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探索AI在存储智能管理的应用

原作者: 人工智能 收藏 分享 邀请

古代数据中间正在敏捷成长。可组合(composable)的根本举措措施、超交融、云处理计划以及年夜数据和AI的鼓起都对IT架构师和运维团队带来了应战。手艺方面新型存储器件(NVME SSD、非易掉内存SCM、Optane、AEP等)、软件手艺(散布式、数据组织、SPDK、RDMA等)、处理计划(云分层、云缓存、云备份、容器和虚拟化等)的成长使得存储零碎也越来越庞杂。用户需求一套不变、高机能而复杂易用的存储零碎。

站在客户的角度看,存储的性命周期包罗预备、施行、保护三个阶段。这是一个很是庞杂的进程:预备阶段的难点在施行计划设计。施行进程自己就比力庞杂,假如用户需求现场做机能调优,时候能够会长几周。保护阶段的成绩定位息争决也是一件具有应战性的任务。传统的监控和治理方式是操纵监控和阐发东西来定位息争决出产成绩。可是,因为客户出产情况庞杂,装备品种和数目又良多,IT治理职员很难单独完成成绩的处置,往往需求向各个厂商的专业人士乞助。此外,关于厂商来说客服和LMT也是一项本钱较高的勾当,占用了年夜量的人力物力。

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图1,存储现场办事进程

AI手艺可以处理存储零碎运转和治理的庞杂性成绩。AI零碎会不竭地从存储及其运转情况中采集存储的各类状况信息和机能数据,用机械进修算法阐发、进修用户的存储利用环境,进而主动化的调剂并优化存储零碎,使存储办事能更好地顺应用户的需求。好比:智能化的把数据保留在适宜的区域、主动的完成数据平衡、猜测将来的需求、预防潜伏的成绩、主动参数调优等。有AI加持的智能存储可以加强零碎的靠得住性、下降存储的庞杂性和保护本钱。

权势巨子IT调研与征询办事公司Gartner也在继续存眷存储智能化的成长,并给出了AIOps(Artificial Intelligence IT Operations)的界说: AIOps操纵年夜数据和AI手艺加强IT治理和运维的才能,包罗:可用性和机能监测、事务联系关系和阐发、IT办事治理和主动化。

客户需求存储的智能治理

全球的客户也等候着智能化的存储产物。IDC在2018年6月完成了一项全球存储客户的智能化特征查询拜访,客户对利用AI / ML算法鞭策存储零碎的改良抱以积极的立场:

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图2,IDC调研:客户对AI存储的需求

同时,IDC还调研了曾经利用了存储AIOps的客户,扣问他们从中获得了哪些益处。图3展现了客户今朝最关怀的五项智能办事。此中,排第一的AIOps用处是改良零碎的全体可用性。其次是加速成绩处理速度及进步机能容量计划。猜测性地辨认任何行将发作的毛病,监督与存储相干的其他IT根本架构也被客户重点存眷。

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图4,存储的AIOps框架

一个完好的存储AIOps框架包罗5个进程:

1) 监控:零碎起首经由过程日记、SNMP、RestAPI等手艺手腕抓取并保留存储零碎中的运转状况、机能和毛病报错数据,这为AI自优化零碎缔造了数据根本。

2) 进修:在长时候、海量的监控数据根本上,AI会不竭阐发用户的IO模子和零碎状况信息,进修最佳的使用理论,并主动阐发成绩根因和发明异常行动。

3) 猜测:关于新发明的成绩,AI算法都可以主动进修并提取可反复的形式,并将新的算法模子使用到其他尚未发明该成绩的装备上,从而正确猜测风险和毛病。

4) 保举:除了智能化猜测新成绩外,AI还会进修出处理和优化成绩的详细建议。如点窜表里部设置装备摆设参数、改换部件、零碎软件进级等。

5) 施行:AI零碎可以主动运转优化办法并处理成绩。假如处于平安思索,也可以住手主动优化零碎,人工操纵来处理现场成绩。

总结起来,AIOps为存储供给了根因阐发、猜测、主动调优三年夜功用。Gartner则给出了更为完成的存储AIOps功用。

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图5,AIOps的首要功用

学术界也很是存眷存储的AIOps。国外的存储和零碎范畴的顶级会议FAST、ATC、SRE、KDD有良多相干文章,清华年夜学、中科院、华中科技年夜学等国际科研机构也在毛病猜测、根因阐发、异常检测、主动调优等方面有优异的科研功效。

清华年夜学在《计较机学会通信》上颁发了 “基于机械进修的运维”,零碎地论述了智能运维的要害手艺。文中把AIOps分红汗青事务、以后事务、将来事务三类使用场景。

汗青事务场景中瓶颈阐发指的是制约存储或零碎办事的硬件或软件瓶颈。热门阐发指的是主动发掘出年夜于正常阈值机能目标。KPI聚类是对近似的目标曲线停止聚类。KPI曲线联系关系发掘是针对两条曲线的联系关系关系停止发掘。全链路模块挪用阐发能阐发出模块间的挪用关系。异常事务联系关系发掘是指对异常事务之间的关系停止联系关系阐发。毛病传布关系图交融了以上四种手艺,揣度出异常事务之间的毛病传布关系。

以后事务场景首要是按照以后的日记和告警,疾速检测、定位异常,并完成毛病的根因阐发,终极完成疾速止损,节制毛病的影响规模。

将来事务场景的手艺道理都是经由过程AI手艺主动发掘毛病发作前的日记、机能参数目标,找到毛病前的可反复的形式,从而在此后呈现近似的日记形式时,提早猜测毛病、机能容质变化趋向以及零碎能够的热门瓶颈。按照IDC的客户查询拜访来看,针对将来事务的猜测场景是存储用户存眷的重点。

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图6 AIOps的要害场景和手艺

存储AIOps的财产落地

存储财产界中,HPE在2010年就推出了智能化的存储软件Infosight,供给了猜测性阐发、端到真个毛病定位、机能洞察等一系列的智能化功用。帮忙用户阐发庞杂使用情况下从虚拟机到后端存储端到真个机能瓶颈,断定影响机能瓶颈的首要身分,并终极给出可行的优化或处理成绩的建议。海潮的智能化存储治理软件Inview也完成了磁盘毛病猜测、机能容量猜测的智能化功用,帮忙客户预防硬件毛病带来的丧失,并给出详细的扩容建议,为客户供给更好的存储办事。其他存储范畴的主流厂商Netapp、IBM、EMC也在2017年今后推出了本身的智能化产物ActiveIQ、StorageInsights和CloudIQ。


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本文作者2020-3-26 09:42 PM
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