Top 10 Outils d'automatisation des centres de données & Études de cas

Les outils d'automatisation des centres de données peuvent aider à maintenir des données de haute qualité, prendre des décisions éclairées basées sur les données et rationaliser l'automatisation des processus des centres de données. Nous avons sélectionné 10 outils d'automatisation des centres de données en fonction des fonctionnalités des outils, de leur présence sur le marché et de leur meilleur cas d'utilisation. Suivez les liens pour découvrir les études de cas et les avantages de ces outils :

Nous visons à informer les professionnels de l'IT sur les principaux outils d'automatisation des centres de données, leurs fonctionnalités et les études de cas réelles pour les soutenir dans la prise de décision concernant les outils d'automatisation des centres de données.

Comparaison des 10 meilleurs outils d'automatisation des centres de données

* Trié avec les sponsors en haut et le reste trié selon la note moyenne. Les notes sont basées sur des avis d'utilisateurs B2B.

RunMyJobs

RunMyJobs par Redwood peut être utilisé pour l'automatisation des processus métier, l'automatisation DevOps, la gestion des entrepôts de données, la gestion de la sécurité, et plus encore. RunMyJobs est une solution SaaS qui permet la transparence et la conformité dans toute l'entreprise en rationalisant les processus de flux de travail interdépartementaux. Livré en tant que SaaS, les utilisateurs n'ont pas non plus à s'inquiéter de la mise à jour ou de l'accès à la dernière version du logiciel.

Exemple de la vie réelle

ALSO a choisi Redwood comme solution pour améliorer la vitesse de traitement des commandes clients. En mettant en œuvre la solution Redwood RunMyJobs en seulement une semaine, ALSO intègre avec succès son application d'entrepôt avec ses opérations SAP, lui permettant de traiter rapidement les commandes entrantes.

Grâce à l'automatisation de Redwood, ALSO a pu créer des processus d'automatisation une fois et les utiliser à plusieurs reprises. Cela a entraîné une réduction significative de leurs 46 000 définitions de tâches SAP à seulement 570 scripts Redwood, incluant 140 ensembles de tâches et 300 tâches indépendantes. Auparavant, ils nécessitaient une équipe de six administrateurs SAP Basis spécialisés pour gérer ces processus. Cependant, avec la mise en œuvre de Redwood, ils n'ont maintenant besoin que d'un seul administrateur, permettant à l'équipe de consacrer leurs efforts à d'autres tâches importantes.

Les services de Redwood utilisés par des organisations comme Arthex, Avaya, Epson et AMD. Vous pouvez consulter leurs offres dans la vidéo ci-dessous :

Stonebranch UAC

Stonebranch gère les charges de travail massives dans différents environnements peut être un défi pour les outils d'automatisation des centres de données traditionnels. Les anciens outils de centres de données peuvent avoir une capacité opérationnelle inférieure à celle des outils modernes, et ils peuvent causer des problèmes d'intégration de base de données.

Les outils d'automatisation de la charge de travail (WLA) modernes et les planificateurs de tâches d'entreprise peuvent traiter de nombreuses opérations commerciales sur plusieurs plateformes, maximiser les économies et augmenter les performances et l'évolutivité. Stonebranch prend en charge à la fois les installations sur site et les modèles de déploiement SaaS/cloud. Les utilisateurs de Stonebranch peuvent accéder à des intégrations pré-emballées gérées par la communauté.

Exemple de la vie réelle

Par exemple, ITERGO, une société de services informatiques pour le groupe d'assurance ERGO, avait besoin d'une alternative à leurs outils WLA traditionnels pour gérer leur centre de données massif avec environ 15 millions de transactions par jour et désirait une fiabilité dans les transactions de données.¹

Stonebranch leur a offert une plateforme unifiée unique, Universal Automation Center, qui a connecté leur Tivoli Workload Automation Scheduler, d'autres planificateurs et leurs bases de données basées sur le cloud avec 38 000 utilisateurs.

