IoT : comment garder le controle de ses applications ?

[EXCLUSIF] L’Internet des Objets (IoT) est en pleine effervescence : tous les secteurs sans exception sont en quête d’innovation, tout en cherchant à maîtriser les risques et les coûts de leurs opérations commerciales. Mais l’IoT n’est pas une technologie unique. C’est un écosystème d’interactions humaines et non-humaines qui couvrent une multitude de technologies, créant ainsi des environnements à la fois complexes et dynamiques, dont la portée est difficile à appréhender et à contrôler.

Eric Maillard, Consultant expert en Performance Applicative chez Dynatrace

Comment l’IoT transforme la façon dont nous vivons… et le commerce

La transformation digitale et l’IoT sont partout : wearables (objets connectés portables), expériences d’achats, applications industrielles, maisons connectées ou encore « smart cities » … Le monde est en train de changer, pas seulement parce qu’il regorge de nouvelles interfaces utilisateurs, mais aussi parce que se créent de nouveaux modes d’interactions non-humaines, qui se multiplient via autant de nouveaux devices : systèmes de sécurité du domicile, capteurs industriels, télévisions et voitures connectées, etc. Les technologies traditionnelles de l’information et les nouvelles technologies se rencontrent et grandissent côte à côte pour créer ce nouvel écosystème de l’IoT. L’IoT constitue pour les entreprises un moyen d’optimiser leurs business, de différencier leurs produits et services de ceux de leurs concurrents, et de transformer l’ensemble de leurs marchés en proposant de nouveaux produits et services.

Les défis de l’IoT en matière de monitoring

Les environnements d’IoT, de plus en plus dynamiques et distribués, sont aussi de plus en plus complexes, denses et dynamiques. Bien qu’ils constituent une mine d’or en matière de données, l’humain ne peut plus traiter, avec les seuls outils traditionnels, un tel volume, débit et variété d’informations.
De plus, les applications IoT sont bien souvent directement connectées à des processus métiers critiques ou à une expérience client. Si bien que le moindre problème de performance, ralentissement ou panne sur l’une de ces applications peut avoir un impact majeur sur les résultats de l’entreprise. Lorsqu’un incident se produit, son identification et sa résolution doivent bien entendu être rapides, mais idéalement proactives.

Par ailleurs, les systèmes IoT sont susceptibles d’inclure une grande variété d’équipements, allant du simple capteur jusqu’au serveur Linux complet. Les solutions de monitoring doivent donc être suffisamment flexibles pour instrumenter tous ces types d’équipements et ingérer les données qui en proviennent.
Dans ce contexte, l’approche traditionnelle du monitoring qui consiste à observer des tableaux de bord, à répondre à des alertes et à analyser les problèmes manuellement ne peut plus fonctionner.L’intelligence artificielle comme réponse aux défis de l’IoT

C’est là qu’intervient le monitoring piloté par une intelligence artificielle, qui permet désormais d’analyser ces écosystèmes complexes, dynamiques et avec un fort volume de données. Les milliards d’évènements qui surviennent peuvent être vus en temps réel dans un format non seulement compréhensible, mais utilisable concrètement pour déterminer les actions à mener (par ordre de priorité, en fonction de l’impact business de chacun), en vue d’améliorer continuellement l’expérience utilisateur.

Là où les capacités humaines seules montrent aujourd’hui leurs limites, l’intelligence artificielle peut instantanément absorber et donner du sens à des téraoctets de données. Elle automatise la tâche de découverte et d’analyse, qui nécessitait jusque-là des heures, voire des jours de travail, et qui ne prend aujourd’hui que quelques millisecondes. Elle identifie proactivement les problèmes et leur origine, n’importe où sur l’écosystème de l’IoT.

Par exemple, dans le secteur de la santé, les équipements critiques doivent être mis à jour régulièrement et à moindre effort. Le monitoring piloté par l’intelligence artificielle aide à identifier les problèmes de déploiement et de performance, au niveau du code lui-même, réduisant ainsi les risques, les délais et les coûts associés. Autre exemple avec l’éclairage intelligent dans les smart cities : ce type de monitoring permet de déterminer si un équipement fonctionne ou pas, et en cas de problème, d’en trouver l’origine, la localisation et le personnel en charge de sa résolution, et ainsi limiter les risques de surconsommation énergétique. Dans la gestion de flotte automobile par exemple, et en particulier pour la gestion des systèmes d’urgence, un monitoring intelligent permet de vérifier que les équipements embarqués dans les véhicules transmettent les données d’urgence en temps réel, et que les services de back-end fonctionnent correctement afin de prendre les meilleures décisions.