Transformer la télémétrie en action

Transformer la télémétrie en action

Comme de nombreuses organisations informatiques, nous collectons beaucoup de données de télémétrie.

Mon équipe est responsable de NetApp Active IQ. Nous collectons les données télémétriques de plus de 300 000 systèmes dans la base installée de NetApp et transformons ces données brutes en informations exploitables par nos clients, partenaires, équipes de support et équipes internes.

Cela représente environ 10 téraoctets de nouvelles données télémétriques chaque mois, contribuant à un lac de données d’environ 4 pétaoctets répartis entre 24 000 clients.

À cette échelle, collecter des données simplement parce qu'on le peut n'est pas une stratégie. Il faut que cela ait de la valeur.

En fait, un directeur financier m'a posé directement la question suivante : Que tirons-nous de toutes ces données ?

C'est une question légitime, et toute organisation collectant des données télémétriques devrait pouvoir y répondre.

Du support réactif aux analyses proactives

Ce que nous faisons aujourd’hui trouve ses racines dans AutoSupport. L’un de nos premiers cas d’utilisation était simple : détecter un problème matériel et intervenir. En cas de panne d’un disque ou d’un ventilateur, la télémétrie pouvait déclencher la procédure d’assistance et permettre l’envoi d’une pièce de rechange au client.

Depuis, nous avons élargi la manière dont nous utilisons ces données.

Aujourd'hui, la télémétrie aide nos équipes de support à résoudre les problèmes et à identifier les risques potentiels avant qu'ils ne deviennent plus graves. Nous l'utilisons également pour aider nos clients à renforcer leur sécurité, à optimiser leur capacité, à planifier leurs environnements et à tirer le meilleur parti de leurs investissements NetApp.

Au fil du temps, nous sommes passés d'une utilisation réactive de la télémétrie à une utilisation proactive et prédictive. Aujourd'hui, l'IA nous aide à franchir une nouvelle étape.

Collectez ce dont vous avez besoin, pas tout ce que vous pouvez

Plus de données ne signifie pas automatiquement plus de valeur.

La collecte, le transfert, le traitement et le stockage des données télémétriques ont un coût. Même si nous sommes une entreprise de stockage, mon équipe ne bénéficie pas d'un stockage gratuit.

C’est pourquoi nous évaluons continuellement les données que nous recueillons.

Nous collaborons avec nos équipes d'ingénierie et de produit lors du développement de nouvelles versions et fonctionnalités afin de déterminer les signaux supplémentaires dont nous aurons besoin. Parallèlement, nous analysons les données existantes pour vérifier leur pertinence.

Nous disposons en fait d'un système de télémétrie pour notre propre télémétrie. Nous pouvons voir si des données sont consultées, quels outils y accèdent et quelles API les appellent. Si des données restent inutilisées, nous pouvons déterminer s'il est toujours nécessaire de les collecter et de les conserver.

L'objectif n'est pas de constituer le plus grand lac de données possible. Il s'agit de s'assurer que les données que nous conservons ont une utilité.

Rendre la valeur visible

La collecte de données utiles n'est qu'une partie de l'équation. Nous souhaitons également que nos clients comprennent à quoi servent ces données.

C'est l'une des idées qui sous-tendent Value Insights dans NetApp Digital Advisor.

Nous pouvons utiliser la télémétrie pour montrer aux clients la valeur qu'ils retirent de fonctionnalités telles que l'efficacité du stockage, identifier les risques de sécurité qui ont déjà été atténués et mettre en évidence les domaines dans lesquels des mesures supplémentaires pourraient améliorer leur environnement.

La capacité en est un autre exemple. Nous pouvons identifier les données froides stockées sur un stockage 100 % Flash plus coûteux et recommander des options telles que FabricPool pour déplacer les données appropriées vers un niveau de stockage moins coûteux.

L'essentiel est de relier une observation à un résultat concret. Il ne suffit pas de vous dire ce qui se passe dans votre environnement. Nous voulons vous aider à comprendre ce que vous pouvez faire ensuite.

Passer de la recommandation à l'action

C'est là que l'IA devient particulièrement intéressante.

Nous appliquons l'IA et l'apprentissage automatique à la télémétrie depuis des années pour faire des prédictions et identifier des tendances. L'IA générative et l'IA agentielle nous permettent d'aller encore plus loin.

Au lieu de simplement détecter un problème potentiel, nous pouvons déterminer la meilleure action suivante. Et au lieu de s'arrêter à une recommandation, un agent d'IA pourrait éventuellement entreprendre cette action, sous la supervision et avec les garde-fous appropriés.

C’est là, à mon avis, que se dirige l’AIOps : raccourcir la distance entre l’identification d’un problème et sa résolution.

Mais nous abordons cette évolution avec prudence. Nous commençons en interne, tirons des enseignements de nos propres utilisateurs et veillons à mettre en place les garde-fous nécessaires. Ensuite, nous collaborons avec des utilisateurs de confiance disposant d’un accès anticipé avant d’étendre le déploiement selon un modèle en anneaux.

Commencez par des cas d'utilisation à faible risque. Apprenez. Obtenez des retours. Puis développez.

À INSIGHT, nous présentons deux façons d’intégrer l’intelligence d’Active IQ directement dans les flux de travail des utilisateurs. Digital Coach fournit des conseils basés sur l’IA dans Active IQ, tandis qu’Active IQ MCP apporte l’intelligence de NetApp aux assistants et agents d’IA que les utilisateurs choisissent déjà. Ensemble, ils facilitent la transformation des informations en actions, où que les utilisateurs travaillent.

Commencez par le problème que vous essayez de résoudre

Pour les organisations qui souhaitent tirer davantage de valeur de la télémétrie, je recommande de commencer par le cas d'utilisation.

Quel problème cherchez-vous à résoudre ? De quelles données avez-vous besoin pour le résoudre ? Quel résultat vous indiquera que l’investissement apporte de la valeur ?

L'assistance est souvent un point de départ naturel. À partir de là, la télémétrie peut contribuer à optimiser l'expérience utilisateur, à améliorer la sécurité et la gestion de la capacité, et à révéler des opportunités qui seraient autrement difficiles à déceler.

L'IA peut accélérer cette progression, mais cela dépend toujours de fondations solides. Il faut des données pertinentes, un accès sécurisé et des garde-fous appropriés encadrant leur utilisation.

L'opportunité consiste à transformer les données dont vous disposez déjà en quelque chose d'utile.

D'abord, une information. Puis une recommandation. Et de plus en plus, une action.

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