“新基建”正在成為業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)，5G、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)正在加速推進(jìn)。“新基建”主要包含 5G 基建、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等七大領(lǐng)域的建設(shè)，涉及到通信、電力、交通、數(shù)字等多個(gè)社會(huì)民生重點(diǎn)行業(yè)。

在新基建中，尤其引人注目的是大數(shù)據(jù)中心。IT從業(yè)者都知道，大數(shù)據(jù)中心是承載海量數(shù)據(jù)的平臺(tái)，新興產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展將大量依賴于數(shù)字世界，從國(guó)家治理、政務(wù)服務(wù)到各個(gè)產(chǎn)業(yè) ，建好數(shù)據(jù)中心將有助于促進(jìn)行業(yè)轉(zhuǎn)型和發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

大數(shù)據(jù)中心的最重要的特征是數(shù)據(jù)量和規(guī)模的高速增長(zhǎng)：到2025年全球新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)將達(dá)到175ZB；企業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求增加，到2023年實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)占全球數(shù)據(jù)圈24.5%的份額；核心數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量占比將超過(guò)50%。

隨著數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)中心規(guī)模的擴(kuò)大，以及各種新存儲(chǔ)介質(zhì)和技術(shù)的應(yīng)用，存儲(chǔ)系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜。用戶需要的存儲(chǔ)專業(yè)知識(shí)越來(lái)越多，而用好存儲(chǔ)對(duì)用戶來(lái)說(shuō)越來(lái)越難。

AI智能化技術(shù)可以解決存儲(chǔ)系統(tǒng)使用的復(fù)雜性問(wèn)題。AI系統(tǒng)會(huì)不斷地從存儲(chǔ)及其運(yùn)行環(huán)境中采集存儲(chǔ)的各種狀態(tài)信息和性能數(shù)據(jù)，用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析，學(xué)習(xí)用戶的存儲(chǔ)使用情況，進(jìn)而自動(dòng)化的調(diào)整并優(yōu)化存儲(chǔ)系統(tǒng)，使存儲(chǔ)服務(wù)能更好地適應(yīng)用戶的需求。

比如：智能化的把數(shù)據(jù)保存在合適的區(qū)域；自動(dòng)的完成數(shù)據(jù)均衡；預(yù)測(cè)未來(lái)的需求；預(yù)防潛在的問(wèn)題；智能調(diào)優(yōu)等。有AI加持的智能化存儲(chǔ)可以增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性，降低存儲(chǔ)的復(fù)雜性和維護(hù)成本。因此，“新基建”需要智能化的“新存儲(chǔ)”。

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客戶的未來(lái)，從智能化新存儲(chǔ)開(kāi)始

IDC在2018年6月完成了一項(xiàng)全球存儲(chǔ)客戶的智能化特性調(diào)查，客戶對(duì)使用AI / ML算法推動(dòng)存儲(chǔ)系統(tǒng)的改進(jìn)抱以積極的態(tài)度，如下圖，

IDC調(diào)研：客戶對(duì)AI智能化存儲(chǔ)的需求同時(shí)，IDC還調(diào)研了已經(jīng)使用了智能化存儲(chǔ)的客戶，詢問(wèn)他們從中得到了哪些好處。下圖展示了客戶目前最關(guān)心的五項(xiàng)智能服務(wù)。其中，排名第一的是改善系統(tǒng)的整體可用性；其次是加快問(wèn)題解決速度及提高性能容量規(guī)劃，預(yù)測(cè)性地識(shí)別任何即將發(fā)生的故障，監(jiān)視與存儲(chǔ)相關(guān)的其他IT基礎(chǔ)架構(gòu)也被客戶重點(diǎn)關(guān)注。

IDC調(diào)研：用戶最希望使用的智能化存儲(chǔ)特性

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智能化存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)

一個(gè)完整的智能化存儲(chǔ)框架包括下圖所示的5個(gè)過(guò)程：

存儲(chǔ)的AIOps框架

1） 監(jiān)控：系統(tǒng)首先通過(guò)日志、SNMP、RestAPI等技術(shù)手段抓取并保存存儲(chǔ)系統(tǒng)中的運(yùn)行狀態(tài)、性能和故障報(bào)錯(cuò)數(shù)據(jù)，這為AI自優(yōu)化系統(tǒng)創(chuàng)造了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2） 學(xué)習(xí)：在長(zhǎng)時(shí)間、海量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)基礎(chǔ)上，AI會(huì)不斷分析用戶的IO模型和系統(tǒng)狀態(tài)信息，學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用實(shí)踐，并自動(dòng)分析問(wèn)題根因和發(fā)現(xiàn)異常行為。

