利用人工智能提高大数据存储和管理效率

随着大数据来源的增多和企业可用数据的增加,存储容量规划成为存储管理员面临的问题。估计每天产生2.5万亿字节的数据。现在,如果用神经元计算,这是相当于2.5亿人脑的巨大数据量。此外,同样的估计显示,全球总数据的90%产生于2016年至2018年。

简而言之,每天生成的数据越来越多,这增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是,人工智能可以节省存储管理员,帮助他们高效地存储和管理数据。通过使用AI数据存储,供应商和企业可以将存储管理提升到一个新的水平。此外,存储管理员可以为他们当前试图管理的指标找到解决方案。

存储管理员需要努力的主要指标

存储管理员在管理存储问题时面临一些挑战。此外,如果他们克服了这些挑战,将有助于他们在数据存储的各个方面找到适当的平衡,例如在哪里分配工作负载、如何分配工作负载以及如何优化堆栈等。

一般来说,吞吐量是指处理某物的速度。在网络级别,吞吐量以Mbps(兆位/秒)衡量,而在存储级别,吞吐量以MB/秒衡量(兆字节/second)。因为一个字节等于八兆位,所以在存储级别上提高了生产率。而且,管理增加的生产力变得很困难。

延时

延迟是服务器完成请求所需的时间。就存储而言,这是指满足对单个内存块的请求所需的时间。存储块或块存储是在卷中存储数据的块。纯延迟不受吞吐量影响,但如果单个块请求较大,应用延迟可能会随着吞吐量的增加而偏离。

IOPS(每秒输入/输出操作数)

IOPS是存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务数。存储堆栈是允许过程调用的数据结构。这意味着将多个过程存储在彼此的堆栈上,然后在调用和返回的基础上逐个执行所有的过程。例如,如果一个过程被调用,它将被执行,然后返回调用堆栈中的下一个过程。此外,当谈到IOPS时,基本输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。例如,读取一个大文件和几个小文件可能会影响IOPS。因为读取单个大文件只需要一个读取任务,所以可以以更高的速度执行,而另一方面,读取多个文件的速度非常慢,因为需要执行许多读取任务。

AI数据存储如何解决存储问题企业管理员和存储供应商处理多种存储类型。而且还满足不同投入产出服务的指标。大型文件共享应用程序可能需要适当的吞吐量,但也必须允许延迟损失,因为大型复杂的应用程序可能会对延迟产生不利影响。另一方面,电子邮件服务器可能需要大量存储、低延迟和良好的吞吐量,但它可能不需要非常苛刻的IOPS配置文件。此外,存储管理员应该决定应该为哪个存储分配哪些资源。因此,当一个组织中有成千上万的服务在运行时,对基本存储的管理超出了人们做出明智改变的能力。而且,这也是AI算法派上用场的地方。

人工智能支持的存储管理和规划

人工智能可以监控存储,以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出功能或应用程序任务生成的数据流。通过检测这些工作负载模式,人工智能可以帮助存储管理员了解哪些工作负载可能会使他们面临最大化存储阵列的风险。此外,存储监控可以帮助您了解是否有任何额外的工作负载可以放入阵列。如果添加到阵列中,工作负载会造成多大的中断。

例如,假设一家企业正在向流程中添加电子邮件服务器。在这种情况下,人工智能系统可以帮助预测存储阵列是满足服务器的存储需求还是最大化存储需求。借助这种技术,存储管理员可以主动获取有关如何将不同工作负载分配到不同存储堆栈并最大限度减少延迟的信息。因此,将人工智能集成到存储阵列中,存储供应商和组织可以优化存储堆栈。

除了监控存储活动,存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用程序的编码和错误。这有助于他们更好地理解如何围绕应用程序的要求设计存储体系结构。他们通过理解应用程序的输入/输出模式来做到这一点。用于执行此操作的最常见技术是捕获应用程序的跟踪。

Strace是Linux的一个用户空间实用程序,可以用来诊断、调试和获取关于输入输出函数的指令。然而,因为复杂的应用程序可以有多个输入/输出功能,这对人类来说可能是一个挑战。另一方面,ML算法可以轻松提取和分析大量数据,解决很多存储问题,看存储系统本身就能最好的解决。此外,通过使用大量的数据训练算法来了解特定堆栈或整个应用程序是如何收集和存储数据的,可以帮助实现对特定应用程序存储活动的实时观察,从而防止堆栈最大化,提高存储容量。

人工智能数据存储可以满足客户需求遥测数据是自动记录和无线传输来自遥远或不可访问的来源的数据。遥测的工作方式如下:传感器在源头测量数据,将其转换成电压,然后将其与定时数据组合成一个数据流,该数据流将被传输到远程接收器。接收后,可以根据用户的要求对数据进行处理。

人工智能的计算机视觉技术可以扫描遥测数据,以保护存储阵列免受漏洞的影响。当使用关于漏洞的历史数据进行训练时,机器学习算法可以将来自各种应用程序的输入数据与历史数据进行匹配,以发现漏洞的可能性。因此,借助人工智能的预测分析,存储供应商可以在会见客户之前专注于防止存储问题。

AI数据存储还处于起步阶段,但已经显示出惊人的效果。此外,云提供商和其他存储管理员正在越来越多地投资于人工智能,以使用超融合存储系统进行存储维护。采用主流AI数据存储,一定会帮助企业控制以上所有指标,为客户提供更好的服务。

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