Brevet FR3098937A1 — publié le 20210122

Description Titre de l'invention : Procédé d'analyse de consommation de ressource d'une infrastructure informatique, alerte et dimen- sionnement [00ol] L'invention s'intéresse au domaine de la surveillance d'infrastructures informatiques et plus particulièrement au domaine de l'analyse de la consommation des ressources d'une infrastructure informatique. L'invention se rapporte en particulier à un procédé d'analyse d'une consommation de ressources dans une infrastructure informatique. L'invention concerne également un dispositif d'analyse de la consommation d'une ressource dans une infrastructure informatique. Technique antérieure 100021 Les infrastructures informatiques représentent une grande partie de l'investissement d'une entreprise. Leur bonne gestion est un enjeu stratégique pour pouvoir maîtriser leurs coûts, mais également pour garantir un accès fiable et optimisé aux différentes données métiers du système d'information et assurer le bon fonctionnement dans le temps des infrastructures informatiques. 100031 Au fil du temps, les administrateurs de systèmes d'information font généralement évoluer leur infrastructure informatique de façon à toujours proposer des services applicatifs métiers performants et adaptés à la demande de leur organisation. Par exemple. suite à une augmentation d'un certain groupe d'utilisateurs, il peut y avoir une augmentation de la consommation des ressources par certaines applications métiers et donc il peut être avantageux de réorganiser cette infrastructure informatique. Alternativement, un changement de briques applicativcs, une modification d'une brique applicative entrainant une réduction de sa consommation de ressource, ou encore une amélioration d'une infrastructure informatique peuvent entrainer une augmentation des ressources disponibles. Il existe des procédés de mesures de performance (« Benchmark » en terminologie anglo-saxonne) ayant pour objectif de dimensionner, en fonction d'une utilisation donnée, une nouvelle infrastructure informatique. [0004] Néanmoins, ces systèmes paraissent aujourd'hui insuffisants. En effet, lorsqu'une ap- plication est en production sur une infrastructure informatique, elle peut connaitre des évolutions importantes d'utilisation (i.c charge) dans le temps avec des variations dans la journée (plages horaires de travail versus reste de la journée). dans la semaine (mercredi journée de congé pour certains salariés, jours de repos versus jours travaillé), dans le mois et l'année (période de clôture mensuelle. trimestrielle, annuelle. etc). [0005] Ces variations d'utilisation se traduisent concrètement au niveau matériel par des va- 2 riations similaires de consommation de ressources. Ainsi, les administrateurs de systèmes d'information doivent également faire face à des variations de l'utilisation des ressources dans le temps, formant des périodes de contraintes plus ou moins fortes sur les infrastructures informatiques. [0006] À cc jour, des solutions existent, permettant à travers des portails de surveiller l'utilisation actuelle des ressources et de la comparer à des niveaux seuils. Cette analyse automatique peut générer des alertes envoyées au responsable d'exploitation qui devra décider des actions correctives éventuelles à entreprendre. Néanmoins, il est difficile d'estimer avec précision la demande réelle en ressources dans un laps de temps donnée et en temps réel, l'administrateur devant se baser sur des faits passés et anticiper par lui-même un risque potentiel (i.e. surcharge, saturation ...). En outre, lors d'une montée en charge sur un système informatique, les saturations des ressources apparaissent l'une après l'autre. Dès lors, la saturation d'une première ressource ne permet pas d'observer les saturations suivantes puisque le système ne peut plus monter en charge dès qu'une saturation apparait. De plus, aucune de ces solutions ne génère des préconisations d'évolutions de l'infrastructure. C'est au responsable d'exploitation de déduire des alertes les évolutions qu'il convient de faire. [0007] Ainsi, il existe un besoin pour de nouveaux procédés ou dispositifs permettant d'analyser puis de gérer une infrastructure informatique de façon à ce qu'elle dispose d'une quantité de ressource qui soit adaptée au juste besoin des applications du système d'information (SI). En particulier, il existe un besoin pour de nouvelles méthodes ou dispositifs permettant de prédire avec fiabilité et précision une anomalie telle qu'une surcharge ou une saturation de consommation d'une ressource d'une infrastructure informatique comprenant une pluralité de serveurs. [Problème technique] [0008] L'invention a donc pour but de remédier aux inconvénients de l'art antérieur. En par- ticulier, l'invention a pour but de proposer un procédé d'analyse d'une consommation de ressources dans une infrastructure informatique, ladite infrastructure informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques, pour la prédiction d'une anomalie de consommation de ressource sur un dispositif informatique. Le procédé est rapide et simple à mettre en oeuvre, avec un nombre réduit d'étapes, et permet de maitriser les coûts liés à la gestion d'une infrastructure informatique. Le procédé permet particulièrement de prédire une anomalie de consommation de ressource, de prédire une saturation ou surcharge et donc un dysfonctionnement d'une infrastructure informatique. Le procédé permet en outre, de prédire des consommations futures en fonction de consommations courantes et en temps réel. De surcroit, le procédé permet générer de nouvelles valeurs de dimensionnement adaptées. [0009] L'invention a en outre pour but de proposer un dispositif d'analyse d'une 3 consommation de ressources dans une infrastructure informatique pour la prédiction d'une anomalie de consommation de ressources (i.e. surcharge ou saturation), ledit dispositif permettant de prédire l'évolution des consommations et les surcharges ou saturations des ressources, notamment, lors de l'augmentation de la charge et de prédire le dimensionnement des ressources d'un ou de plusieurs serveurs. [Brève description de l'invention] [0010] A cet effet, l'invention porte sur un procédé d'analyse d'une consommation de ressources dans une infrastructure informatique, ladite infrastructure informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques, pour la prédiction d'une anomalie de consommation de ressource sur un dispositif informatique, ledit procédé comprenant : - une étape de détermination, pour une période donnée, d'une pluralité de fonctions de modélisation de consommation de ressource, chacune desdites fonctions modélisant l'évolution temporelle de la consommation d'une ressource pour un intervalle temporel de la période ; - une étape de détermination de corrélation entre lesdites fonctions de modélisation de consommation de ressource, ladite étape de détermination de corrélation comportant le calcul d'au moins une corrélation entre fonctions de modélisation, de préférence pour des intervalles temporels différents ; - une étape de mesure d'une consommation de ressource, ladite étape comportant une mesure d'une valeur de consommation d'une première ressource; et - une étape de prédiction de la consommation de ressources de l'infrastructure informatique, ladite étape de prédiction comportant un calcul d'une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire à partir de la valeur de consommation de la première ressource et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation, ladite corrélation préalablement calculée correspondant alors à une corrélation entre une fonction de modélisation de la première ressource et une fonction de modélisation de la ressource à prédire. [0011] Un tel procédé permet à partir d'une mesure de consommation d'une ressource calculer la consommation à venir de de cette même ressource ou bien d'une autre ressource. 11 est basé sur une combinaison d'utilisation de fonction de modélisation et de fonctions de corrélation liant ces fonctions de modélisation. Ainsi, le procédé permet de prédire des consommations futures en fonction de consommations mesurées et en temps réel. [0012] Selon d'autres caractéristiques optionnelles du procédé : [0013] le procédé comprend une étape de génération d'une pluralité de fonctions de modélisations redondantes sur une même période. Ainsi il est possible de sélectionner des fonctions de modélisation les plus justes et donc d'augmenter la performance du procédé. le procédé comprend une étape de recherche de proximité entre fonctions de modélisation, ladite recherche de proximité se faisant entre fonctions dc modélisation d'une même ressource et de périodes données différentes. L'identification de fonctions de modélisation proches permet de faire des regroupements et donc d'identifier les fonctions de modélisations les plus pertinentes. le procédé comprend une étape d'identification d'une fréquence dc répétition des fonctions de modélisation et de sélection, pour chaque intervalle temporel, d'une fonction de modélisation la plus représentative de cet intervalle temporel pour un ensemble de périodes considérées. Une fonction de modélisation fréquemment retrouvée au sein des période sera plus à même de fournir des résultats pertinents. la corrélation préalablement calculée est une fonction de corrélation entre deux fonctions de modélisation. La présence de fonctions de corrélation permet de mieux représenter la complexité de relation / liens entre deux fonctions de modélisation. il comprend une étape d'identification d'une fréquence de répétition de corrélation. Une telle identification peut améliorer les résultats du procédé. il comprend une étape de détermination d'un degré de fiabilité d'une corrélation et une suppression des corrélations présentant un degré de fiabilité inférieur à un seul prédéterminé. Une telle détermination peut améliorer les résultats du procédé. il comprend en outre une étape d'identification d'une ressource à risque d'anomalie, ladite étape d'identification comportant une comparaison d'une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire à une valeur de seuil surveillance prédéterminée, la ressource à prédire devant une ressource à risque d'anomalie lorsqu'une valeur de seuil surveillance prédéterminée est dépassée. il comprend en outre une étape de génération de nouvelles valeurs de dimensionnement de l'infrastructure informatique, ladite étape de génération comportant une sélection de nouvelles valeurs de quantité de ressources attribuées à au moins un dispositif informatique composant l'infrastructure informatique, lesdites nouvelles valeurs de quantité de ressources comportant, pour la ressource à prédire, une valeur de quantité de ressource attribuée supérieur à la valeur de consommation à venir calculée. [0014] Selon un autre aspect, l'invention concerne un dispositif