Les meilleures pratiques pour mettre en place une solution de monitoring autonome

Ayant précédemment écrit sur les divers avantages qu’apporte une solution de monitoring autonome, nous avons axé cet article sur la manière de mettre en place de telles solutions dans le but de maximiser le retour sur investissement et de minimiser les frictions.

Cela permettrait aux équipes de passer sans accroc d’un mode de troubleshooting manuel et chaotique à un mode de troubleshooting motivé par la science, ce qui augmenterait la qualité de service.

Cependant, soyons honnêtes. Bien qu’il existe un consensus général sur la manière dont l’IA peut améliorer les pratiques de monitoring autonome et la valeur potentielle qu’il peut apporter, une mise en place adéquate est essentielle pour maximiser le retour sur investissement.

Chaque entreprise a ses propres particularités et challenges en matière de gestion des opérations informatiques : besoins commerciaux, technologies/outils utilisés, nature de l’infrastructure – single/multi cloud, on premise, managed services, organisation des équipes, processus, etc.

Lors du choix d’une solution et de sa mise en œuvre, tous les facteurs mentionnés doivent être pris en compte, ainsi qu’un plan de gestion de projet approprié, afin de s’assurer que toutes les parties prenantes sont alignées, que les étapes et les calendriers sont fixés et que les résultats attendus sont prédéfinis.

Bien que nous soyons très confiants dans les capacités et les prouesses techniques de notre solution, nous nous tromperions si nous disions : “Déployez notre solution et obtenez un retour sur investissement X ou des avantages Y” sans comprendre vos besoins commerciaux, la conception de l’architecture, votre stack technologique et votre structure organisationnelle.

Nous travailler main dans la main avec nos clients et construisons une relation de long terme plutôt que de vendre rapidement. Et la création de valeur à long terme est davantage une sorte de partenariat qu’une vente purement transactionnelle. Ainsi, avant de signer un accord commercial, nous proposons toujours une preuve de concept ou proof of value (la durée et le prix diffèrent selon les cas d’utilisation du client) – au cours de laquelle nos clients peuvent tester notre solution, valider les résultats en interne et passer ensuite au déploiement général de notre outil.

Voici les 4 étapes que nous proposons aux entreprises afin d’atteindre l’excellence opérationnelle et de maximiser le retour sur investissement de toute solution de monitoring basée sur l’IA.

Etape 1: Comprendre vos pain points.

Commencez par dresser la liste des principaux pain points de votre monitoring et de toutes les conséquences négatives qui en découlent.
– “Comment les choses fonctionnent-elles maintenant ? Vos équipes passent-elles beaucoup de temps à établir des règles et des seuils pour créer des moniteurs et ne parviennent toujours pas à détecter les incidents clés ?”.
– “Les équipes reçoivent-elles des alertes de différentes sources et leur mise en relation prend des heures, ce qui a un impact sur le service client?”.

Etape 2: Définir les priorités.

Quels sont les 3 objectifs les plus importants que vous souhaitez atteindre ? Quels sont les résultats que vous souhaitez obtenir ?
Ensuite, pour chaque objectif, établissez des indicateurs de performance clés qui détermineront si le résultat attendu a été atteint ou non.

Voici quelques exemples d’objectifs que nos clients ont fixés : 

• Réduire le bruit généré par les alertes et les tickets d’incident de 25 % d’une année sur l’autre 
• Réduire le MTTR -Mean Time to Repair- de 30% au T4 2020 par rapport au T3 2020 
• Réduire les incidents ayant un impact sur le système (P1) de 25% d’une année sur l’autre

Etape 3: Calculer votre ROI attendu.

C’est une étape extrêmement importante qui n’est pas simple à calculer mais qui ne peut être évitée.
Certains peuvent le considérer comme un gadget marketing, mais les responsables informatiques expérimentés vous diront qu’il est important d’établir un objectif clair de retour sur investissement . C’est le chiffre qui vous aidera à aligner les parties prenantes internes, à définir clairement les critères de réussite et à obtenir l’approbation des budgets. Il permet également de s’assurer que le fournisseur de la solution tient ses promesses et que l’accord est basé sur une compréhension mutuelle évitant les surprises inattendues.

Etape 4: Commencez par un petit périmètre et élargissez progressivement.

Nous recommandons toujours à nos clients de commencer avec 1 ou 2 applications critiques et de maîtriser les flux de travail, de la prévision des incidents à la remédiation. Les équipes peuvent ensuite étendre le périmètre et passer à d’autres applications critiques ou à d’autres blocs de l’infrastructure.
Commencer avec un champ d’application limité vous permet de mieux mesurer les résultats, d’adapter les flux de travail, de documenter les nouveaux processus et de créer des adeptes au sein de votre équipe en favorisant une culture de travail.

Enfin, en tant que vos partenaires, nous serons disponibles tout au long du processus pour assurer le succès du déploiement. De plus, la nature “plug and play” de notre solution permet une installation facile et vous donne une autonomie complète sur les opérations sans avoir besoin de services de conseil supplémentaires qui peuvent potentiellement vous ralentir. 

Nous espérons que cela vous a été utile. Pour toute question, vous pouvez nous contacter à l’adresse contact@packetai.co et notre équipe vous contactera dès que possible. Merci de votre lecture!

PacketAI is the world’s first autonomous monitoring solution built for the modern age. Our solution has been developed after 5 years of intensive research in French & Canadian laboratories and we are backed by leading VC’s. To know more, book a free demo and get started today!

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