La plateforme a fourni les fonctionnalités suivantes :

• Un contrôleur universel pour gérer toutes les plateformes dans le centre de données.
• Un agent universel exécute à distance des processus sur divers logiciels.
• Un déplacement de données universel automatise le pipeline de données de manière fiable et sécurisée à travers vos serveurs.
• Une passerelle de déplacement de données universelle pour le transfert sécurisé de données vers des entreprises tierces depuis le centre de données.

ActiveBatch

L'un des aspects les plus importants d'un centre de données bien fonctionnel est la livraison opportune des données aux départements ou aux clients. Cependant, les opérations dans les centres de données cloud et machines virtuelles peuvent soulever des préoccupations de sécurité car l'intégration des systèmes peut fournir un accès à un groupe de personnel qui n'est pas autorisé à y accéder.

ActiveBatch intègre les centres de données sur site, cloud et environnements hybrides dans une interface unique pour prendre en charge en toute sécurité la gestion de la charge de travail dans les centres de données. ActiveBatch s'intègre également avec des systèmes hérités tels que OpenVMS.

L'outil prend en charge les déclencheurs basés sur les événements, permettant aux tâches de se lancer en fonction d'événements spécifiques tels que des modifications de fichiers, des réceptions d'e-mails ou des alertes système. Cette capacité réduit l'intervention manuelle et assure l'exécution opportune des processus.

Exemple de la vie réelle

Par exemple, Vero Skatt, une agence fiscale finlandaise, a utilisé ActiveBatch pour connecter six environnements dans une interface centrale.² Ils ont utilisé la fonction de permission utilisateur de ActiveBatch pour répondre aux préoccupations de sécurité afin de contrôler l'accès utilisateur/groupe à des bases de données ou des applications spécifiques. Ils ont élargi l'adhésion aux exigences d'audit internes et externes tout en réduisant considérablement le scriptage manuel et le dépannage.

Les opérations de Vero Skatt ont également bénéficié de ActiveBatch. Par rapport aux outils d'automatisation traditionnels tels que Windows Task Scheduler, ActiveBatch dispose d'une interface low-code avec un concepteur de flux de travail par glisser-déposer et plusieurs vues de flux de travail. L'interface facile à utiliser de ActiveBatch a permis à leur IT de développer des tâches d'automatisation diverses et complexes qui auraient été difficiles à accomplir avec des outils traditionnels.

JAMS Scheduler

L'administration du centre de données est cruciale pour que vos serveurs communiquent des données à travers votre entreprise. Cependant, la déconnexion des centres de données avec PowerShell et d'autres logiciels peut être chronophage et accablante pour votre équipe IT.

Le planificateur JAMS de Fortra est construit sur le framework NET et peut aider votre équipe IT avec les scripts PowerShell. De plus, JAMS permet aux équipes IT de comprendre les flux de travail entre leurs serveurs, de faire des modifications rapides et d'augmenter leur efficacité, contrairement aux outils d'automatisation ringards. Le diagramme de tâches relationnelles de JAMS fournit une représentation graphique des tâches s'exécutant sur les serveurs, y compris leurs relations, déclencheurs, dépendances et bien plus encore.

Exemple de la vie réelle

Par exemple, Jupiter, une société de gestion de fonds, a consacré beaucoup de temps à surveiller ses processus, sa sécurité et sa conformité. Le cryptage d'exécution JAMS, l'essai de conformité et diverses autres fonctionnalités ont permis à leurs processus de générer environ 36 000 à partir de 1000 FTP et processus ETL sur des centaines de serveurs.³

BMC Control-M

Une opération commerciale transparente nécessite une orchestration efficace des processus de vos applications et du flux de données au sein de votre centre de données. À mesure que votre entreprise grandit, la gestion de cette organisation peut devenir de plus en plus complexe pour votre équipe IT, en particulier lorsqu'il s'agit de suivre les outils manuels ou traditionnels.