d'analyse de consommation de ressources dans une infrastructure informatique, ladite infrastructure informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques, pour la prédiction d'une anomalie de consommation de ressource sur un dispositif informatique, ledit procédé comprenant : - un module de modélisation configuré pour déterminer, pour une période donnée, une pluralité de fonctions de modélisation de consommation de ressource, chacune desdites fonctions modélisant l'évolution temporelle de la consommation d'une ressource pour un intervalle temporel de la période ; - un module de calcul configuré pour la détermination de corrélation entre lesdites fonctions de modélisation de consommation de ressource, la détermination de corrélation comportant le calcul d'au moins une corrélation entre fonctions de modélisation, de préférence pour des intervalles temporels différents ; - au moins une sonde configurée pour mesurer la consommation de ressource, la mesure de consommation de ressource comportant la mesure d'une valeur de consommation d'une première ressource; et - un module de prédiction de la consommation de ressources de l'infrastructure informatique, configuré pour calculer une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire, à partir de la valeur de consommation de la première ressource et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation, ladite corrélation préalablement calculée correspondant alors à une corrélation entre une fonction de modélisation de la première ressource et une fonction de modélisation de la ressource à prédire. [0015] Selon un autre aspect l'invention se rapporte à une infrastructure informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques, ladite infrastructure informatique comprenant un dispositif d'analyse selon l'invention. [0016] D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaitront à la lecture de la description suivante donnée à titre d'exemple illustratif et non limitatif, en référence aux Figures annexées [0017] [fig.l] représente un schéma fonctionnel du procédé de l'invention selon un mode de réalisation. Les étapes représentées par des pointillées sont facultatives. [0018] [fig.2] représente une illustration de fonctions de modélisations en fonction des ressources (CPU, DISK) et des périodes (jour 1, jour 2, jour 3, jour n). [0019] [fig.3] représente les sous-étapes d'une étape de détermination d'une pluralité de fonctions de modélisations selon un mode de réalisation de l'invention. [0020] [fig.4] représente une illustration de différentes configurations de combinaison de fonctions de modélisations pour une même ressource et sur une même période (configuration A : période divisée en quatre intervalles temporels, configuration B : période divisée en deux intervalles temporels, configuration C : période divisée en huit intervalles temporels). 6 100211 Ifie.5 I représente une illustration de fonctions de modélisations en fonction des ressources (CPU, D1SK) et des périodes (jour 1, jour 2, jour 3, jour n) et intégrant des corrélations entre des fonctions de modélisation (Cl, C2, C3). [0022] [fig.6] représente les sous-étapes d'une étape de détermination de corrélation entre fonctions de modélisations selon un mode de réalisation de l'invention. [0023] [fig.7] représente un schéma d'un dispositif selon un mode de réalisation de l' invention. [0024] [fig.8] représente un schéma d'une infrastructure informatique intégrant un dispositif selon un mode de réalisation de l'invention. [0025] Des aspects de la présente invention sont décrits en référence à des organigrammes et / ou à des schémas fonctionnels de procédés, d'appareils (systèmes) et de produits de programme d'ordinateur selon des modes de réalisation de l'invention. [0026] Sur les figures, les organigrammes et les schémas fonctionnels illustrent l'architecture, la fonctionnalité et le fonctionnement d'implémentations possibles de systèmes, de procédés et de produits de programme d'ordinateur selon divers modes de réalisation de la présente invention. A cet égard, chaque bloc dans les organigrammes ou blocs-diagrammes peut représenter un système, un dispositif, un module ou un code, qui comprend une ou plusieurs instructions exécutables pour mettre en oeuvre la ou les fonctions logiques spécifiées. Dans certaines implémentations, les fonctions associées aux blocs peuvent apparaître dans un ordre différent que celui indiqué sur les figures. Par exemple, deux blocs montrés successivement peuvent, en fait, être exécutés sensiblement simultanément, ou les blocs peuvent parfois être exécutés dans l'ordre inverse, en fonction de la fonctionnalité impliquée. Chaque bloc des schémas de principe et / ou de l'organigramme, et des combinaisons de blocs dans les schémas de principe et / ou l'organigramme, peuvent être mis en oeuvre par des systèmes matériels spéciaux qui exécutent les fonctions ou actes spécifiés ou effectuer des combinaisons de matériel spécial et d'instructions informatiques. [Description de l'invention] [0027] Dans la suite de la description, on entend par « Ressource » ou « Ressource ma- térielle », des paramètres, des capacités ou des fonctions de dispositifs informatiques permettant le fonctionnement d'une brique applicative, d'une application ou d'une chaine applicative. Un même dispositif informatique est associé généralement à plusieurs ressources. De même, une même ressource est généralement partagée entre plusieurs chaines applicatives. Par exemple, le terme « ressource » peut inclure : des disques réseaux caractérisé par exemple par leurs entrées/sorties, la lecture/écriture sur des disques, le taux d'utilisation de la mémoire, un réseau caractérisé par sa bande passante, un processeur caractérisé par exemple par son utilisation (en pourcent) ou le taux d'occupation de ses caches, une mémoire vive caractérisée par la quantité allouée, 7 ou de façon plus globale le temps de latence d'un processus ou les pertes de paquets. Il n'est pas nécessaire de suivre toutes les ressources d'une infrastructure informatique pour mettre en oeuvre le procédé selon l'invention et il est possible de former un groupe de ressources critiques dont l'utilisation est particulièrement importante. On entend par « utilisation des ressources », la consommation d'une ressource par exemple par une application métier. [0028] Par « niveau d'utilisation d'une ressource », on entend au sens de l'invention une valeur représentative de la consommation ou de l'occupation de ladite ressource lors du fonctionnement d'une chainc applicativc. Par exemple, la valeur d'utilisation peut correspondre pour des disques réseaux à leurs entrées/sorties, la lecture/écriture sur des disques, le taux d'utilisation de la mémoire, pour un réseau à sa bande passante, pour des processeurs à leur utilisation (en pourcent) ou au taux d'occupation des caches, pour de la mémoire vive la quantité utilisée et pour des ports, le nombre de ports ayant été ouverts simultanément lors du fonctionnement du procédé. La valeur d'utilisation est avantageusement ramenée au pourcentage du niveau de la ressource. [0029] Par « seuil de surveillance prédéterminé », on entend au sens de l'invention une valeur seuil de paramètre au-delà duquel une action sera enclenchée dans le cadre de l'invention. Un tel seuil permet généralement un bon fonctionnement d'une ressource et peut correspondre à un niveau maximum d'utilisation d'une ressource. Par exemple, cela peut correspondre aux limites maximales acceptables de consommations de ressources pour une structure informatique hébergeant une ou plusieurs briques applicatives. Ces limites peuvent être réelles ou hypothétiques et correspondent généralement un niveau d'utilisation au-delà duquel des dysfonctionnements peuvent survenir et ayant pour conséquence un arrêt de la ressource, de la structure informatique ou bien à tout le moins des baisses de qualités de service. Ce seuil peut être prédéterminé par un utilisateur via un fichier de configuration et une Interface Homme-Machine (IHM). [0030] Par exemple, le tableau 1 ci-dessous présente les seuils prédéterminés de surveillance maximum pour trois ressources. [0031] [Tableauxl] CPU1 Utilisation réseau Utilisation Disque Seuil de surveillance prédéterminé 80 % 350 KBps 60 o/s 100321 Par « infrastructure informatique », on entend au sens de l'invention un ensemble de structures informatiques (i.e. dispositifs informatiques apte à faire fonctionner une application ou une chaire applicative. La structure informatique peut être un serveur et peut par exemple être composée d'un serveur de présentation, d'un serveur métier et 8 d'un serveur de données. L'infrastructure informatique peut également être un serveur test avec les mêmes ressources qu'un serveur de production ou bien un clone d'un serveur virtuel de production. De façon préférée, la structure informatique est un serveur. [0033] L'expression « chaîne applicative » au sens de l'invention correspond à un ensemble d'applications, reliées entre elles par un flot d'information et visant à proposer, au travers de plusieurs processus, une ou plusieurs fonctionnalités pouvant faire l'objet d'un accord de niveau de service. L'expression « brique applicative » au sens de l'invention correspond à une composante d'une application. La combinaison de briques applicativcs est souvent nécessaire pour le fonctionnement d'applications, notamment d'applications métier, comme par exemple une application Weh, une plateforme de partage de contenu ou une plateformc de calcul. Les briques applicativcs de l'infrastructure informatique incluent, par exemple, un serveur ftp, un serveur de messagerie électronique, un serveur d'application Java et/ou une ou plusieurs bases de données. [0034] Par « sonde » ou « sonde informatique », on entend au sens de l'invention un logiciel associé à un équipement qui permet d'effectuer, de gérer et faire remonter vers un équipement informatique des mesures destinées à informer entre autres de l'état de fonctionnement des ressources ou de niveau de service. [0035] Par « anomalie » de ressources, on entend au sens de l'invention une surcharge des ressources, ou une saturation de ressources ou encore une diminution des ressources disponibles en dessous d'un seuil prédéterminé. [0036] Par « prédiction » on entend par exemple au sens de l'invention l'action de calculer les consommations de ressources à venir d'une infrastructure informatique. [0037] Par « fonction de modélisation » au sens de l'invention peut correspondre à une ins- truction, un protocole ou à une série d'instructions permettant de représenter et/ou modéliser un comportement de la consommation de ressource dans le temps. [0038] Par « fonction de corrélation » au sens de l'invention on entend une instruction, un protocole ou une série d'instruction permettant un lien mathématique, statistique, ou encore de représenter une dépendance ou