人工知能はストレージを監視して、さまざまなワークロードのパターンとパフォーマンスを検出できます。ワークロードは、さまざまな入出力特性またはアプリケーションタスクによって生成されるデータストリームです。 AIはこれらのワークロードパターンを検出し、ストレージ管理者がどのワークロードがストレージアレイを最大化するリスクをもたらす可能性があるかを理解するのに役立ちます。さらに、ストレージ監視機能は、アレイに配置できる追加のワークロードがあるかどうかを理解するのに役立ちます。さらに、アレイに追加された場合、ワークロードが中断される量。
たとえば、会社がプロセスに電子メールサーバーを追加しているとします。この場合、人工知能システムは、ストレージアレイがサーバーのストレージニーズを満たすか最大化できるかどうかを予測できます。このテクノロジーを使用すると、ストレージ管理者はさまざまなワークロードをさまざまなストレージスタックにアクティブに割り当てることができるため、遅延を最小限に抑えることができます。したがって、人工知能をストレージアレイに統合することで、ストレージベンダーや組織はストレージスタックを最適化できます。
ストレージアクティビティの監視に加えて、ストレージ管理者は、ストレージシステムで使用されるアプリケーションのコーディングとエラーをチェックおよび分析する必要もあります。これは、アプリケーションのニーズに応じてストレージシステム構造を設計する方法をよりよく理解するのに役立ちます。これらは、アプリケーションの入出力パターンを理解することによって実現されます。この操作を実装するための最も一般的な手法は、キャプチャアプリケーションを追跡することです。
Straceは、入力および出力関数に関する指示を診断、デバッグ、および取得するために使用できるLinuxユーザースペースのツールです。ただし、複雑なアプリケーションには複数の入出力機能が含まれる可能性があり、これは人々にとって課題です。 MLアルゴリズムは、大量のデータを簡単に抽出して分析し、多くのストレージの問題を解決できるため、ストレージシステム自体を調査することが最善の解決策です。さらに、多数のデータトレーニングアルゴリズムを使用して、特定のスタックまたはアプリケーション全体のデータを収集および保存する方法を理解することで、特定のアプリケーションのストレージアクティビティをリアルタイムで監視できるため、スタックの最大化とストレージ容量の増加短期wifi。
AIデータストレージは顧客のニーズを満たすことができます。
テレメトリデータは自動的に記録され、リモートまたはアクセスできないソースからワイヤレスで送信されます。次のテレメトリ方法：センサーはソース内のデータを測定し、それを電圧に変換し、タイミングデータをデータストリームに結合してから、リモートレシーバーに送信します。受信後、ユーザーの要求に応じてデータを処理できます。
AIコンピュータービジョンテクノロジーは、テレメトリデータをスキャンして、ストレージアレイを脆弱性から保護します。履歴データを使用して脆弱性をトレーニングする場合、機械学習アルゴリズムは複数のアプリケーションからの入力データを照合して、脆弱性の可能性を発見できます。このように、人工知能の予測と分析を通じて、ストレージプロバイダーは顧客の目の前でのストレージの問題の回避に集中できます。
人工知能データストレージはまだ初期段階ですが、驚くべき結果を示しています。さらに、クラウドベンダーやその他のストレージ管理者は、スーパーストレージシステムを保存および保守するための人工知能に絶えず投資しています。主流のAIデータストレージは、間違いなく、企業が上記のすべての指標を制御し、顧客により良いサービスを提供するのに役立ちます。
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