Datadog annonce Forecasts, une nouvelle fonctionnalité qui prédit quels problèmes de performance et de stabilité au sein d’environnement cloud sont susceptibles de se produire et notifient les mesures à prendre avec un préavis suffisant ((jours, semaines ou mois à l’avance).
Alors que les solutions de monitoring traditionnelles alertent les équipes d’exploitation et d’ingénierie informatique après que le problème a déjà impacté l’expérience utilisateur et les activités générant du revenu, Forecasts tire parti de l’IA pour alerter les équipes plusieurs jours, semaines ou mois avant qu’un problème n’ait lieu.
Au sein des environnements extrêmement distribués et dynamiques qui font largement appel aux machines virtuelles et aux containers, planifier les problèmes de performance futurs et éviter l’arrêt d’activité peut s’avérer difficile et laborieux. En appliquant des algorithmes de machine learning à d’importants volumes de données, Datadog peut générer des analyses prédictives à tous les niveaux, de la performance d’application aux indicateurs métiers personnalisés. L’incertitude est ainsi réduite et l’efficacité des métiers accrue, en mettant l’accent sur des informations exploitables plutôt que sur la résolution de problèmes après que les clients ont déjà été impactés.
« Aujourd’hui, les équipes DevOps reçoivent des alertes critiques après que leurs clients ont été affectés, » commente Brad Menezez, Responsable Produit pour l’intelligence article et le machine learning chez Datadog. « Nos algorithmes de prévisions ont été finement mis au point sur la base quotidienne de milliards de points de données de centaines de milliers de serveurs. En prenant en compte l’historique des modèles, nous pouvons prédire où se situera un indicateur dans le futur et aviser longtemps à l’avance les utilisateurs des impacts négatifs. »