un rapport dû à un lien, potentiellement de causalité, entre plusieurs éléments, de préférence entre au moins deux fonctions de modélisation. [0039] Par « période » au sens de l'invention on entend une durée dans le temps pouvant comprendre une pluralité d'intervalles de temps. Une période peut correspondre à un ou plusieurs jours, une ou plusieurs semaines, un ou plusieurs mois, une ou plusieurs années, mais aussi à des périodes plus courtes telles qu'une ou plusieurs heures. [0040] Par « intervalle temporel » au sens de l'invention on entend un espace-temps, limité dans le temps entre deux instants. Un intervalle de temps peut corresponch-e à un ou 9 plusieurs jours, une ou plusieurs semaines, un ou plusieurs mois, une ou plusieurs années, niais aussi à des périodes plus courtes telles qu'une ou plusieurs heures. [0041] Le terme « corrélation » au sens de l'invention correspond une relation statistique, causale ou non, entre deux variables ou deux fonctions ou les valeurs de deux variables. Ce ternie désigne par exemple la proximité entre deux fonctions et l'établissement d'une relation d'ordre. Le ternie « causale » ou « causalité » au sens de l'invention correspond à une relation statistique causale entre deux fonctions. En particulier, une des fonctions est une cause qui est entièrement ou partiellement responsable de la valeur de l'autre fonction au travers d'un effet. La valeur de première fonction peut par exemple être considérée comme une cause d'une valeur (actuelle ou future) de la seconde fonction. Que cela soit pour la corrélation ou la causalité, une ou plusieurs fonctions peuvent avoir une relation statistique avec une ou plusieurs autres fonctions. En outre, une corrélation ou causalité indirect(e) au sens de l'invention correspond à l'existence d'une chaine de lien de corrélation ou de causalité entre une première fonction et une autre fonction. Par exemple, une première fonction est corrélée à une seconde fonction qui est elle-même corrélée à une troisième fonction qui est enfin corrélée avec une autre fonction. [0042] Par « sensiblement identique » ou « similaire » on entend au sens de l'invention une valeur ou une fonction variant de moins de 30 % par rapport à la valeur ou fonction comparée, de préférence de moins de 20 %, de façon encore plus préférée de moins de 10 %. [0043] On entend par « traiter », « calculer », « déterminer », « afficher », « extraire » « comparer » ou plus largement «opération exécutable », au sens de l'invention, une action effectuée par un dispositif ou un processeur sauf si le contexte indique autrement. À cet égard, les opérations se rapportent à des actions et / ou des processus d'un système de traitement de données, par exemple un système informatique ou un dispositif informatique électronique, qui manipule et transforme les données représentées en tant que quantités physiques (électroniques) dans les mémoires du système informatique ou d'autres dispositifs de stockage, de transmission ou d'affichage de l'information. Ces opérations peuvent se baser sur des applications ou des logiciels. [0044] Les termes ou expressions « application », « logiciel », « code de programme », et code exécutable » signifient toute expression, code ou notation, d'un ensemble d'instructions destinées à provoquer un traitement de données pour effectuer une fonction particulière directement ou indirectement (e.g. après une opération de conversion vers un autre code). Les exemples de code de programme peuvent inclure, sans s'y limiter, un sous-programme, une fonction, une application exécutable, un code source, un code objet, une bibliothèque et/ou tout autre séquence d'instructions conçues pour l'exécution sur un système informatique. [0045] On entend par « processeur », au sens de l'invention, au moins un circuit matériel configure pour exécuter des opérations selon des instructions contenues dans un code. Le circuit matériel peut être un circuit intégré. Des exemples d'un processeur comprennent, sans s'y limiter, une unité de traitement central, un processeur graphique, un circuit intégré spécifique à l'application (ASIC) et un circuit logique programmable. [0046] On entend par « couplé », au sens de l'invention, connecté, directement ou indi- rectement avec un ou plusieurs éléments intermédiaires. Deux éléments peuvent être couplés mécaniquement, électriquement ou liés par un canal de communication. [0047] Dans la suite de la description, les mêmes références sont utilisées pour désigner les mêmes éléments. [0048] Actuellement, les administrateurs de systèmes d'information doivent par eux même faire évoluer leur infrastructure informatique de façon à toujours proposer des services applicatifs métiers performants et adaptés à la demande de leur organisation. L'utilisation des ressources dans le temps peut être dépendante de nombreux facteurs. Par exemple, dans le cas d'une application métier comportant un calcul sur une première machine puis l'enregistrement des résultats sur une deuxième machine, le niveau d'utilisation des processeurs de la première machine va avoir un impact sur le niveau des écritures disques sur la deuxième machine. Il est alors difficile d'estimer avec précision la demande en ressources à venir, l'administrateur devant se baser sur des faits passés et anticiper par lui-même un risque potentiel ou une anomalie (i.e. surcharge, saturation ...). [0049] Les inventeurs ont donc développé un nouveau procédé et dispositif permettant d'analyser finalement la consommation de ressource dans une infrastructure informatique et, après une première action de configuration visant à caractériser un comportement d'une infrastructure informatique, de calculer à partir de valeurs de consommation d'une première ressource à un temps donné, la consommation à venir pour une ou plus ressources. Cette solution passe en particulier par la détermination d'une pluralité de fonction de modélisation et de fonction de corrélation liant ces fonctions de modélisation. [0050] Selon un premier aspect, l'invention poile sur un procédé 1 d'analyse d'une consommation de ressource dans une infrastructure informatique. Le procédé selon l'invention est particulièrement adapté à une infrastructure informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques. Comme cela sera détaillé par la suite un tel procédé permet la prédiction d'une consommation de ressource et donc d'une potentielle anomalie de consommation d'une ressource d'un dispositif informatique. Il peut également permettre la génération de nouvelles valeurs de dimensionnement de l'infrastructure informatique. De telles nouvelles valeurs de dimen- 11 sionnement pourront permettre d'éviter la survenue ultérieure d'une anomalie. [0051] Comme cela est illustré à la Figure 1, le procédé selon l'invention comporte une première partie de configuration incluant la détermination 200 d'une pluralité de fonctions de modélisation ainsi que la détermination 300 de corrélations entre des fonctions de modélisation. Le procédé comporte ensuite, de préférence en continue, une mesure 400 de la consommation d'au moins une ressource et, de préférence en temps réel, la prédiction 500 de la consommation d'une ressource de l'infrastructure informatique. [0052] Le procédé selon l'invention peut également comporter une étape de mémorisation 100 d'une consommation passée des ressources, une étape d'identification 600 d'une ressource à risque d'anomalie et une étape de génération 700 de nouvelles valeurs de dimensionner-rient. [0053] Ces différentes étapes seront décrites plus en détail dans la suite de la description et en particulier en lien avec les figures. [0054] Ainsi, le procédé selon l'invention peut comprendre une étape 100 de mémorisation d'une consommation passée des ressources. Cette étape peut être mise en oeuvre par un module de mémorisation en particulier configure pour mémoriser des valeurs de consommations de ressources. Cette mémorisation peut être réalisée sur une durée de temps plus ou moins longue par exemple, sur un ou plusieurs jours, sur une ou plusieurs semaines, sur un ou plusieurs mois, sur une ou plusieurs années. Cette étape permet l'obtention d'un ou plusieurs profils de consommation de chaque ressource de chaque dispositif informatique de l'infrastructure informatique en fonction du temps. De préférence, il peut s'agir de la mémorisation d'une consommation passée. Comme détaillé par la suite, ces valeurs de consommation de ressource peuvent être générées grâce à des sondes. La mesure de la consommation d'une ressource sur une période de temps ou sur un intervalle de temps peut être mesurée lors de l'exécution des briques applicatives. Ces valeurs peuvent être alors obtenues par une pluralité de sondes configurées pour suivre le comportement de l'infrastructure informatique en production. [0055] Le procédé peut comprendre une étape de détermination d'un niveau d'utilisation maximal de ressource pour chaque ressource de l'infrastructure informatique. Cette étape peut également être réalisée grâce à des sondes. Ceci permet de déterminer quel est le niveau d'utilisation maximal d'une ressource avant l'apparition d'une anomalie [0056] Le procédé selon l'invention comprend une étape 200 de détermination d'une pluralité de fonctions de modélisations FM de consommation de ressource. Chacune de ces fonctions de modélisations FM sont capables de modéliser l'évolution temporelle de la consommation d'une ressource sur un intervalle temporel. En particulier, chaque fonction de modélisation correspond à une formule mathématique re- 12 présentant l'évolution de la consommation de la ressource sur un intervalle temporel. Cette modélisation concerne en particulier une période donnée et plus particulièrement un intervalle temporel de la période. Cette étape est de préférence réalisée par un module de modélisation. [0057] La consommation passée de chaque ressource peut être représentée par une fonction de modélisation FM. Un exemple d'une pluralité de fonctions de modélisations FM de consommation de ressource est illustré à la Figure 2. [0058] La figure 2 représente plusieurs périodes (Jour 1, Jour 2, Jour 3, Jour 4) avec pour chacune de ces périodes deux ressources prises en considération (CPU et DISK). Dans la figure 2, une période correspond à une journée allant de 0 h à 24 h. Néanmoins, une période aurait également pu correspondre à une journée allant de 8h00 à 7h59. Une période selon l'invention peut correspondre, sans s'y limiter, à une heure, un jour, une semaine, un mois ou une année ou toute autre période de temps. Ainsi, pour une même période, l'évolution de la consommation des ressources peut être représentée par une pluralité de fonctions de modélisation. Les fonctions de modélisation et en particulier des combinaisons de fonctions de modélisation permettent de définir des intervalles de temps pour chaque période. Chaque intervalle correspond