Control-M, développé par BMC Software, est un outil d'automatisation des flux de travail et de planification des tâches conçu pour rationaliser et gérer le traitement par lots complexe dans divers environnements. Dans le contexte de l'automatisation des centres de données, Control-M fournit une plateforme centralisée pour orchestrer les flux de travail, garantissant que les tâches sont terminées dans le bon ordre, au bon moment et avec une intervention manuelle minimale. Cette approche aide les centres de données à maintenir des opérations fiables tout en gérant efficacement de grands volumes de tâches interdépendantes.

Exemple de la vie réelle

Alors que KoçSistem est devenu l'une des plus grandes sociétés technologiques de Türkiye, son équipe d'infrastructure a commencé à souffrir en raison d'un manque d'employés et d'une surabondance de serveurs. Ils avaient du mal à initialiser leurs serveurs pour répondre aux normes de conformité de haute qualité et à gérer les correctifs de serveur causant des vulnérabilités de serveur.

Contrairement aux outils traditionnels, l'outil WLA moderne Control-M a fourni une gestion des correctifs et de la conformité. La gestion des correctifs les a aidés dans leur pipeline CI/CD en réduisant le temps passé dans les opérations DevOps de serveur telles que le téléchargement, l'analyse, les tests et la réparation des correctifs de différents fournisseurs. La gestion de la conformité a aidé KoçSistem à mieux utiliser ses ressources et a atteint un ratio de conformité aux correctifs d'environ 100 %.⁴

IBM WLA

Dans les outils d'automatisation traditionnels, le logiciel ou l'IA peut occasionnellement faire des estimations inexactes sur leur serveur et la capacité de traitement, entraînant des estimations inexactes de l'achèvement des tâches. Cela peut entraîner de mauvaises décisions de planification qui peuvent causer des retards et des inefficacités dans le flux de travail du centre de données.

Les solutions WLA de IBM contiennent un conseiller de données qui réduit la possibilité que l'ordinateur fasse des estimations inexactes. Data Advisor (AIDA) peut détecter des anomalies dans la charge de travail globale ou des tâches spécifiques. Ainsi, il peut permettre à votre équipe IT de connaître avec précision le temps d'achèvement des tâches et de signaler des inexactitudes.

De plus, il peut utiliser des données de big data et des méthodes d'apprentissage automatique et d'analyse de données pour comparer ses estimations du temps d'achèvement des tâches sur les serveurs externes et internes afin de guider votre équipe IT sur l'efficacité de votre centre de données. De plus, son interface utilisateur (UI) peut offrir des informations précieuses sur l'efficacité du centre de données car elle peut enregistrer, suivre et analyser les données historiques des tâches et des postes de travail.

Exemple de la vie réelle

Les efforts d'automatisation des centres de données de IBM incluent sa collaboration avec le Montpellier Data Center en France. Pour réduire l'impact environnemental tout en assurant la qualité du service, le centre a utilisé IBM Turbonomic et IBM Instana. Ces outils ont analysé la consommation d'énergie pilotée par les applications et fourni des recommandations d'optimisation. Cette automatisation a amélioré l'efficacité opérationnelle et fait progresser les objectifs de durabilité du centre. ⁵

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OpCon

La fonctionnalité de l'outil WLA OpCon, OpCon deploy, permet aux équipes IT de mettre à jour leurs serveurs pendant que les processus métier sont en cours. Dans les méthodes traditionnelles, cela impliquerait que certains serveurs doivent être arrêtés et que les opérations commerciales doivent s'arrêter pendant que la mise à jour est traitée.

OpCon offre un moteur de reporting dans Solution Manager qui génère tous les rapports d'entreprise legacy (par exemple, les rapports BIRT). L'outil WLA OpCon peut être important dans votre boîte à outils DevOps pour une gestion efficace des serveurs.

