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    【存储知识小讲堂系列】为什么机器学习很重要

    2020年11月27日 17:18:27   来源:中文科技资讯

      说起机器学习

      今天的我们已经再熟悉不过

      无论生活还是工作

      各种地方都能见到它的身影

      但是对存储而言

      机器学习又意味着什么呢?

    图片.png

      来看看由戴尔科技员工配音的

      存储知识小讲堂

      2分钟快速了解

      为什么机器学习很重要

      机器学习小科普

      以2016年围棋界李世石大战AlphaGo为开端,人工智能(包括机器学习)瞬间闯入了我们的视野。手机拍照,人工智能可以帮你自动识别场景并选择最佳拍摄参数,为你节省后期工作;欺诈风控,人工智能可以自动识别风险交易,从而防止用户资产损失,还有自动驾驶汽车、智能语音客服等。

      今天各种产品或软件都声称自己内置了人工智能。虽然它们被用于生产、生活的各个领域,不过核心理念都是一样,帮助人们从简单劳动力中释放出来,无论在办公场所还是其他方面,都可以腾出更多的时间处理其他问题。

      这一理念也被用到了存储领域

      从安装部署到运维管理,近年来企业存储的智能化、自动化程度越来越高,人工参与程度逐渐降低。管理员只需简单的操作,存储阵列即可自动化完成初始化配置;管理功能也变得更加智能,通过智能分析和优化功能,存储阵列能够自动找到系统瓶颈,为管理员提出建议。

      不仅如此,随着人工智能技术的引入,企业存储逐渐从执行命令的机器,也在进化为能够具有自我学习能力的自主系统

      不过,并不是所有存储公司都具备这一条件,因为对于任何一个人工智能而言,数据、算力和算法这三要素都是人工智能取得显著成就的必备条件。巧妇难为无米之炊,人工智能要有着大量的数据作为支撑,而且需要覆盖各种可能的场景,这样才能得到一个表现良好的模型,才能更智能。而有了数据之后,还需要进行训练,不断地训练

      因此,要将人工智能引入存储领域,考验的是一个企业强大的研发实力以及深厚的行业经验,毕竟存储里存放的是企业最宝贵的资产——数据

      而作为业界首屈一指的端到端IT解决方案提供商,戴尔科技凭借数十年的IT基础架构深耕,以及覆盖全行业的客户积累,于2018年在业界率先推出了内置机器学习引擎的高端存储PowerMax

      PowerMax利用预测分析和模式识别,可根据I/O配置文件自动将数据置于合适的介质上(不产生额外开销)从而更大限度地提高性能

    图片.png

      以一个典型的200TB PowerMax阵列为例,它可以实时分析和预测4000万个数据集,每天可以推动60亿个决策,包括:

      将数据放置在哪(闪存或SCM)

      应对哪些数据进行压缩或重复数据消除

      哪些QoS服务级别需要更多性能

      今年6月,戴尔科技又推出中端存储新品PowerStore,机器学习被用在了更广泛的领域。PowerStore是一组联邦存储集群,最多可以达到4个Appliance(每个Appliance均是一台双控制节点的存储)。

    5.jpg

      *戴尔易安信PowerStore采用英特尔®至强®可扩展处理器,该处理器可以优化工作负载,可靠性强,还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性,不仅帮助PowerStore轻松满足既定工作负载,也可以为数字化变革做好准备。

      那么对于某个业务系统而言,数据卷放在哪个Appliance上才是最优的选择呢?在过去,这对存储管理员来说是一个非常头疼的工作。这里举一个真实的例子

      一个企业级用户的IT环境中部署了5套存储,每次有新业务上线时,存储管理员需要根据业务的性能和容量要求,决定将业务数据部署在哪台存储中,因此存储管理员需要对每台存储的运行状况有充分的、持续的掌握,并做出准确的判断

      然而,业务的需求是在不断变化的,当业务运行一段时间以后,原存储很有可能不再适合该业务运行了,那么又要为之选择新的存储设备。

      另一方面,数据迁移也成了新的问题。数据迁移过程中大量手工操作的风险,以及带来的停机影响是每个管理员都不愿触碰的雷区。

      可是在PowerStore中,一切就都不同了。

      通过PowerStore的机器学习引擎,可以根据业务的存储需求自动分析群集中哪个Appliance是最佳的部署选择,并且在业务运行期间实时关注数据卷的增长趋势,当需要进行迁移时会自动通知管理员,并给出最佳的迁移建议

      当管理员确认操作后,PowerStore会自动在集群内的Appliance间迁移据,切换过程应用无需停机。通过这样的机制,可以使数据永远运行在最适合运行的存储环境中,确保数据服务质量。

    6.png

      今天,人类和计算机产生的数据量之庞大,已远远超出人类可以吸收、解释并据此做出复杂决策的能力范围。人工智能构成了所有计算机学习的基础,代表着所有复杂决策的未来。掌握人工智能,就等于于掌握未来,而内置人工智能的存储系统,则能帮您在“掌握”的路径上,快人一步

      今天的存储知识小讲堂

      就讲到这里

      下一期见~

      往期回顾

      ● 存储知识小讲堂,开课!

      ● 存储知识小讲堂第二课来啦!

      ●第三课——魏总又遇上麻烦事啦

      ●第四课——不选最好只选最对

      ●第五课——为什么NVMe-OF很重要

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      的入门与精通

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      相关内容推荐:戴尔易安信 PowerStore |克服数据中心核心存储“症状”的“一剂良方”

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    [编号: H001]
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