alors à une fonction de modélisation modélisant l'évolution temporelle de la consommation d'une ressource. En effet, une fonction de modélisation FM permet de modéliser, de préférence par une fonction mathématique, une consommation de ressource et son évolution. Par exemple, une fonction de modélisation peut être du type ax+b. Ainsi, pour chaque période, des intervalles sont identifiés durant lesquels l'évolution du niveau de consommation de la ressource peut être modélisé sous la forme d'une fonction de modélisation. [0059] La figure 2 montre qu'une période peut être divisée en plusieurs intervalles temporels et que chacun de ces intervalles temporels peut être associé à une fonction de modélisation notée FMc 1, FMc 2, FMc 3, FMc 4, FMc 5. De préférence, chaque fonction de modélisation représente l'évolution temporelle de la consommation d'une même ressource sur un intervalle temporel. Ainsi, une pluralité de fonctions de modélisations différentes peut modéliser une même période. [0060] En outre, une fonction de modélisation attribuée à un intervalle temporel peut ou non varier en fonction des périodes considérées. Par exemple, en référence à la figure 2, la fonction de modélisation FMc 2 ne varie pas ou peu entre le jour 1 FMc 2 et le jour 2 FMc 2'. Au contraire, la fonction de modélisation FMc 1 du jour 1 n'est pas retrouvée le jour 2 et ce même intervalle temporel du jour 2 est modélisé via une nouvelle fonction de modélisation FMc 7. [0061] Sur la base de cette possible variabilité de fonction de modélisation entre période et tel qu'illustré sur la figure 2, il est possible d'identifier des fonctions de modélisation qui sont identiques ou similaires (i.e. sensiblement identiques) au fil des périodes telles 13 que les fonctions de modélisation FMc 2., FMc 4., FMd 1., FMd [0062] Comme illustré à la figure 3, l'étape 200 de détermination d'une pluralité de fonctions de modélisations FM peut comporter des sous-étapes avantageuses. Elle peut notamment comporter une étape de génération 210 d'une pluralité de fonctions de modélisations redondantes sur une même période. En effet, plusieurs combinaisons de fonctions de modélisations peuvent être générées à partir d'un même jeu de données. [0063] Comme illustré dans la figure 4, un même jeu de données pourra être modélisé par une combinaison de 4, 2 ou 8 fonctions de modélisation correspondant à 4, 2 ou 8 intervalles temporels pouvant être de durées variables. [0064] Le procédé selon l'invention peut aussi comprendre une étape 220 de segmentation d'une période en une pluralité d'intervalles temporels pour chaque ressource de chaque dispositif 3 informatique. Les intervalles temporels peuvent être définis sur la base des fonctions de modélisation ou bien sur la hase d'un découpage temporel prédéterminé. Pour une même ressource, les intervalles temporels sont de préférence identiques entre les périodes. Néanmoins, ils peuvent également être différents. Les intervalles temporels sont de préférence différents entre ressources différentes. Néanmoins, ils peuvent également être identiques. [0065] La segmentation permet de représenter finement l'évolution de la consommation de chaque ressource par intervalle de temps. L'étape de segmentation peut être mise en oeuvre par un module de segmentation. La segmentation d'une période en une pluralité d'intervalles pour chaque ressource de chaque dispositif informatique permet l'obtention de plusieurs intervalles de temps pour une même période représentant l'évolution de la consommation de ressource pour chaque ressource de chaque dispositif informatique de l'infrastructure informatique. Par exemple, lorsque la période correspond à un jour, celle-ci peut être segmentée en une pluralité d'intervalles correspondant à une durée limitée en seconde, en minute ou en heure et selon une pluralité de fonctions de modélisations identiques ou différentes. Les intervalles de temps peuvent être similaires ou différents selon les fonctions de modélisations. En outre, les intervalles peuvent être définis selon la charge, le travail, le temps (hem-e, jour, mois, semaine etc...). [0066] Selon un mode de réalisation optionnel ou complémentaire, pour une même période, plusieurs combinaisons d'intervalles temporels peuvent être définis avec des fonctions de modélisations différentes. Ainsi, le procédé selon l'invention peut comprendre la génération de plusieurs ensembles différents de fonctions de modélisations associés à une même période. Ceci permet l'obtention d'une pluralité de fonctions de modélisation et d'intervalles de temps pour une même période. Par exemple, la figure 3 illustre une évolution sur une période de la consommation d'une ressource représentée 14 par une courbe en pointillée. Comme illustré, pour une même ressource et une même période, le procédé selon l'invention peut permettre la détermination d'une pluralité de fonctions de modélisation et en particulier une pluralité de combinaisons de fonctions de modélisation. Ainsi, différents intervalles de temps peuvent être générés en fonction de fonctions de modélisation modélisant la consommation. En particulier, selon une configuration A, la consommation est modélisée par quatre fonctions de modélisation, tandis que selon une configuration B, la consommation est modélisée par quatre fonctions de modélisation et selon une configuration C, la consommation est modélisée par huit fonctions de modélisation. Ainsi, de façon préférée, l'étape de segmentation d'une période en une pluralité d'intervalles temporels comporte une étape de génération d'une pluralité de combinaisons de fonctions de modélisation pour chacune des périodes données, chacune des fonctions de modélisation étant associées à un intervalle temporel ; une étape d'identification des combinaisons de fonctions de modélisation étant les plus représentatives des périodes ; et une étape de sélection des intervalles temporels associés à ces combinaisons de fonctions de modélisation. [0067] De préférence, ces étapes sont réalisées plusieurs fois pour toute la durée de la consommation de ressources passée et pour chaque ressource de l'infrastructure informatique. [0068] En outre, le procédé peut comprendre une étape 230 de recherche de proximité entre fonctions de modélisation. Une recherche de proximité 230 selon l'invention sc fait de préférence entre fonctions de modélisation FM d'une même ressource et de périodes données différentes. Cette étape peut être mise en oeuvre par un module de consolidation. L'étape de recherche de proximité permet d'affiner les fonctions de modélisations en fonction des périodes pour des intervalles sensiblement identique. Ainsi, la recherche de proximité entre chaque fonction de modélisation comprend la recherche de proximité mathématique entre fonction de modélisation. Par exemple, pour une fonction de modélisation de type ax-Fb, de paramètre a et de paramètre b, la proximité s'évalue lorsque b est différent mais reste invariable sur tout l'intervalle, et lorsque a est différent mais reste invariable sur tout l'intervalle et conserve le même signe. Ainsi, la proximité est définie par la présence d'une fonction de modélisation proche mathématiquement d'une autre fonction de modélisation et dont les paramètres présentent des valeurs identiques ou sensiblement identiques. En particulier, l'étape 230 de recherche de proximité entre fonction de modélisation peut comporter le calcul d'une distance entre toutes les fonctions de modélisation générées ou la mise en oeuvre de méthodes univariées ou éventuellement de méthodes multivariées de type Analyse en Composantes Principales ou encore des classifications de préférence non supervisées telles que k-moyennes ou Classification ascendante hiérarchique. [0069] Par ailleurs, cette recherche de proximité peut être réalisée sur plusieurs périodes, de préférence des périodes similaires, notamment sur les différents intervalles identifiés lors de l'étape de détermination d'une période donnée. Par période similaire on entend des périodes dont la durée dans le temps est identique ou sensiblement identique. Par exemple une période 1 correspondant à une journée est similaire à une période 2 correspondant également à une journée. La journée de la période 1 et la journée de la période 2 étant deux journées différentes. [0070] Une telle étape de recherche de proximité comporte de façon préférée la création d'une pluralité de groupe de fonctions de modélisation, chaque groupe comportant des fonctions de modélisation classées comme identiques ou similaires lors de la recherche de proximité. L'étape de recherche de proximité 230 peut être suivie par la création d'une nouvelle fonction de modélisation formée à partir des différentes fonctions de modélisation considérées comme similaires. [0071] La génération de fonctions de modélisation ou plus spécifiquement la recherche de proximité entre chaque fonction de modélisation peuvent être suivies par une étape 240 d'identification d'une fréquence de répétition des fonctions de modélisation. Cette étape peut également être mise en oeuvre par le module de consolidation. [0072] Une fois les fonctions de modélisation générées et éventuellement une recherche de proximité réalisée, un procédé selon l'invention peut avantageusement comporter une étape de calcul de la fréquence de répétitions des fonctions de modélisation similaires pour un même intervalle temporel sur l'ensemble des périodes étudiées. La fréquence de répétitions correspond à la fréquence d'apparition d'une fonction de modélisation identique ou similaire sur différentes périodes et sur des intervalles temporels sensiblement identiques. En référence à la figure 2, la fonction de modélisation FMc 2 du jour 1 est retrouvée sous une forme similaire FMc 2' en jour 2 et en jour 3. Ainsi, la fréquence de répétition est égale à 100%. Toujours selon la figure 2, la fonction de modélisation FMc 1 du jour 1 est retrouvée sous une forme identique en jour 3. Ainsi, la fréquence de répétition est égale à 66%. [0073] Ainsi plus une fonction de modélisation est retrouvée sur des intervalles similaires plus cette fonction de modélisation possède une fréquence de répétition élevée. Cette fréquence de répétition peut être comptabilisée de manière simple, c'est-à-dire que pour chaque fonction de modélisation identifiée la même valeur est ajoutée à chaque fréquence de répétition répétée. De préférence, la valeur d'implémentation de la fréquence de répétition possède la même unité, par exemple en pourcentage ou en valeur numérique ou alphanumérique, que le seuil de répétition prédéterminé. Ceci permet de définir une valeur de fréquence de répétition pour chaque fonction de modélisation et de comparer cette valeur au seuil de répétition préalablement défini. Ainsi, ceci permet ensuite une étape de sélection, pour chaque intervalle temporel, d'une fonction de modélisation la plus représentative de