Les équipes du service d’assistance informatique sont confrontées à un ensemble familier et complexe de défis : les incidents qui circulent constamment depuis des machines du monde entier, nécessitant chacun une enquête, une détermination des causes profondes et une validation des correctifs avant même que la résolution ne puisse commencer. Le temps nécessaire pour se connecter, contacter un utilisateur, passer au diagnostic du problème et confirmer qu’une solution s’accumule rapidement, et le problème se multiplie lorsque le même problème affecte silencieusement des centaines d’autres machines en même temps.
L’ agent d’IA Tanium pour ServiceNow est conçu pour répondre exactement à cela, en apportant des informations en temps réel sur les endpoints directement dans le workflow de gestion des incidents afin d’éliminer les conjectures, de réduire le temps d’enquête et de permettre des décisions axées sur les données à grande échelle.
Dans cet épisode de Tanium Tech Talks, Saqib fait une démonstration en direct de l’agent s’exécutant dans un environnement ServiceNow réel connecté à 1 500 machines en direct gérées par Tanium. Il explique comment l’agent analyse automatiquement les nouveaux incidents, exécute des sensors de ligne de commande en direct sur l’endpoint affecté, fait apparaître une analyse des causes profondes avec un score de confiance et recommande ou exécute des mesures correctives, le tout sans exiger que l’agent du centre de service bascule entre les outils, à distance dans la machine ou interagisse avec l’utilisateur.
Saqib explique également les garde-fous intégrés à l’agent grâce à un concept appelé autonomie limitée, comment l’agent peut identifier des modèles sur l’ensemble de la flotte pour prévenir les incidents avant qu’ils ne se produisent, et exactement ce qu’il faut pour commencer. Regardez l’épisode complet ci-dessous pour le voir en action.
Points clés à retenir
- Le problème principal de l’enquête : les équipes d’assistance informatique consacrent beaucoup de temps à l’enquête, à la détermination des causes profondes et à la validation avant de pouvoir commencer à résoudre un problème, et le même problème peut affecter simultanément des centaines d’autres machines, sans moyen efficace d’identifier ou de prévenir ces incidents supplémentaires.
- Requête et action à grande échelle : la capacité de Tanium à combiner la requête à grande échelle et l’action à grande échelle en fait une source de vérité qui non seulement vous dit la vérité, mais la confirme et la valide, et vous permet d’agir sur cette vérité afin que vous puissiez faire les choses plus rapidement sans passer 30 minutes à enquêter.
- Triage agent en quelques secondes : lorsqu’un nouvel incident est créé dans ServiceNow, l’ agent d’IA Tanium se connecte automatiquement à la machine affectée et vérifie chaque processus, CPU, temps de redémarrage, qui est connecté pour la dernière fois et les services en cours d’exécution, fournissant un résumé exactement de ce qui est notable dans l’état actuel, connecté à la machine en temps réel avec des preuves. Aucun instantané statique, aucun serveur, aucune base de données, directement depuis la machine.
« Il s’agit littéralement d’exécuter des sensors de ligne de commande de Tanium sur la machine qui reviennent avec des réponses en temps réel. Maintenant, il ne s’arrêtera pas avant d’atteindre un niveau de confiance de 100 %, qu’il s’agisse d’une confiance élevée, d’une confiance faible ou d’une confiance moyenne en fonction du type de données qui sont mises en ligne à partir de la machine. Donc, cela signifie que le raisonnement ici est une véritable IA, et le raisonnement avec la télémétrie en temps réel est ce qui rend cette chose si formidable. »Vice-président Tanium, Architecture des solutions Saqib Khan
- Analyse des causes profondes avec notation de confiance : au lieu de faire des hypothèses de haut niveau, l’agent collecte des données en temps réel sur plusieurs questions de diagnostic, connecte les points et arrive à une cause profonde avec un score de confiance, garantissant que les décisions sont basées sur des preuves et axées sur les données plutôt que sur un risque pour le client.
- Autonomie et garde-fous bourrés : l’agent fonctionne dans un cadre de contrôle d’accès configurable à l’aide de personas et de rôles, similaires au RBAC Tanium, qui limite ce que chaque agent du centre de service peut interroger ou sur lequel il peut agir, en distinguant les actions autonomes à faible risque telles que la suppression d’un cache et les actions à risque élevé telles que le redémarrage d’une machine qui peut être configurée pour nécessiter une approbation humaine.
« L’autonomie est importante, mais elle doit être contrôlée et limitée par des garde-fous. »Vice-président Tanium, Architecture des solutions Saqib Khan
- Prévention des incidents sur l’ensemble de la flotte : au-delà de la résolution de l’incident actuel, l’agent peut analyser l’ensemble de la flotte en quelques secondes pour détecter des modèles similaires sur d’autres machines, avant qu’ils ne causent des problèmes. Cette approche proactive, que Saqib appelle éviter les incidents, offre un retour sur investissement significatif.
- Exigences de configuration et disponibilité : la mise en route nécessite ServiceNow ITSM et le produit Analysis, ainsi que la plateforme Tanium principale avec le module Performance recommandé pour une enquête plus approfondie et une autonomie. La configuration prend environ 15 à 20 minutes, aucune personnalisation n’est requise au-delà de la configuration du jeton et du persona, et l’agent est actuellement gratuit.
Ressources supplémentaires
- Comment Tanium et ServiceNow travaillent ensemble pour alimenter les agents d’IA et les workflows informatiques avec des informations en temps réel sur les endpoints : découvrez comment les informations en temps réel de Tanium alimentent les agents et workflows d’IA ServiceNow afin que les équipes informatiques puissent agir avec certitude et à grande échelle dans la gestion des incidents, la CMDB, la gestion des actifs, les correctifs et la gestion des vulnérabilités.
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