說起機器學習今天的我們已經(jīng)再熟悉不過無論生活還是工作各種地方都能見到它的身影但是對存儲而言機器學習又意味著什么呢?
為什么機器學習很重要
機器學習小科普
以2016年圍棋界李世石大戰(zhàn)AlphaGo為開端,人工智能(包括機器學習)瞬間闖入了我們的視野。手機拍照,人工智能可以幫你自動識別場景并選擇最佳拍攝參數(shù),為你節(jié)省后期工作;欺詐風控,人工智能可以自動識別風險交易,從而防止用戶資產(chǎn)損失,還有自動駕駛汽車、智能語音客服等。
今天各種產(chǎn)品或軟件都聲稱自己內(nèi)置了人工智能。雖然它們被用于生產(chǎn)、生活的各個領域,不過核心理念都是一樣,幫助人們從簡單勞動力中釋放出來,無論在辦公場所還是其他方面,都可以騰出更多的時間處理其他問題。
這一理念也被用到了存儲領域。
從安裝部署到運維管理,近年來企業(yè)存儲的智能化、自動化程度越來越高,人工參與程度逐漸降低。管理員只需簡單的操作,存儲陣列即可自動化完成初始化配置;管理功能也變得更加智能,通過智能分析和優(yōu)化功能,存儲陣列能夠自動找到系統(tǒng)瓶頸,為管理員提出建議。
不僅如此,隨著人工智能技術(shù)的引入,企業(yè)存儲逐漸從執(zhí)行命令的機器,也在進化為能夠具有自我學習能力的自主系統(tǒng)。
不過,并不是所有存儲公司都具備這一條件,因為對于任何一個人工智能而言,數(shù)據(jù)、算力和算法這三要素都是人工智能取得顯著成就的必備條件。巧婦難為無米之炊,人工智能要有著大量的數(shù)據(jù)作為支撐,而且需要覆蓋各種可能的場景,這樣才能得到一個表現(xiàn)良好的模型,才能更智能。而有了數(shù)據(jù)之后,還需要進行訓練,不斷地訓練。
因此,要將人工智能引入存儲領域,考驗的是一個企業(yè)強大的研發(fā)實力以及深厚的行業(yè)經(jīng)驗,畢竟存儲里存放的是企業(yè)最寶貴的資產(chǎn)——數(shù)據(jù)。
而作為業(yè)界首屈一指的端到端IT解決方案提供商,戴爾科技憑借數(shù)十年的IT基礎架構(gòu)深耕,以及覆蓋全行業(yè)的客戶積累,于2018年在業(yè)界率先推出了內(nèi)置機器學習引擎的高端存儲PowerMax。
PowerMax利用預測分析和模式識別,可根據(jù)I/O配置文件自動將數(shù)據(jù)置于合適的介質(zhì)上(不產(chǎn)生額外開銷),從而更大限度地提高性能。
以一個典型的200TB PowerMax陣列為例,它可以實時分析和預測4000萬個數(shù)據(jù)集,每天可以推動60億個決策,包括:
1. 將數(shù)據(jù)放置在哪(閃存或SCM)
2. 應對哪些數(shù)據(jù)進行壓縮或重復數(shù)據(jù)消除
3. 哪些QoS服務級別需要更多性能
今年6月,戴爾科技又推出中端存儲新品PowerStore,機器學習被用在了更廣泛的領域。PowerStore是一組聯(lián)邦存儲集群,最多可以達到4個Appliance(每個Appliance均是一臺雙控制節(jié)點的存儲)。
*戴爾易安信PowerStore采用英特爾?至強?可擴展處理器,該處理器可以優(yōu)化工作負載,可靠性強,還有高計算力、高穩(wěn)定性和高效敏捷性,不僅幫助PowerStore輕松滿足既定工作負載,也可以為數(shù)字化變革做好準備。
那么對于某個業(yè)務系統(tǒng)而言,數(shù)據(jù)卷放在哪個Appliance上才是最優(yōu)的選擇呢?在過去,這對存儲管理員來說是一個非常頭疼的工作。這里舉一個真實的例子:
一個企業(yè)級用戶的IT環(huán)境中部署了5套存儲,每次有新業(yè)務上線時,存儲管理員需要根據(jù)業(yè)務的性能和容量要求,決定將業(yè)務數(shù)據(jù)部署在哪臺存儲中,因此存儲管理員需要對每臺存儲的運行狀況有充分的、持續(xù)的掌握,并做出準確的判斷。
然而,業(yè)務的需求是在不斷變化的,當業(yè)務運行一段時間以后,原存儲很有可能不再適合該業(yè)務運行了,那么又要為之選擇新的存儲設備。
另一方面,數(shù)據(jù)遷移也成了新的問題。數(shù)據(jù)遷移過程中大量手工操作的風險,以及帶來的停機影響是每個管理員都不愿觸碰的雷區(qū)。
可是在PowerStore中,一切就都不同了。
通過PowerStore的機器學習引擎,可以根據(jù)業(yè)務的存儲需求自動分析群集中哪個Appliance是最佳的部署選擇,并且在業(yè)務運行期間實時關(guān)注數(shù)據(jù)卷的增長趨勢,當需要進行遷移時會自動通知管理員,并給出最佳的遷移建議。
當管理員確認操作后,PowerStore會自動在集群內(nèi)的Appliance間遷移據(jù),切換過程應用無需停機。通過這樣的機制,可以使數(shù)據(jù)永遠運行在最適合運行的存儲環(huán)境中,確保數(shù)據(jù)服務質(zhì)量。
今天,人類和計算機產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量之龐大,已遠遠超出人類可以吸收、解釋并據(jù)此做出復雜決策的能力范圍。人工智能構(gòu)成了所有計算機學習的基礎,代表著所有復雜決策的未來。掌握人工智能,就等于于掌握未來,而內(nèi)置人工智能的存儲系統(tǒng),則能幫您在“掌握”的路徑上,快人一步。
責任編輯:lq
-
存儲
+關(guān)注
關(guān)注
13文章
4266瀏覽量
85688 -
自動化
+關(guān)注
關(guān)注
29文章
5519瀏覽量
79122 -
機器學習
+關(guān)注
關(guān)注
66文章
8382瀏覽量
132444
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論