L'incidence de l'AIOps et de l'IA générative sur l'observabilité moderne

Les applications modernes d'aujourd'hui génèrent des volumes colossaux de données d'observabilité. Aussi, comment faire pour les monitorer et les analyser ? La solution : l'AIOps et l'IA générative. Nous vous présenterons comment ces deux technologies peuvent vous aider à fournir des applications plus résilientes lorsqu'elles sont utilisées avec des plateformes d'observabilité.

Commencez par les bases du fonctionnement de l'AIOps, étudiez les principaux cas d'utilisation de l'observabilité et découvrez comment l'IA générative et les assistants d'IA amélioreront l'AIOps à l'avenir. Nous verrons aussi comment intégrer vos données propriétaires et internes dans les LLM publics pour obtenir des conseils plus efficaces lorsque vous diagnostiquez un problème. Nous conclurons cette session par des démos de l'AIOps et l'IA générative, pour que vous puissiez voir comment ces deux technologies améliorent la résilience opérationnelle de vos applications et les performances de vos équipes.

Thèmes abordés

• L'AIOps, une technologie incontournable pour l'observabilité
  • Architecture et fonctionnalités d'une solution d'AIOps
  • L'incidence de l'IA générative sur l'AIOps
  • La RAG et l'utilisation de données privées avec les LLM
• Principaux cas d'utilisation de l'AIOps
• Démo : l'AIOps pour l'observabilité
• Démo : Elastic AI Assistant

Pour aller plus loin

• Pourquoi les SRE ont-elles besoin de l'IA et du ML pour assurer leur observabilité et leur résilience informatique?