Avec les Smart Data, les entreprises mènent la danse de l’observabilité moderne

Daniel Crowe, Area Vice President, France et Europe du Sud chez NETSCOUT partage son analyse.

Ces menaces soulignent l’importance de l’existence d’un écosystème d’observabilité, un paysage dynamique et évolutif d’outils, de plateformes et de pratiques. L’observabilité moderne reflète l’état interne des systèmes en analysant les données de sortie sous forme de logs, de métriques et de traces distribuées. Ces indicateurs aident les départements informatiques à accélérer les cycles de développement et de déploiement. Ils collectent également des mesures de performance, précieuses pour améliorer l’expérience numérique des clients internes ou externes.

Cependant, même si les logs, métriques et traces distribuées génèrent de la valeur, ils restent par leurs natures quelque peu limités. Les logs enregistrent des événements détaillés mais offrent une mesure étroite. Les métriques quantifient les tendances mais manquent de richesse contextuelle. Quant aux traces distribuées, elles révèlent les interactions du système, mais ne fournissent souvent que des vues partielles.

Les entreprises doivent analyser et détailler la manière dont elles collectent, corrèlent et exploitent les informations issues de leurs réseaux et applications. Ce faisant, elles aideront les équipes DevOps, NetOps, SecOps et ITOps à collaborer plus efficacement. Au centre de cette transformation se trouvent les Smart Data, ensemble de données multidimensionnelles fiables qui transforme le trafic réseau brut en intelligence exploitable. Elles permettent la surveillance des performances, la détection des menaces et l’analyse pilotée par l’IA – en résumé, un meilleur écosystème d’observabilité.

Un nouveau niveau d’interopérabilité

En analysant les paquets de données eux-mêmes, les Smart Data collectent à la fois des mesures quantitatives et des dimensions qualitatives, corrélant les informations à un niveau que les outils d’observabilité traditionnels ne peuvent égaler. Plutôt que des métriques échantillonnées ou des données synthétiques, la Smart Data représente une métadonnée structurée, riche et adaptée à l’IA. Elle saisit précisément la performance des services, applications et utilisateurs en contexte, à l’échelle de l’entreprise et des opérateurs. En éliminant les zones d’ombre et en mettant en lumière le « Shadow IT », elles créent un socle unifié pour la collaboration entre les équipes de développement, d’exploitation et de sécurité.

L’observabilité rendue possible par les Smart Data s’avère d’autant plus cruciale compte tenu de l’ancrage progressif profond de l’IA dans la prochaine génération d’innovations commerciales. Par exemple, par leur conception, elles s’intègrent de manière transparente aux écosystèmes d’observabilité, au fur et à mesure de leur évolution. Exportées dans des formats standards, elles peuvent alimenter d’autres outils comme Splunk, Kafka, ou ServiceNow, renforçant ainsi la valeur des données que les organisations collectent déjà.

Ce type d’interopérabilité permet aux Smart Data d’agir comme le tissu conjonctif entre les systèmes, garantissant la détection et la résolution des problèmes de performance, des pannes ou des goulets d’étranglement avant qu’ils n’affectent les utilisateurs finaux. En retour, cela garantit que la mise en œuvre de nouvelles technologies produise le retour sur investissement escompté.

Daniel Crowe, Area Vice President, France et Europe du Sud chez NETSCOUT

Renforcer la sécurité

Au-delà de l’avantage que représente la compréhension des performances, les Smart Data apportent également une valeur considérable en matière de sécurité et de détection des menaces. Intégrées aux outils de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), elles ajoutent du contexte et de la précision à l’analyse des menaces.

Par exemple, des tableaux de bord basés sur les Smart Data peuvent exposer des comportements réseau inhabituels qui précèdent ou indiquent souvent une activité malveillante. Cela permet aux équipes de sécurité de distinguer une variation standard d’une action réellement anormale. En injectant les Smart Data dans des modèles de sécurité avancés, les entreprises passent d’une réponse réactive aux menaces à une atténuation proactive des risques. Dans le contexte actuel, qui met en jeu chiffres d’affaires et réputation des entreprises, elles acquièrent ainsi un avantage majeur.

Soutenir l’automatisation et l’IA

Les Smart Data soutiennent la transition croissante vers l’IAOps et l’application de l’IA aux opérations informatiques. En traitant l’information à sa source, les entreprises peuvent réduire le volume de données tout en conservant la pertinence et le contexte. Leur format structuré et multidimensionnel rend les Smart Data idéales pour l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique, accélérant l’obtention d’analyses et améliorant la précision de l’automatisation.

Leur capacité d’intégration étend encore leur impact. Utilisées avec les bases de données de gestion de configuration (CMDB), les Smart Data maintiennent les inventaires d’actifs et les cartes de dépendance de services à jour en temps réel. En créant des CMDB « toujours vertes », elles éliminent le besoin de saisie manuelle de données ou de scans réseau périodiques. Cela garantit l’efficacité, la précision et l’alignement sur les conditions réelles du réseau des workflows IT.

L’essor des Smart Data marque une nouvelle ère pour l’observabilité. Alors que les entreprises continuent de s’appuyer sur des systèmes numériques interconnectés, les Smart Data représentent le « super carburant » qui propulse l’observabilité avec intelligence et précision. Elles permettent aux organisations d’opérer avec plus d’agilité, de résilience et de clairvoyance dans un avenir dicté par l’IA. Sur le court terme, elles les soutiendront dans leur gestion de la complexité, l’optimisation de leurs infrastructures et l’alignement de leur vision technique sur les objectifs stratégiques.

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