Cloud extrêmement dynamiques. Davis a donc considérablement accru sa puissance, et peut désormais fournir des réponses plus précises, plus pertinentes et contextualisées, via des données et des évènements issus de sources externes. Ce qui conduit à une automatisation croissante de l'exploitation des opérations dans le Cloud » conclut Bernd Greifeneder.

Des fonctionnalités améliorées
Le moteur d'IA Davis, offre notamment les fonctionnalités suivantes :
Une plateforme ouverte plus intelligente et plus complète – Davis étant désormais capable d'intégrer des indicateurs, des données et des évènements issus de sources tierces (telles que les outils de CI/CD et d'ITSM), Dynatrace peut fournir des réponses plus précises, dans un contexte plus approfondi. Parmi les solutions intégrées on peut citer, F5, IBM DataPower, Citrix NetScaler, ServiceNow, Pupper, Chef, et bien d'autres.
Une gestion plus facile et plus automatique – Davis se base sur des algorithmes améliorés qui détectent mieux les variations de performances, sans forcément s'appuyer sur une base ou un seuil de référence. Les analyses de données, très avancées et full-stack, permettent d'associer des alertes disparates et d'identifier avec une extrême précision l'origine exacte d'un problème.
Des réponses déterministes pour favoriser l'automatisation et l'auto-correction – La capacité de Davis à identifier les problèmes et leur origine de manière précise et concrète, et à analyser leur impact, permet de générer des flux d'auto-correction et d'auto-réparation.
Contrairement aux AIOps concurrents et aux outils de monitoring traditionnels, qui s'appuient sur du machine learning pour identifier des données de corrélation, Davis s'adapte aux environnements Cloud dynamiques via une approche déterministe. Grâce à sa connaissance en temps réel des dépendances à travers l'ensemble des piles de l'environnement, Davis peut déterminer automatiquement des relations de causalité qui lui permettent de réduire le nombre d'alertes, au profit de réponses pertinentes.

L'IA déterministe de Dynatrace ouvre la voie à une automatisation croissante des corrections et, à terme, à une exploitation complètement autonome dans le Cloud.
« Savoir que Dynatrace fournit des réponses précises, dans un contexte donné, nous autorise à aller plus loin dans les processus d'auto-réparation et de nous affranchir toujours plus de l'intervention humaine pour résoudre des problèmes récurrents. » explique Jonathan Hayes, VP Global IT Service Excellence chez Experian.

Dynatrace a également lancé Developer Program, un programme spécialement conçu pour ses clients développeurs, afin de leur permettre d'intégrer des données externes plus facilement.