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    【存儲知識小講堂系列】為什么機器學習很重要

    2020年11月27日 17:18:27 來源:中文科技資訊

      說起機器學習

      今天的我們已經再熟悉不過

      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?

    圖片.png

      來看看由戴爾科技員工配音的

      存儲知識小講堂

      2分鐘快速了解

      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,為你節省后期工作;欺詐風控,人工智能可以自動識別風險交易,從而防止用戶資產損失,還有自動駕駛汽車、智能語音客服等。

      今天各種產品或軟件都聲稱自己內置了人工智能。雖然它們被用于生產、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,通過智能分析和優化功能,存儲陣列能夠自動找到系統瓶頸,為管理員提出建議。

      不僅如此,隨著人工智能技術的引入,企業存儲逐漸從執行命令的機器,也在進化為能夠具有自我學習能力的自主系統

      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,數據、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據作為支撐,而且需要覆蓋各種可能的場景,這樣才能得到一個表現良好的模型,才能更智能。而有了數據之后,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,考驗的是一個企業強大的研發實力以及深厚的行業經驗,畢竟存儲里存放的是企業最寶貴的資產——數據

      而作為業界首屈一指的端到端IT解決方案提供商,戴爾科技憑借數十年的IT基礎架構深耕,以及覆蓋全行業的客戶積累,于2018年在業界率先推出了內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I/O配置文件自動將數據置于合適的介質上(不產生額外開銷)從而更大限度地提高性能

    圖片.png

      以一個典型的200TB PowerMax陣列為例,它可以實時分析和預測4000萬個數據集,每天可以推動60億個決策,包括:

      將數據放置在哪(閃存或SCM)

      應對哪些數據進行壓縮或重復數據消除

      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均是一臺雙控制節點的存儲)。

    5.jpg

      *戴爾易安信PowerStore采用英特爾®至強®可擴展處理器,該處理器可以優化工作負載,可靠性強,還有高計算力、高穩定性和高效敏捷性,不僅幫助PowerStore輕松滿足既定工作負載,也可以為數字化變革做好準備。

      那么對于某個業務系統而言,數據卷放在哪個Appliance上才是最優的選擇呢?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

      一個企業級用戶的IT環境中部署了5套存儲,每次有新業務上線時,存儲管理員需要根據業務的性能和容量要求,決定將業務數據部署在哪臺存儲中,因此存儲管理員需要對每臺存儲的運行狀況有充分的、持續的掌握,并做出準確的判斷

      然而,業務的需求是在不斷變化的,當業務運行一段時間以后,原存儲很有可能不再適合該業務運行了,那么又要為之選擇新的存儲設備。

      另一方面,數據遷移也成了新的問題。數據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。

      可是在PowerStore中,一切就都不同了。

      通過PowerStore的機器學習引擎,可以根據業務的存儲需求自動分析群集中哪個Appliance是最佳的部署選擇,并且在業務運行期間實時關注數據卷的增長趨勢,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會自動在集群內的Appliance間遷移據,切換過程應用無需停機。通過這樣的機制,可以使數據永遠運行在最適合運行的存儲環境中,確保數據服務質量。

    6.png

      今天,人類和計算機產生的數據量之龐大,已遠遠超出人類可以吸收、解釋并據此做出復雜決策的能力范圍。人工智能構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,而內置人工智能的存儲系統,則能幫您在“掌握”的路徑上,快人一步

      今天的存儲知識小講堂

      就講到這里

      下一期見~

      往期回顧

      ● 存儲知識小講堂,開課!

      ● 存儲知識小講堂第二課來啦!

      ●第三課——魏總又遇上麻煩事啦

      ●第四課——不選最好只選最對

      ●第五課——為什么NVMe-OF很重要

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      的入門與精通

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