cet intervalle temporel au fil des 16 périodes. De préférence, les fonctions de modélisation présentant une fréquence de répétition dont la valeur est inférieure à un seuil de répétition prédéterminé sont supprimées comme illustré à la figure 2. Cette étape peut donc bénéficier de la mémorisation préalable d'un seuil de répétition prédéterminé. Cc seuil de répétition peut varier en fonction des ressources ou des périodes. Le seuil de répétition permet de déterminer quelles fonctions de modélisation peuvent être conservées dans le cadre du procédé selon l'invention. L' identification d'une fréquence de répétition est de préférence réalisée pour chaque intervalle temporel et pour la pluralité de périodes similaires. En outre, de préférence, la recherche de proximité peut être réalisée pour toutes les ressources de l'infrastructure informatique et pour toute la durée de consommation passée. En outre, ces étapes peuvent aussi être appliquées lorsque les périodes sont variables et/ou les intervalles temporels sont différents entre périodes. [0074] Le procédé selon l'invention comprend également une étape 300 de détermination de corrélation entre lesdites fonctions de modélisation. Cette étape peut être réalisée par un module de calcul. [0075] L'étape de détermination 300 de corrélation peut comprendre le calcul d'au moins une corrélation entre fonctions de modélisation FM. De préférence, l'étape de détermination de corrélation comprend le calcul d'au moins une corrélation entre fonctions de modélisation FM modélisant des ressources différentes. De façon plus préférée, l'étape de détermination de corrélation comprend le calcul d'au moins une corrélation entre fonctions de modélisation FM modélisant des ressources identiques ou différentes pour des intervalles temporels différent. [0076] Ces étapes permettent de déterminer des corrélations Cl C2, C3 telles que re- présentées à la figure 5 (une corrélation étant illustrée et représentée par une flèche). Par exemple, une corrélation CI est calculée entre la fonction de modélisation FMc2 de la ressource CPU pour un premier intervalle temporel et la fonction de modélisation FMc4 de la même ressource CPU pour un second intervalle temporel sur la même période jour 1. Cette étape peut également permettre de calculer une corrélation C2 entre la fonction de modélisation FMc2 de la ressource CPU pour un premier intervalle temporel et la fonction de modélisation FMd2 d'une autre ressource DISK pour un second intervalle temporel sur la même période jour 1. En outre, cette étape peut également permettre de calculer une corrélation C3 entre la fonction de modélisation FMdl de la ressource DISK pour un premier intervalle temporel et la fonction de modélisation FMc2' d'une autre ressource CPU pour un second intervalle temporel sur une autre période jour 2. Autrement dit, la fonction modélisant la consommation en espace disque sur un premier intervalle temporel peut être corrélée à une fonction modélisant la consommation en CPU sur un intervalle temporel du jour suivant. [0077] Ainsi, pour chaque période, cette étape comprend la recherche d'une fonction de cor- 17 relation entre au moins deux fonctions de modélisation. La fonction de corrélation est définie comme étant une fonction mathématique dont les valeurs d'une fonction de modélisation une fois appliquée à la fonction de corrélation permettent l'obtention d'une valeur d'au moins une autre fonction de modélisation. Par exemple, une première fonction de modélisation dont la valeur est de xa+ h est corrélée par une fonction de corrélation de type multiplication par un facteur 2 à une seconde fonction de modélisation dont la valeur est de x2a + 2h. La fonction de corrélation peut correspondre à tout type d'opération(s) mathématique(s), et de tout signe par exemple, positif ou négatif. [0078] Une fonction de corrélation peut être recherchée pour une même ressource et sur une même période, ou pour des ressources différentes sur une même période. Ceci permet de déterminer une corrélation entre ressources et particulièrement entre la consommation de différentes ressources pouvant être dépendantes les unes des autres pour une période donnée. [0079] Cependant afin de parfaire la prédiction, une fonction de corrélation peut également être recherchée pour une même ressource mais sur des périodes différentes. Ceci permet de prédire dans le temps la consommation des ressources. Une fonction de corrélation peut aussi être recherchée pour des ressources différentes sur des périodes différentes. [0080] Avantageusement, l'étape de détermination 300 de corrélation entre lesdites fonctions de modélisation peut comporter une ou plusieurs sous-étapes telles qu'illustrées sur la figure 6. [0081] En particulier, le procédé selon l'invention peut comprendre une étape 310 de gé- nération d'une pluralité de fonctions de corrélation entre fonctions de modélisation. Ainsi, le procédé peut comporter un calcul de plusieurs fonctions de corrélations entre deux fonctions de modélisation. Cela peut entrainer la génération d'une pluralité de fonctions de corrélations capables de décrire avec plus ou moins de justesse les relations entre les fonctions de modélisation. [0082] En outre, le procédé peut comprendre une étape 320 de recherche de proximité entre fonctions de corrélation. Une recherche de proximité 320 selon l'invention se fait de préférence entre fonctions de corrélation visant à lier des fonctions de modélisation identiques ou similaires. Cette étape peut être mise en oeuvre par un module de consolidation. L'étape de recherche de proximité permet d'affiner les fonctions de corrélation. Par exemple, pour une fonction de corrélation de type multiplication par un facteur 2, une proximité est considérée lorsque l'autre fonction de corrélation est aussi de type multiplication avec un facteur sensiblement égale à 2. Ainsi, la proximité est définie par la présence d'une fonction de corrélation proche mathématiquement d'une autre fonction de corrélation et dont les paramètres présentent des valeurs identiques 18 ou sensiblement identiques. En particulier, l'étape 320 de recherche de proximité entre fonction de corrélation peut comporter le calcul d'une distance entre toutes les fonctions de corrélation générées ou la mise en oeuvre de méthodes univariées ou éventuellement de méthodes multivariécs de type Analyse en Composantes Principales ou encore des classifications de préférence non supervisées telles que k-moyennes ou Classification ascendante hiérarchique. [0083] Une telle étape de recherche de proximité comporte de façon préférée la création d'une pluralité de groupe de fonctions de corrélation, chaque groupe comportant des fonctions de corrélation classées comme similaires lors de la recherche de proximité. L'étape de recherche de proximité 320 peut être suivie par la création d'une nouvelle fonction de corrélation formée à partir des différentes fonctions de corrélation considérées comme similaires. [0084] En outre, le procédé selon l'invention peut comprendre une étape 330 d'identification d'une fréquence de répétition des fonctions de corrélation. La fréquence de répétions de corrélation correspond à la fréquence d'apparition de la même fonction de corrélation entre au moins deux fonctions de modélisation. Ainsi plus une fonction de corrélation est identifiée fréquemment plus cette fonction de corrélation possède une fréquence de répétition élevée. Cette fréquence de corrélation peut être comptabilisée de manière simple, c'est-à-dire que pour chaque fonction de corrélation identifiée la même valeur est ajoutée à chaque fréquence de corrélation répétée. De préférence, la valeur d'implémentation de la fréquence de corrélation possède la même unité, par exemple en pourcentage ou en valeur numérique ou alphanumérique que le seuil de répétition de corrélation prédéterminé. Ceci permet de définir une valeur de fréquence de corrélation pour chaque fonction de corrélation et de comparer cette valeur à un seuil de répétition de corrélation préalablement défini. Comme illustré à la figure 5, la corrélation Cl est retrouvée sur plusieurs périodes sous sa forme Cl'. Sur la base des périodes représentées sur le graphique elle présente une fréquence de répétition de 100 % alors que la corrélation C3 présente une fréquence de répétition de 66 %. Selon un mode de réalisation préféré, si aucune corrélation n'est déterminée pour une fonction de modélisation, cette fonction peut être supprimée. Selon un autre mode de réalisation préférée, lorsqu'une corrélation est trouvée, elle est considérée comme validée si elle est également retrouvée sur au moins une partie des autres périodes et de préférence sur l'ensemble des autres périodes. [0085] Par ailleurs, une même fonction de modélisation peut être corrélée à plusieurs autres fonctions de modélisations. Ainsi le procédé peut comprendre une étape 340 de détermination d'un degré de fiabilité d'une corrélation. Le degré de fiabilité peut être déterminé sur la base des fréquences de répétition des fonctions de corrélation. Si une fonction de corrélation présente une fréquence élevée, le degré de fiabilité en est 19 amélioré. Un tel degré de fiabilité permet d'assurer une prédiction optimale de la consommation des ressources. Optionnellement, un seuil prédéterminé de degré de fiabilité peut être paramétré. Dans ce cas, il est possible qu'une corrélation validée niais dont le degré de fiabilité est inférieur à un seuil prédéterminé de degré de fiabilité soit supprimée. [0086] De façon optionnelle, l'ensemble des étapes précédentes peut être réalisées plusieurs fois. De préférence, ces étapes sont réalisées sur la totalité de la durée de la consommation passée. Grâce aux corrélations établies entre fonction de modélisation une prédiction des consommations futures peut être réalisée soit en fonction de la saisonnalité soit en fonction de la consommation d'autre ressource ou en fonction de la saisonnalité et de la consommation des autres ressources. [0087] Le procédé selon l'invention peut comprendre une étape 400 de mesure de consommation de ressource. Cette étape peut être réalisée grâce à une ou plusieurs sondes. [0088] Cette étape peut comporter la mesure d'une valeur de consommation, de préférence en continu. Une mesure en continu correspond par exemple à des mesures réalisées à une fréquence inférieure ou égale à une heure, de préférence inférieure ou égale à trente minutes, de façon plus préférée inférieure ou égale à cinq minutes, par exemple inférieure ou égale à dix secondes. A noter que toutes les ressources ne seront pas nécessairement mesurées à une fréquence identique. La mesure de la consommation d'une ressource en continue, sur une période de temps et en particulier sur un intervalle de temps peut être mesurée de préférence lors de l'exécution de briques applicatives sur l'infrastructure informatique. Ces valeurs