Dans ce cours, nous nous concentrons sur la façon dont nous pouvons utiliser les techniques d'IA pour améliorer notre efficacité opérationnelle DevOps. Nous avons ajouté des fonctionnalités IA à nos applications, il est maintenant temps de faire de même pour nos processus DevOps. Notre guide de voyage étant désormais en production, plongeons dans les défis auxquels nous serons confrontés à mesure que nous passerons à l'échelle - et comment nous pouvons atténuer ces défis. Au fur et à mesure de notre montée en charge, nous connaîtrons sans doute quelques alarmes de surveillance en balayant notre environnement de développement. Dans ce scénario, une surcharge d'informations sans les bons outils peut vous laisser bloqué : vous avez trop de données sans savoir clairement ce qui est exploitable ou, dans certains cas, vous n'avez pas suffisamment d'informations et de visibilité pour prendre des décisions éclairées. C'est là que les AIOps peuvent faire une énorme différence. L'AIOps est le processus qui consiste à utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes opérationnels. L'objectif de l'AIOps est de réduire l'intervention humaine dans les processus d'opérations informatiques, de réduire les incidents opérationnels et d'améliorer vos applications. Voyons comment l'AIOps peut contribuer à rationaliser les opérations, à améliorer la façon dont nous surveillons les applications et à automatiser les réponses aux problèmes courants.