3） 預(yù)測(cè)：對(duì)于新發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，AI算法都可以自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取可重復(fù)的模式，并將新的算法模型應(yīng)用到其他尚未發(fā)現(xiàn)該問(wèn)題的設(shè)備上，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)和故障。

4） 推薦：除了智能化預(yù)測(cè)新問(wèn)題外，AI還會(huì)學(xué)習(xí)出解決和優(yōu)化問(wèn)題的具體建議。如修改內(nèi)外部配置參數(shù)、更換部件、系統(tǒng)軟件升級(jí)等。

5） 實(shí)施：AI系統(tǒng)可以自動(dòng)運(yùn)行優(yōu)化措施并解決問(wèn)題。如果處于安全考慮，也可以停止自動(dòng)優(yōu)化系統(tǒng)，人工操作來(lái)解決現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題。

學(xué)術(shù)界也非常關(guān)注智能化存儲(chǔ)技術(shù)。國(guó)外的存儲(chǔ)和系統(tǒng)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議FAST、ATC、SRE、KDD有很多相關(guān)文章，清華大學(xué)、中科院、華中科技大學(xué)等國(guó)內(nèi)科研機(jī)構(gòu)也在故障預(yù)測(cè)、根因分析、異常檢測(cè)、自動(dòng)調(diào)優(yōu)等方面有優(yōu)秀的科研成果。

清華大學(xué)在《計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》上系統(tǒng)地闡述了智能化存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)。文中把存儲(chǔ)的智能化歸納為歷史事件、當(dāng)前事件、未來(lái)事件三類應(yīng)用場(chǎng)景。

歷史事件場(chǎng)景中瓶頸分析指的是制約存儲(chǔ)或系統(tǒng)服務(wù)的硬件或軟件瓶頸；熱點(diǎn)分析指的是自動(dòng)挖掘出大于正常閾值性能指標(biāo)；KPI聚類是對(duì)類似的指標(biāo)曲線進(jìn)行聚類；KPI曲線關(guān)聯(lián)挖掘是針對(duì)兩條曲線的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘；全鏈路模塊調(diào)用分析能分析出模塊間的調(diào)用關(guān)系；異常事件關(guān)聯(lián)挖掘是指對(duì)異常事件之間的關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析；故障傳播關(guān)系圖融合了以上四種技術(shù)，推斷出異常事件之間的故障傳播關(guān)系。

當(dāng)前事件場(chǎng)景主要是根據(jù)當(dāng)前的日志和告警、快速檢測(cè)和定位異常，并完成故障的根因分析，最終實(shí)現(xiàn)快速止損，控制故障的影響范圍。

未來(lái)事件場(chǎng)景的技術(shù)原理都是通過(guò)AI技術(shù)自動(dòng)挖掘故障發(fā)生前的日志、性能參數(shù)指標(biāo)，找到故障前可重復(fù)的模式，從而在今后出現(xiàn)類似的日志模式時(shí)，提前預(yù)測(cè)故障、性能容量變化趨勢(shì)以及系統(tǒng)可能的熱點(diǎn)瓶頸。根據(jù)IDC的客戶調(diào)查來(lái)看，針對(duì)未來(lái)事件的預(yù)測(cè)場(chǎng)景是存儲(chǔ)用戶關(guān)注的重點(diǎn)。

存儲(chǔ)智能化的關(guān)鍵場(chǎng)景和技術(shù)

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智能化存儲(chǔ)的實(shí)踐應(yīng)用

在存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)界中，Nimble Storage在2010年推出了智能化的存儲(chǔ)軟件Infosight，提供了預(yù)測(cè)性分析、端到端的故障定位、性能洞察等一系列的智能化功能。幫助用戶分析復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下從虛擬機(jī)到后端存儲(chǔ)端到端的性能瓶頸，確定影響性能瓶頸的主要因素，并最終給出可行的優(yōu)化或解決問(wèn)題的建議。

全球存儲(chǔ)廠商N(yùn)etapp、IBM、DELL EMC也在2017年以后推出了自己的智能化產(chǎn)品ActiveIQ、StorageInsights和CloudIQ。

作為新數(shù)據(jù)時(shí)代下“新存儲(chǔ)”的引領(lǐng)者，浪潮存儲(chǔ)也推出了領(lǐng)先且獨(dú)具特色的智能化存儲(chǔ)管理平臺(tái)InView，實(shí)現(xiàn)了磁盤故障預(yù)測(cè)、性能容量預(yù)測(cè)的智能化功能，幫助客戶預(yù)判硬件故障，規(guī)避硬件故障帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和損失，并給出具體的擴(kuò)容建議，為客戶提供更好的存儲(chǔ)服務(wù)。
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