peuvent être obtenues par une pluralité de sondes configurées pour suivre le comportement de l'infrastructure informatique. De façon optionnelle, la pluralité de sondes peut permettre plus particulièrement d'identifier des périodicités dans la consommation des ressources. [0089] La mesure de consommation de ressource permet d'obtenir un profil de consommation de chaque ressource en fonction du temps. Ceci permet également d'identifier des anomalies de ressources. Grâce à la mesure de la consommation, une valeur de consommation de ressource est obtenue. Avantageusement, cette valeur peut être obtenue en fonction du temps. En particulier, cette étape comporte la mesure d'une valeur de consommation d'une première ressource. [0090] Le procédé peut comprendre une étape 500 de prédiction de la consommation d'une ressource. Cette étape peut être mise en oeuvre par un module de prédiction. De façon préférée, l'étape 500 de prédiction permet une prédiction de la consommation d'une pluralité de ressource. [0091] L'étape de prédiction peut en particulier comporter un calcul d'une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire. Ce calcul peut en particulier se faire à partir d'une valeur de consommation d'une première ressource et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation FM. En particulier, la corrélation préalablement calculée correspond à une valeur de corrélation entre une fonction de modélisation de la première ressource et une fonction de modélisation la ressource à prédire. Lorsque la ressource à prédire est la même que la première ressource alors un procédé selon l'invention permet de calculer une valeur de consommation à venir pour cette première ressource sur un intervalle temporelle ultérieur appartenant à une même période ou à une période différente. Alternativement, la ressource à prédire peut-être une deuxième ressource différente de la première ressource. Alors un procédé selon l'invention permet de calculer une valeur de consommation à venir pour cette deuxième ressource sur un intervalle temporelle, de préférence ultérieur, appartenant à une même période ou à une période différente. De façon préférée, le calcul d'une valeur de consommation à venir implique l'utilisation de deux fonctions de modélisation et une fonction de corrélation. En outre, cette étape peut être répétée plusieurs fois de façon à prédire la valeur de plusieurs ressources. [0092] L'étape de prédiction peut donc comporter le calcul d'une valeur de consommation à venir d'une ressource à partir de la valeur de consommation de cette même ressource et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation. L'étape de prédiction peut également comporter le calcul d'une valeur de consommation à venir d'une pluralité de ressources à partir de la valeur de consommation de la première ressource et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation. [0093] L'étape de prédiction peut également comporter le calcul d'une valeur de consommation à venir d'une ressource à partir de la valeur de consommation d'une pluralité de ressources et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation. [0094] Dans le cadre d'un procédé selon l'invention, la valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire est de préférence déterminée en temps réel. En particulier, partant de la mesure de valeurs de consommation de ressource, un procédé selon l'invention est de préférence configuré pour générer une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire dans un délai inférieur ou égale à dix minutes, de façon plus préférée inférieur ou égale à cinq minutes, de façon encore plus préférée inférieur ou égale à une minute à compter d'une mesure de consommation d'une première ressource. Ainsi, un procédé selon l'invention est configuré pour prédire des valeurs de consommation en ressource au moins quinze minutes avant leur occurrence prévue, de façon plus préférée au moins une heure avant leur occurrence prévue et de façon encore plus préférée au moins plusieurs heures avant leur occurrence prévue par exemple au moins trois heures avant leur occurrence prévue. [0095] Avantageusement, l'étape de prédiction permet de prédire la consommation d'une ou 21 plusieurs ressources et ainsi de prévenir toute anomalie de la consommation de ressource sur une infrastructure informatique. [0096] L'étape de prédiction permet d'anticiper la consommation de la pluralité de ressources de l'infrastructure informatique. Ainsi, il est possible de déterminer à l'avance une anomalie de la consommation de ressource pouvant entrainer une surconsommation, une surcharge, une diminution des ressources disponibles, une saturation etc... L'étape de prédiction peut également permettre d'identifier un risque potentiel de survenue d'une anomalie dans la consommation de ressources et dans le temps. [0097] Ainsi, de façon avantageusement, un procédé selon l'invention peut comporter une étape 600 d'identification d'une ressource à risque d'anomalie. Cette étape peut être mise en oeuvre par un module de surveillance. [0098] Dans le cadre d'une étape 600 d'identification d'une ressource à risque d'anomalie, la valeur calculée de consommation à venir d'une ressource à prédire peut-être comparée à un seuil prédéterminé de surveillance. Ainsi, un procédé selon l'invention peut comprendre une étape de configuration d'un seuil prédéterminé de surveillance, par exemple en fonction d'un niveau maximal d'utilisation d'une ressource. [0099] En outre, si la prédiction de consommation en ressource dépasse le seuil de sur- veillance, le procédé peut comprendre une étape d'alerte comportant la transmission d'un message sur un client administrateur. Ceci permet d'informer les administrateurs qu'une anomalie risque de survenir. Ainsi, une action correctrice peut être mise en place avant que l'anomalie se produise et entraine un dysfonctionnement ou un arrêt dans le fonctionnement de l'infrastructure informatique. [0100] Par ailleurs, le seul de surveillance peut être paramétrable. Par exemple, selon des niveaux de risque : faible, moyen élevé ou normal, alerte et critique. Le seuil de surveillance est également paramétrable en fonction des ressources prédites, des périodes ou même des intervalles. Le seuil de surveillance peut également prendre en compte la consommation des ressources si un intervalle est dépassé ou non respecté, une période est dépassée ou non respectée. [0101] Selon un mode de réalisation, le procédé peut comprendre une étape de mise à jour des valeurs de consommation des ressources de l'infrastructure informatique. Ceci permet d'assurer la qualité de la prédiction. En outre, une mise à jour permet également de suivre l'évolution de l'infrastructure informatique et d'adapter les prédictions. Dans ce contexte, le procédé selon l'invention comporte avantageusement une répétition des étapes de mémorisation 100, détermination de fonction de modélisation 200 et détermination de corrélation 300 entre fonctions de modélisation. [0102] Le procédé selon l'invention peut comprendre la mise en place d'actions correctrices lorsqu'un seuil est dépassé. Une action correctrice peut être sélectionnée parmi : l'attribution d'une ressource supplémentaire pour une période temps ou un intervalle de temps en fonction de corrélation préalablement calculée entre fonctions, une modification de la quantité de ressource allouée, pour un même intervalle la diminution ou l'augmentation d'une ressource en fonction de la qualité de service attendu en fonction des corrélations entre fonctions préalablement calculées. [0103] Ainsi, avantageusement, le procédé selon l'invention peut comprendre une étape 700 de génération de nouvelles valeurs de dimensionnement de l'infrastructure in- formatique. Cette étape peut être mise en oeuvre par un module d'optimisation [0104] En particulier, un procédé selon l'invention peut comprendre une génération d'au moins un plan de dimensionnement optimisé, ladite étape de génération comportant la sélection de nouvelles valeurs de quantité de ressources attribuées pour le plan de dimensionnement optimisé pour lesquelles la consommation des ressources sont inférieures à des valeurs de consommations maximales prédéterminées en fonction des prédictions établies. [0105] Le procédé selon l'invention peut permettre de calculer le dimensionnement minimum en ressources, de l'infrastructure informatique, nécessaire à la bonne exécution des chaines applicativcs. Il permet par exemple de déterminer le ou les dimensionnements minimaux permettant l'exécution des chaines applicativcs métiers en respectant la consommation des ressources prédites dans le temps et les corrélations entre ressources. [0106] L'étape de génération d'au moins un plan de dimensionnement optimisé peut comporter la génération de valeurs de quantité de ressources en fonction des prédictions, de la consommation de ressource mesurée et du niveau d'utilisation maximal de ressource. Ainsi, une pluralité de valeurs peut être générée, par exemple de façon aléatoire. [0107] La génération de valeurs de quantité de ressources peut être suivie d'une étape de calcul de nouveaux niveaux d'utilisation maximale des ressources. Ce calcul peut être réalisé pour chaque valeur de quantité de ressources générées. Ceci permet d'optimiser la quantité de ressource qui sera attribuée et d'assurer le bon fonctionnement de l'infrastructure informatique. Par ailleurs, l'étape de génération peut comporter la sélection de nouvelles valeurs de quantité de ressources attribuées pour le plan de dimensionnement optimisé. Ces nouvelles valeurs sont sélectionnées parmi les valeurs générées lors de l'étape et correspondent aux valeurs pour lesquelles la prédiction respect le seuil de surveillance. Alternativement, l'administrateur SI peut sélectionner les valeurs de quantité de ressources adaptées. [0108] En outre, le procédé selon l'invention peut comporter la génération d'une pluralité de plans de dimensionnement optimisés La génération d'une pluralité de plans de dimensionnement optimisés permet à un administrateur SI de sélectionner celui dont les ressources disponibles et/ou prédites correspondent aux ressources nécessaires. Ainsi, 23 dans le cas d'une génération d'une pluralité de plans de dimensionnement optimisés la sélection d'un plan de dimensionnement à appliquer peut-être laissée à un utilisateur. Néanmoins, avantageusement, le procédé selon l'invention peut comporter une étape de sélection automatisée d'un plan de dimensionnement optimisé. [0109] Suite à l'étape de génération d'au moins un plan de dimensionnement optimisé ou suite à l'éventuelle sélection d'un plan de dimensionnement optimisé, le procédé selon l'invention peut comporter en outre une étape de vérification du respect des seuils de surveillances par exemple lors de sa mise en oeuvre sur une infrastructure informatique correspondant au nouveau plan de dimensionnement