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L’intelligence artificielle en renfort du DevOps

Publication: 19 juillet

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Pour délivrer mieux et plus vite dans le Cloud...
 

Quand le DevOps rencontre le Cloud : Si les entreprises choisissent de migrer vers des technologies Cloud, c’est souvent pour bénéficier de leurs capacités d’automatisation, de scalabilité, de vitesse d’exécution et de livraison d’applications plus fiables. Mais elles se retrouvent également confrontées à une complexité accrue de leur écosystème digital. Les applications sont en effet de plus en plus complexes, dynamiques et élastiques, et leur gestion soulève des défis que l’humain seul ne peut plus adresser.

Or, les outils traditionnels de monitoring applicatif, parce qu’ils sont conçus pour des environnements statiques peu évolutifs, ne permettent pas de relever ces défis, ni d’accompagner l’évolution des processus d’intégration et de livraison continues, pourtant nécessaire à la mise en œuvre d’une méthodologie DevOps efficace dans le Cloud.

La transition vers une méthodologie DevOps est un processus complexe, qui a tendance à réduire le degré de contrôle et de visibilité sur son environnement applicatif.

Seule solution du marché à s’appuyer sur un moteur d’intelligence artificielle, Dynatrace permet d’automatiser non seulement le monitoring des applications, mais aussi la production de données de performance et de données clients pertinentes. Elle aide ainsi les équipes de développement, de test, d’exploitation mais aussi métiers, à y voir plus clair dans leurs applications Cloud, et à combler le gap entre les approches DevOps et NoOps dans le Cloud.

Dynatrace permet d’accélérer les processus DevOps dans trois domaines clés

Dynatrace soutient les organisations dans leur démarche, par une stratégie de monitoring intelligent, permettant d’adresser cette complexité et d’accroître la stabilité, la scalabilité et la vélocité de leurs applications et de leur infrastructure.

1. Maîtriser la vélocité et la complexité des opérations d’exploitation :

Une intelligence artificielle au service des équipes d’exploitation pour éviter les pannes et les dégradations de performance.

- Excellence opérationnelle

- Services de Monitoring-as-a-Platform

- Détection automatique des problèmes au travers de toutes les applications, les services et les infrastructures

- Support intelligent pour optimiser le capacity planning

2. Promouvoir une démarche qualité précoce dans le processus

Identifier les problèmes relatifs à la performance, la scalabilité et l’architecture, très tôt dans le processus de livraison, permet de n’autoriser que les « bons builds » à passer en production.

- Promotion d’une meilleure qualité d’exploitation grâce à un monitoring conçu comme un filet de protection

- Compréhension des usages et des dépendances entre services

- Création de davantage de barrières de qualité, pour assurer une performance continue dans votre pipeline de livraison.

3. Favoriser une meilleure visibilité sur l’expérience utilisateur et des feedbacks rapides des équipes métiers

Les métiers bénéficient d’une visibilité en temps réel sur l’expérience utilisateur, ce qui leur permet de prendre de meilleures décisions pour rester compétitifs. Grâce aux feedbacks rapides sur la qualité, la performance et la scalabilité des changements de code qu’ils produisent, les développeurs peuvent mieux en comprendre l’impact et y intégrer des améliorations rapidement.

- Réduction du risque et accélération du déploiement de nouvelles fonctionnalités

- Augmentation des revenus et amélioration de la réputation de l’entreprise grâce à des applications de qualité

- Création d’une source de « confiance métier » pour favoriser une véritable approche DevOps de collaboration

http://www.dynatrace.fr/

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