戴爾科技存儲知識小講堂系列|戴爾易安信中端存儲新品PowerStore
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？
來看看由戴爾科技員工配音的
存儲知識小講堂吧
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。
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)。
*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。
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
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