optimisé. [0110] Selon un deuxième aspect, l'invention concerne un dispositif 2 d'analyse de consommation d'une ressource dans une infrastructure informatique. [0111] En particulier, comme illustré à la figure 7, le dispositif 2 d'analyse comporte un module de modélisation 20, un module de calcul 50, un module de prédiction 60 et au moins une sonde 90. Le dispositif 2 d'analyse peut également comporter un module de mémorisation 10, un module de segmentation 30, un module de consolidation 40, un module d'alerte 70 et un module de dimensionnement 80. Ces modules peuvent comporter un processeur pour l'exécution d'au moins une instruction. En outre, ils peuvent comporter ou être couplé à d'autres moyens tels que des combinaisons de processeurs, de mémoire ainsi que de codes supportant des instructions. [0112] Le module de mémorisation 10 est avantageusement configuré pour mémoriser des consommations de ressources, de préférence des consommations de ressources passées. Cette mémorisation peut être réalisée sur une durée de temps plus ou moins longue par exemple, sur un ou plusieurs jours, sur une ou plusieurs semaines, sur un ou plusieurs mois, sur une ou plusieurs années. Le module 10 de mémorisation peut comprendre une mémoire transitoire et/ou une mémoire non transitoire. La mémoire non transitoire peut être un support tel qu'un CDrom, une carte mémoire, un disque dur local ou un disque dur hébergé par un serveur distant. De préférence, le module de mémorisation prend la forme d'un disque dur local. Le module de mémorisation est notamment apte à enregistrer, par exemple sous la forme d'un ou plusieurs fichiers, des données générées par une IHM ou par des sondes de consommation ou encore des données acquises par l'intermédiaire d'un autre module. Ces données peuvent par exemple correspondre à des données relatives aux capacités de l'infrastructure informatique, aux besoins des chaines applicatives, aux ressources disponibles ou encore à des paramètres de fonctionnement prédéterminés ou à des périodes de temps (e.g. d'activités) identifiées. [0113] Par exemple, le module de mémorisation est de préférence configuré pour mémoriser une ou plusieurs consommations d'une pluralité de ressource d'une infrastructure informatique. Pour cela, le module de mémorisation peut comprendre n'importe quel 24 support lisible par ordinateur connu dans l'art comprenant, par exemple, une mémoire volatile, telle qu'une mémoire vive statique (SRAM) et une mémoire vive dynamique (DRAM), et / ou une mémoire non volatile, telle que mémoire morte, mémoires flash, disques durs, disques optiques et bandes magnétiques. Le module de mémorisation peut comprendre une pluralité d'instructions ou de modules ou d'applications pour effectuer diverses fonctionnalités. Ainsi, le module de mémorisation peut mettre en oeuvre des routines, des programmes, ou des structures de données de type matricielle. Le module de mémorisation, comme les autres modules, peut par exemple être connecté avec les autres composants du système ou du dispositif [0114] Le module de mémorisation 10 est avantageusement configuré pour mémoriser au moins deux périodes de temps (ou d'activités) associées à des besoins en ressources différents. [0115] Les données mémorisées ainsi que les périodes d'activités peuvent avoir été ren- seignées, des la mise en route ou au cours du temps, par un utilisateur via une IHM. En effet, généralement l'administrateur du SI connait l'historique d'utilisation ainsi que les prévisions. Alternativement, les données mémorisées peuvent avoir été acquises par l'intermédiaire de sondes (sondes informatiques ou sondes de consommation). 11 y a plus particulièrement, pour chaque période de temps (c.g. intervalle de temps associé à des besoins en ressources différents), la mémorisation d'une date de début et d'une date de fin de période et la mémorisation de besoin en ressource. [0116] En outre, les valeurs mémorisées des besoins en ressources sont par exemple : [0117] une date de début de la période, une date de fin de la période, et/ou une liste des briques applicatives avec leurs besoins en ressources (e.g. mémoire vive consommées, mémoire disque consommée, taux d'utilisation de CPU) [0118] Le dispositif 2 selon l'invention peut comprendre un module 20 de modélisation. Le module de modélisation est configuré pour déterminer pour une période donnée, d'une pluralité de fonctions de modélisations de consommation de ressource, chacune desdites fonctions modélisant l'évolution temporelle de la consommation d'une ressource pour un intervalle temporel. [0119] Le module de modélisation peut comporter un processeur pour l'exécution d'au moins une fonction de modélisation, pour modéliser l'évolution temporelle de la consommation dde ressource. En outre, le module de modélisation peut comporter ou être couplé à d'autres moyens tels que des combinaisons de processeurs, de mémoire ainsi que de codes supportant des instructions ou à un référentiel comportant une pluralité de fonctions mathématiques mémorisées. Le module de modélisation 20 est configuré pour attribuer à l'évolution temporelle de chaque ressource une fonction ma- thématique du référentiel, notamment au moyen de processeur. [0120] Ainsi, chaque intervalle de la période sera modélisé et associé à une ou plusieurs fonctions de modélisation comprises dans la mémoire du module de modélisation, ce qui permet d'obtenir des modèles pour définir l'évolution de la consommation d'une ressource pour un intervalle temporel de la période et plus largement pour la période. [0121] Cette ou ces fonctions de modélisation pourront par exemple être acquises par le module de modélisation, via un appel à un ou plusieurs fichiers de modélisation, mémorisée sur le module de mémorisation 10 ou bien à des instructions transmises à partir d'une interface (e.g. graphique). Ainsi, le module de modélisation peut être configuré pour recevoir et prendre en compte des fonctions de modélisation par exemple mémorisées sur une mémoire telle qu'une mémoire non-volatile. [0122] En particulier, le module de modélisation selon l'invention est apte à, de préférence configuré pour, mémoriser une ou plusieurs fonctions de modélisation. [0123] Le dispositif selon l'invention peut comprendre un module 30 de segmentation. Le module de segmentation est par exemple configuré pour segmenter une période en unc pluralité d'intervalles pour chaque ressource de chaque dispositif informatique. Le module de segmentation permet l'obtention d'une pluralité d'intervalles pour une même période pouvant être utilisé pour modéliser l'évolution de la consommation de ressource pour chaque ressource de chaque dispositif informatique de l'infrastructure informatique selon une ou plusieurs fonctions de modélisation. Le module de segmentation 30 peut communiquer avec le module de modélisation 20 afin de segmenter une période selon les fonctions de modélisation modélisant au mieux une période. En outre, le module de segmentation 30 peut être paramétrable. Ainsi, le module de segmentation 30 peut être paramétré pour définir des intervalles de temps correspondant à une durée limitée en seconde, en minute, en hem-e ou toute autre durée limitée dans le temps. Le module de segmentation peut également être paramétrable selon la charge, le travail, le temps. [0124] Le dispositif selon l'invention peut comprendre un module 40 de consolidation. Le module de consolidation est de préférence configuré pour rechercher une proximité entre chaque fonction de modélisation de consommation déterminée et la pluralité d'intervalles d'une période pour chaque ressource de chaque chaine applicative. Ce module de consolidation 40 permet d'affiner les fonctions de modélisations en fonction des périodes pour des intervalles sensiblement identique. Le module de consolidation est également configuré pour identifier une fréquence de répétition des fonctions de modélisation. Le module de consolidation peut comprendre une mémoire apte à mémoriser un seuil de répétition préalablement déterminé. En outre, le module de consolidation est apte à définir une valeur de fréquence de répétition pour chaque fonction de modélisation et de comparer cette valeur au seuil de répétition préa- 26 lablement défini. Ainsi, ceci permet d'affiner plus finement la recherche de proximité entre chaque fonction de modélisation de consommation. De préférence, les fréquences de répétition dont la valeur est inférieure au seuil de répétition prédéterminée sont supp ri mées . [0125] Le dispositif selon l'invention peut comprendre un module 50 de calcul. Le module de calcul est avantageusement configure pour la détermination de corrélation entre les fonctions de modélisation de consommation de ressource. En particulier, le module de calcul est configure pour le calcul d'au moins une corrélation entre fonction de modélisation modélisant des identiques ou différentes, de préférence différentes, et de préférence pour des intervalles temporels différent. [0126] Le module de calcul peut permettre un affinage par corrélation. En outre, le module de calcul peut être configure pour déterminer une valeur fréquence de répétition de la fréquence de corrélation. Le module de calcul peut comprendre une mémoire apte à mémorisé un seuil de répétition de corrélation préalablement déterminé. En outre, le module de calcul est apte à définir une valeur de fréquence de répétition pour chaque fonction de modélisation et de comparer cette valeur au seuil de répétition préalablement défini. Ainsi, ceci permet une recherche de proximité entre chaque fonction de modélisation de consommation. De préférence, les fréquences de corrélation dont la valeur est inférieure au seuil de répétition de corrélation prédéterminée sont supprimées. Par ailleurs, le module de calcul peut également être configure pour déterminer un degré de fiabilité. Le module de calcul est apte à croiser les différentes fonctions de corrélation ou des fréquences de répétition des fréquences de corrélation. Si plusieurs fréquences de corrélation sont retrouvées ou si plusieurs fréquences de répétition des fréquences de corrélation sont retrouvées, le module de calcul est apte à implémenter le degré de fiabilité. Ceci permet d'améliorer et d'affiner le degré de fiabilité. [0127] Le dispositif selon l'invention peut comprendre une ou une pluralité de sondes 90. Alternativement, le dispositif selon l'invention peut être couplé à une ou plusieurs sondes 90. [0128] Les sondes 90 sont configurées notamment pour mesurer la consommation en ressources de chaque ressource de chaque chaine applicative. La ou les sondes permettent de collecter des données sur la consommation des ressources de l'infrastructure informatique et plus particulièrement de chaque chaine applicative, ou machine, la composant. Plusieurs ressources peuvent être mesurées en parallèle. [0129] Ces mesures peuvent être réalisées