Garantir la continuité des systèmes industriels critiques à grande échelle
Solution AIOps basée sur le Machine Learning pour anticiper les pannes applicatives, réduire le downtime et sécuriser les flux industriels.
Contexte
Airbus pilote un écosystème de 56 applications critiques interconnectées. Les incidents imprévisibles et les temps de latence freinent l'efficacité opérationnelle, impactant directement la production industrielle. Identifier proactivement les goulots d'étranglement est devenu un impératif vital pour garantir la continuité de service face à la demande croissante.
Solution
Nous avons déployé une solution de modélisation prédictive avancée basée sur des réseaux de neurones. En corrélant les logs de santé applicative aux flux métiers, l'outil anticipe les incidents et les saturations système. Cette approche AIOps optimise la performance des infrastructures sans déstabiliser l'architecture complexe existante.
Bénéfices
- Réduction du Downtime grâce à une détection anticipée des incidents critiques.
- Amélioration de la fluidité des données entre les briques logicielles, essentielle à la production.
- Prise de décision éclairée pour les directions SI, garantissant une stabilité face aux montées en charge
« La complexité résidait dans l'interdépendance de dizaines d'applications hétérogènes. Nous avons utilisé des perceptrons multicouches pour capturer des corrélations non-linéaires entre les flux de données. Cette approche a permis de transformer des alertes réactives en prévisions fiables, offrant aux équipes IT une longueur d'avance sur les pannes systèmes. »
Fiabilisez votre écosystème IT industriel
Optimisez la disponibilité de vos applications grâce à l'IA prédictive
Autres cas clients
