NoOps : Dynatrace fait face à la perplexité du marché

L’ambition de Dynatrace dans le NoOps

Les concurrents comme New Relic et AppDynamics, tout comme les spécialistes de la robotisation de l’IT MoogSoft et BigPanda envisagent tous un futur beaucoup moins manuel pour les pros de la gestion informatique, mais la stratégie de Dynatrace semble la plus ambitieuse.

Après l’entrée en bourse de l’éditeur en septembre, les responsables ont poussé une stratégie agressive afin d’appliquer ce principe en interne tout en soutenant officiellement une approche NoOps en direction de ses clients. Dynatrace a récemment en partie concrétisé ce plan en lançant des workshops autour d’une formation nommée « Autonomous Cloud Enablement Practice » afin d’enseigner les grands préceptes du NoOps. Il a également vanté les qualités de Keptn, un nouvel outil open source prêt à la production pour la surveillance DevOps et l’intégration pilotée par l’IA avec les pipelines CI/CD.

« Keptn est un control plane open source qui peut spécifier les pipelines et les générer automatiquement et [appeler Dynatrace] pour effectuer du suivi des transactions distribuées et réagir aux échecs des déploiements », déclare Alois Reitbauer, vice-président, chief technology strategist et directeur du laboratoire d’innovation de Dynatrace.

Keptn peut être utilisé indépendamment des outils de l’éditeur, « mais cela fonctionne mieux avec Dynatrace », considère le responsable. Il s’agit d’un moyen pour standardiser l’intégration des produits de Dynatrace avec des solutions tierces d’automatisation IT et de gestion DevOps.

Pour l’instant, Keptn se concentre sur la robotisation des pipelines CI/CD, mais l’éditeur compte le différencier d’autres outils qui offrent les mêmes fonctionnalités, telles qu’Harness et Spinnaker en ajout avec la gestion automatisée d’incident et de remédiation.

« La grande différence [entre Keptn et des outils comme Harness], c’est que Keptn ne repose pas sur des scripts et couvre plus que l’intégration continue pour inclure les opérations IT », assure Alois Reitbauer.

Le NoOps déclenche un certain scepticisme

Dynatrace aurait déjà appliqué les concepts NoOpS à la gestion du back-end de sa propre plateforme SaaS et selon ses dires, ses clients auraient exprimé leur intérêt à suivre cet exemple. L’un d’entre eux utiliserait déjà Keptn en production, selon l’éditeur. D’autres utilisateurs de longue date de la solution de monitoring.

Par exemple, Barbri, une société basée à Dallas qui propose des cours pour devenir avocat aux Etats-Unis, utilise depuis 2018 les fonctionnalités de Dynatrace IA pour détecter les causes profondes d’un problème. L’entreprise espère faire de même pour la remédiation le plus rapidement possible.

Cependant, les préceptes du NoOps sont écornés. Certains remettent en cause sa définition même, tandis que d’autres y perçoivent une menace pour l’emploi des professionnels de l’IT. Les « Early Adopters » ont pointé du doigt des problématiques de nettoyage de données dans les répertoires qui nourrissent les outils d’AIOps et un manque de maturité disponible sur le marché. Par exemple, American Fidelity a priorisé d’autres initiatives, comme celle de BizDevOps.

De plus, les études concernant l’industrie de l’IT reflètent une certaine ambivalence de la part des professionnels quand il s’agit de déterminer si l’IA non supervisée et les mécanismes d’automatisation avancés vont véritablement simplifier la gestion des infrastructures. Le sondage « Voice of the Enterprise » conduit par 451 Resarch interrogeait 540 responsables de l’IT concernant ces problématiques. La plupart des sondés, 55 %, était un peu d’accord sur le fait que l’AIOps simplifiera la gestion informatique, 16 % d’entre eux étaient peu d’accord et 9 % réfutaient cette affirmation. Seulement 20 % des personnes interrogées étaient totalement en accord.

« Le simple fait d'automatiser beaucoup de choses a de la valeur, et il est de plus en plus clair que cette tendance sera importante », déclare Nancy Gohring, analyste chez 451 Research. « Mais les outils d’automatisation eux-mêmes nécessiteront des ajustements constants - si vous ne voulez pas catégoriser cela de pratiques Ops, très bien ».

Selon l’analyste, il y a une forme d’appréhension et de confusion lorsqu'ils évaluent de tels outils de gestion, notamment ceux alimentés par l’IA et le machine learning.

« Les éditeurs me disent que leurs clients leur demandent "Avons-nous besoin d’engager un data scientist dans nos équipes pour utiliser les services AIOps ?". Par définition, les responsables n’ont pas besoin de prendre de telles mesures, mais qu’ils posent la question est révélateur ; les utilisateurs finaux considèrent qu'il s'agit d'un concept compliqué et s'inquiètent de ne pas avoir suffisamment d'expérience pour comprendre comment [les outils d'automatisation informatique] en arrivent à certaines conclusions ».