à partir d'une sonde, par exemple une sonde de type « Niger s Monitor » (Nmon) ou « Performance Monitor » (Perfmon). Les sondes Nmon permettent par exemple d'afficher les données de CPU, mémoire, swap, réseau, des informations sur les utilisateurs, les groupes, les supports de stockages, sur 27 l'utilisation du kerncl, ou les processus les plus consommateurs. Les sondes de type Perfmon permettent de mesurer les performances d'une infrastructure informatique. Les informations collectées peuvent par exemple correspondre à des pourcentages d'utilisation de ressources, des temps de réponse, des temps de traitement mais également le statut des ports, le nombre de files de message JDBC ou JMS, le taux d'occupation du système de fichiers, le taux de fonctionnement du ramasse miettes ou récupérateur de mémoires (pour « garbage collector » en anglais) pour les applications J2EE (pour « Java Enterprise Edition » en anglais). [0130] Ces sondes peuvent être associées à chaque paramètre (c.g. ressource) pour remonter les informations de mesure ou métriques, représentant par exemple l'état de fonctionnement des ressources et particulièrement la consommation associée. Pour chaque paramètre, la ou les sondes définissent un identifiant de paramètre et une valeur de paramètre. Les valeurs des paramètres peuvent être suivies en continu ou à des intervalles configurables de façon à obtenir des informations pour chaque paramètre en fonction du temps. Ces informations peuvent être stockées dans une mémoire comme par exemple dans le module de mémorisation. Dans certains modes de réalisation, le dispositif comporte une IHM permettant de définir les sondes sur chaque machine qui remontent les métriques provenant de l'utilisation des ressources de la machine. [0131] De telles consommations en ressources peuvent être mémorisées dans au moins un tableau matriciel mémorisé, dont le nombre de ressource définit une dimension du tableau matriciel, le nombre de plages horaires affectées définissant une autre dimension du tableau matriciel, et les pourcentages d'utilisation de la ressource constituant le coefficient d'une ligne ou colonne supplémentaire. Ces informations peuvent, de préférence, se retranscrire sous la forme d'une matrice Mj machine mémorisée dans une mémoire, chaque ligne de la matrice machine Mj représentant une ressource de la machine (CPU, RAM, ....etc.), chaque colonne de la matrice une plage horaire et chaque valeur présente dans une case de la ligne d'une ressource représentant la consommation de cette ressource pour la période horaire définie pour la colonne. Par ailleurs, les sondes peuvent être configurées pour mesurer le niveau d'utilisation maximal de ressource pour chaque ressource de l'infrastructure informatique. [0132] Le dispositif selon l'invention peut comprendre un module 60 de prédiction. Le module de prédiction est avantageusement configuré pour prédire la consommation en ressource. En outre, le module de prédiction peut être configuré pour calculer une valeur de consommation à venir. [0133] Le dispositif selon l'invention peut comprendre un module 70 d'alerte configuré pour émettre une alarme lorsqu'une prédiction, un seuil, ou un niveau d'utilisation ou de consommation n'est pas respecté ou dépassé. Ceci permet d'alerter les adminis- 28 trateurs. [0134] Un module de dimensionnement 80 selon l'invention est en particulier configure pour sélectionner de valeurs de quantité de ressources attribuées pour l'au moins un plan de dimensionnement optimisé, pour lesquelles il n'y a plus de prédiction d'anomalies. [0135] Selon un autre aspect, l'invention se rapporte à une infrastructure 5 informatique configure° pour permettre une analyse d'une consommation de ressources pour la prédiction d'une anomalie de consommation d'une de ses ressources, ladite infrastructure informatique pouvant comprenant, tel qu'illustré à la figure 8, un dispositif d'analyse selon l'invention. [0136] L'infrastructure informatique comprend de préférence une pluralité de dispositifs in- formatiques 3 tels que des serveurs. En outre, elle comprend ou est couplée à un dispositif 2 d'analyse de consommation de ressources selon l'invention. Une infrastructure informatique 5 est plus particulièrement unc infrastructure informatique en production dont les ressources sont utilisées par des chaînes 4 applicatives constituées de briques applicatives 4a, 4h, 4c, 4d. Lorsque l'on prête unc action à l'infrastructure informatique selon l'invention, celle-ci est en fait effectuée par un microprocesseur commandé par des codes instructions enregistrés dans une mémoire. Si l'on prête une action à une application, celle-ci est en fait effectuée par un microprocesseur de l'infrastructure informatique, dans une mémoire dans laquelle les codes instructions correspondant à l'application sont enregistrés. Une chaîne applicative comprend un ensemble de ressources qui sont utilisée entièrement ou partiellement par une pluralité de serveurs. 29 [Revendication I] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] REVENDICATIONSProcédé (1) d'analyse d'une consommation de ressources dans unc infrastructure informatique, ladite infrastructure informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques (3), pour la prédiction d'une anomalie de consommation de ressource sur un dispositif informatique (3), ledit procédé comprenant : - unc étape (200) de détermination, pour une période donnée, d'une pluralité de fonctions de modélisation (FM) de consommation de ressource, chacune desdites fonctions modélisant l'évolution temporelle de la consommation d'une ressource pour un intervalle temporel de la période ; - une étape (300) de détermination de corrélation entre lesdites fonctions de modélisation de consommation de ressource, ladite étape de détermination de corrélation comportant le calcul d'au moins une corrélation entre fonctions de modélisation (FM), de préférence pour des intervalles temporels différents ; - une étape (400) de mesure d'une consommation de ressource, ladite étape comportant une mesure d'une valeur de consommation d'une première ressource; et - une étape (500) de prédiction de la consommation de ressources de l'infrastructure informatique, ladite étape de prédiction comportant un calcul d'une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire à partir de la valeur de consommation de la première ressource et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation (FM), ladite corrélation préalablement calculée correspondant alors à une corrélation entre une fonction de modélisation de la première ressource et une fonction de modélisation de la ressource à prédire. Procédé (1) d'amdyse selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape de génération (210) d'une pluralité de fonctions de modélisations redondantes sur une même période. Procédé (1) d'analyse selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape (230) de recherche de proximité entre fonctions de modélisation (FM), ladite recherche de proximité se faisant entre fonctions de modélisation (FM) d'une même ressource et de périodes données différentes. Procédé (1) d'analyse selon l'une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape d'identification (240) d'une 30 [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] fréquence de répétition des fonctions de modélisation et de sélection, pour chaque intervalle temporel, d'une fonction de modélisation la plus représentative de cet intervalle temporel pour un ensemble de périodes considérées. Procédé (1) d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que la corrélation préalablement calculée est une fonction de corrélation entre deux fonctions de modélisation. Procédé (1) d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (330) d'identification d'une fréquence de répétition de corrélation. Procédé (1) d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de détermination (340) d'un degré de fiabilité d'une corrélation et une suppression des corrélations présentant un degré de fiabilité inférieur à un seul prédéterminé. Procédé (1) d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape (600) d'identification d'une ressource à risque d'anomalie, ladite étape d'identification comportant une comparaison d'une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire à une valeur de seuil surveillance prédéterminée, la ressource à prédire devant une ressource à risque d'anomalie lorsqu'une valeur de seuil surveillance prédéterminée est dépassée. Procédé (1) d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape (700) de génération de nouvelles valeurs de dimensionnement de l'infrastructure informatique, ladite étape (700) de génération comportant une sélection de nouvelles valeurs de quantité de ressources attribuées à au moins un dispositif informatique composant l'infrastructure informatique, lesdites nouvelles valeurs de quantité de ressources comportant, pour la ressource à prédire, une valeur de quantité de ressource attribuée supérieur à la valeur de consommation à venir calculée. Dispositif (2) d'analyse de consommation de ressources dans une infrastructure informatique, ladite infrastructure informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques, pour la prédiction d'une anomalie de consommation de ressource sur un dispositif informatique, ledit procédé comprenant : - un module (30) de modélisation configuré pour déterminer, pour une période donnée, une pluralité de fonctions de modélisation de 31 [Revendication 11] consommation de ressource, chacune desdites fonctions modélisant l'évolution temporelle de la consommation d'une ressource pour un intervalle temporel de la période ; - un module (50) de calcul configure pour la détermination de corrélation entre lesdites fonctions de modélisation de consommation de ressource, la détermination de corrélation comportant le calcul d'au moins une corrélation entre fonctions de modélisation, de préférence pour des intervalles temporels différents ; - au moins une sonde (90) configur6e pour mesurer la consommation de ressource, la mesure de consommation de ressource comportant la mesure d'une valeur de consommation d'une première ressource; et - un module (60) de prédiction de la consommation de ressources de l'infrastructure informatique, configure pour calculer une valeur de consommation à venir d'une ressource à prédire, à partir de la valeur de consommation de la première ressource et d'une corrélation préalablement calculée entre fonctions de modélisation (FM), ladite corrélation préalablement calculée correspondant alors à une corrélation entre une fonction de modélisation de la première ressource et une fonction de modélisation de la ressource à prédire. Infrastructure (5) informatique comprenant une pluralité de dispositifs informatiques (3), ladite infrastructure (5) informatique comprenant un dispositif d'analyse selon la revendication 10.