Exemple de la vie réelle

Open Technology Solutions (OTS), une organisation de services de crédit union, rencontrait des erreurs dans ses serveurs principaux avec son ancien outil d'automatisation. L'utilisation des outils WLA OpCon dans leurs serveurs a presque éliminé les temps d'arrêt du système.⁶

Tidal Workload Automation

En raison des inefficacités dans la planification et la gestion du CPU dans les centres de données, les serveurs peuvent occasionnellement échouer lors du traitement et de la distribution des données et causer des retards. Les outils WLA innovants peuvent détecter les surcharges dans les serveurs et les pannes de CPU et ils peuvent diriger les tâches vers des environnements basés sur le cloud et des machines virtuelles pour garantir que votre accord de niveau de service (SLA) est respecté.

Exemple de la vie réelle

Par exemple, une société de plans d'assurance ayant des difficultés à traiter les pics d'activités quotidiennes (environ 25 000 à 100 000 tâches par jour) et plus d'erreurs se produisaient à mesure que le volume d'affaires et de réclamations augmentait. De plus, la société devait soumettre les plans d'assurance le lendemain à 9h00 au gouvernement pour éviter des pénalités financières.

L'automatisation WLA Tidal a répondu aux exigences de l'entreprise et lui a permis de gérer des pics allant de 6 000 à 100 000 demandes. De plus, depuis le déploiement de Tidal en 2007, l'entreprise n'a manqué aucun SLA.⁷

AWS Batch accélère la mise sur le marché

AWS Batch est un service entièrement géré par Amazon Web Services qui permet aux développeurs, scientifiques et ingénieurs d'exécuter efficacement des charges de travail de calcul par lots de toute échelle. Il automatise la provision et la gestion de l'infrastructure nécessaire, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'analyse des résultats et la résolution de problèmes sans la surcharge de gestion du logiciel de calcul par lots ou des clusters de serveurs. AWS Batch s'intègre avec d'autres services AWS, offrant une solution robuste et évolutive pour les besoins de traitement par lots dans diverses industries.

Exemple de la vie réelle

Arm Limited, un fournisseur mondialement reconnu de technologie de calcul licenciable pour les sociétés de semi-conducteurs, a vu plus de 200 milliards de puces basées sur sa conception fabriquées et expédiées par des partenaires au cours des 30 dernières années en février 2022. Cependant, les centres de données sur site d'Arm ne pouvaient pas suivre les besoins d'ingénierie croissants, amenant l'entreprise à initier des changements drastiques en 2016 pour répondre à sa croissance prévue au cours des 5 à 10 années suivantes.

La transition des centres de données traditionnels vers Amazon Web Services (AWS) a permis à Arm de construire des solutions cloud évolutives pour l'exécution de tâches EDA. Arm a optimisé ses dépenses de calcul, augmenté l'efficacité de l'ingénierie, accéléré les délais de lancement de produits et amélioré la qualité des produits grâce à cette approche. De plus, Arm a exploité les CPU AWS basés sur son architecture pour concevoir et vérifier de nouvelles puces, propulsant davantage son succès commercial. ⁸

AutoSys

AutoSys rationalise l'automatisation des centres de données en planifiant, gérant et surveillant les tâches sur plusieurs plateformes comme Linux, Windows et UNIX. Ses capacités pilotées par les événements déclenchent des tâches en fonction de conditions spécifiques, garantissant une exécution efficace du flux de travail. Avec le suivi en temps réel, les alertes et la gestion des dépendances, AutoSys réduit l'intervention manuelle, améliore la fiabilité et optimise les opérations complexes des centres de données.

Exemple de la vie réelle

Hanwha Life Insurance Co Ltd est un fournisseur mondial d'assurance vie dont le siège principal est situé en Corée du Sud. Reconnaissant le besoin d'améliorer l'efficacité IT et de réduire la charge des tâches de gestion IT, Hanwha Life a cherché à rationaliser la planification des tâches grâce à une automatisation accrue. Hanwha Life a déployé AutoSys Workload Automation.

