NetApp lance des agents d’IA pour le stockage encadrés par des règles de gouvernance

Face à la multiplication des charges de travail d'intelligence artificielle sur les nuages publics, les centres de données sur site et les « neoclouds » spécialisés, le fournisseur de stockage d'entreprise NetApp Inc. déploie des agents d'IA autonomes pour gérer les opérations de stockage au sein de garde-fous stricts. S'exprimant lors de l'événement NetApp INSIGHT rapporté par SiliconANGLE, Sandeep Singh, dirigeant chez NetApp, a expliqué qu'il est essentiel de maintenir une architecture de données cohérente au sein des environnements multinuages pour permettre une gestion automatisée sans créer de silos d'infrastructure.

Une gestion autonome contenue dans des limites définies

Pour gérer les parcs de données distribués, NetApp intègre des commandes autonomes au sein de sa plateforme NetApp Console, ce qui permet aux administrateurs d'entreprise d'établir des conditions aux limites bien définies. Les agents autonomes surveillent les métriques en temps réel et exécutent des tâches administratives en respectant ces paramètres. Par exemple, lors de la démonstration d'une anomalie de performance survenue pendant la nuit, les agents ont automatiquement appliqué des règles de qualité de service pour maintenir l'équilibre du système, sans déclencher d'alertes en dehors des heures de bureau pour les ingénieurs. Le système conserve des journaux d'audit détaillés pour chaque action automatisée afin de faciliter les vérifications ultérieures par les équipes d'exploitation informatique.

Intégrer les machines dans les cadres de gouvernance

Le déploiement d'agents d'infrastructure autonomes nécessite de restructurer la gouvernance organisationnelle traditionnelle. Helen Yu, conseillère du secteur, a souligné que les incohérences de données amènent fréquemment les équipes à élaborer des solutions de contournement non officielles, favorisant ainsi des pratiques d'informatique fantôme (« shadow IT »). Pour adapter la gouvernance aux outils automatisés, il convient de définir des modèles formels de responsabilité, notamment en mettant à jour les matrices RACI (Réalisateur, Approbateur, Consulté et Informé) afin de préciser explicitement les droits d'accès et la propriété des données attribués aux agents logiciels.

Responsabilité opérationnelle et limites

Bien que les agents autonomes puissent résoudre immédiatement des goulots d'étranglement techniques, comme la concurrence entre les charges de travail pour l'attribution des ressources, les responsables humains conservent l'autorité administrative. Les politiques de gouvernance organisationnelle déterminent quels membres du personnel disposent des droits de dérogation en cas d'exception. NetApp insiste sur le fait que les plans de contrôle de données automatisés doivent évaluer les performances par rapport à des limites opérationnelles claires, plutôt que de chercher simplement à remplacer les tâches manuelles d'infrastructure.

Illustration éditoriale générée par IA ; ce n’est pas une photographie documentaire.

Source: NetApp hands storage operations to AI agents, but humans still draw the boundaries