Les solutions sont actuellement utilisées pour planifier des tâches sur les environnements mainframe et UNIX, spécifiquement concernant les systèmes comptables de l'entreprise et l'entrepôt de données, gérant environ 8 000 tâches au total. L'équipe IT de Hanwha utilise des consoles en ligne intuitives, qui leur permettent de catégoriser les tâches par charge de travail et serveur, ainsi que de modifier facilement les configurations des tâches par lots.

Automatisation de l'entrepôt de données

Tandis que l'automatisation des centres de données optimise l'infrastructure et les opérations des serveurs, les entreprises doivent également s'assurer que leurs pipelines de données, processus ETL et entrepôts de données sont automatisés pour une analyse et des rapports transparents. Les outils d'automatisation des entrepôts de données aident à réduire le temps de développement, à rationaliser les mises à jour de base de données et à améliorer l'exactitude des données.

Beaucoup des outils d'automatisation de la charge de travail (WLA) mentionnés précédemment offrent des capacités d'automatisation des entrepôts de données. Cependant, il existe également des solutions DWA dédiées spécifiquement conçues pour optimiser les processus d'entreposage de données.

• Intégrations transparentes : Les outils DWA doivent prendre en charge les connecteurs préconstruits, les API et l'intégration en temps réel pour ingérer facilement des données depuis des bases de données (SQL, Oracle), des systèmes opérationnels (CRM, ERP) et des applications tierces tout en assurant un flux de données fluide vers les plateformes BI et d'analyse.
• Automatisation low-code : Un concepteur de flux de travail par glisser-déposer, des modèles d'automatisation préconstruits et une automatisation pilotée par les métadonnées réduisent les efforts de codage manuel, permettant une gestion plus rapide et plus efficace des pipelines de données.
• Automatisation des tests ETL : Automatise la validation de l'extraction de données, de la transformation et des modifications de schéma en garantissant l'exactitude, la conformité aux règles métier et la cohérence entre les données sources et transformées, réduisant les erreurs dans l'analyse et les rapports.

Automatisation de l'entrepôt de données (DWA) vs automatisation des centres de données (DCA)

Voici comment ces deux technologies diffèrent l'une de l'autre :

• Focus :
  • DWA se concentre sur l'automatisation de la conception, du déploiement, de l'exploitation et de la maintenance d'un entrepôt de données.
  • DCA couvre l'infrastructure IT plus large au sein d'un centre de données, automatisant les configurations matérielles, logicielles et réseau.
• Tâches à automatiser :
  • Pour DWA : Ingestion de données et processus ETL (Extract, Transform, Load), création et mise à jour de schémas, modélisation et optimisation des données, réglage des performances, gestion des métadonnées, tests et validation des pipelines de données
  • Pour DCA : Provisionnement et orchestration des serveurs, gestion du stockage et du réseau, conformité et surveillance de la sécurité, récupération après sinistre et automatisation des sauvegardes, gestion de l'énergie et optimisation des ressources.

Orchestration des centres de données

L'orchestration des centres de données est la gestion coordonnée des tâches IT interdépendantes à travers les serveurs, le stockage, les réseaux et les applications pour garantir que les processus s'exécutent dans le bon ordre et à temps. Contrairement à l'automatisation, qui exécute des tâches ou des scripts individuels, l'orchestration se concentre sur le flux de travail de bout en bout, reliant plusieurs tâches automatisées dans un processus transparent et fiable.

Orchestration des centres de données vs automatisation des centres de données

• Automatisation : Effectue des tâches uniques automatiquement (par exemple, exécuter un script, sauvegarder un serveur).
• Orchestration : Coordonne plusieurs tâches automatisées à travers les systèmes pour atteindre un flux de travail commercial ou IT complet efficacement.

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Liens de référence

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

JAMS Secure EDM & ETL for Trading Systems | Scalability

JAMS

4.

KoçSistem | BMC Helix

5.

Montpellier DC | IBM

6.

Open Technology Solutions Case Study

7.

Automating Mission-critical Claims Processing Fulfills Compliance SLAs

8.

Arm Limited Case Study

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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