面對(duì)雜亂的數(shù)據(jù)和頻繁的報(bào)錯(cuò)，你有沒有一瞬間想過，要是所有工作都能自動(dòng)完成就好了。在混合場(chǎng)景中管理云規(guī)模的分布式環(huán)境并非易事，資源和預(yù)算的限制更是為此增添了難度。

事實(shí)上，借助AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的先進(jìn)平臺(tái)，企業(yè)可以簡(jiǎn)化監(jiān)控、推進(jìn)大規(guī)模自動(dòng)化操作、提升操作就緒狀態(tài)，從而更好地應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件。本篇文章將深入探討Commvault如何利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來簡(jiǎn)化和自動(dòng)化數(shù)據(jù)平臺(tái)操作，實(shí)現(xiàn)更具彈性的數(shù)據(jù)保護(hù)環(huán)境。

自動(dòng)化操作：省心、省力

隨著企業(yè)部署的應(yīng)用增多，數(shù)據(jù)量也不斷擴(kuò)張。然而，一天只有24個(gè)小時(shí)，每天可以用于保護(hù)這些數(shù)據(jù)的時(shí)間仍然是相對(duì)固定的。傳統(tǒng)的備份計(jì)劃依賴于靜態(tài)的規(guī)則和計(jì)劃，往往會(huì)造成復(fù)雜的配置或效率低下，包括作業(yè)運(yùn)行時(shí)間不理想、作業(yè)等待時(shí)間過長、備份窗口超時(shí)等等。

Commvault的數(shù)據(jù)平臺(tái)采用更高效、更智能的算法來應(yīng)對(duì)該挑戰(zhàn)。它使用基于時(shí)間序列的機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)作業(yè)運(yùn)行時(shí)間，從而調(diào)整排序，優(yōu)化作業(yè)日程。根據(jù)業(yè)務(wù)需求，該平臺(tái)可以計(jì)算所需的RPO，確保每個(gè)工作負(fù)載都能夠獲得適合的優(yōu)先級(jí)排序，盡可能減少數(shù)據(jù)保護(hù)窗口。整個(gè)過程無需用戶付出精力進(jìn)行人工決策。

面對(duì)數(shù)據(jù)量增長或業(yè)務(wù)需求變動(dòng)，數(shù)據(jù)保護(hù)環(huán)境也必須進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，這要求數(shù)據(jù)保護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施具備一定的靈活性來適應(yīng)不同的環(huán)境和需求。企業(yè)可以自動(dòng)化該適應(yīng)過程，避免決策延遲導(dǎo)致的基礎(chǔ)設(shè)施成本增多。Commvault的數(shù)據(jù)平臺(tái)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)時(shí)評(píng)估數(shù)據(jù)保護(hù)需求，分析數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的增長趨勢(shì)，預(yù)測(cè)所需的計(jì)算資源以滿足設(shè)定的服務(wù)水平協(xié)議，并根據(jù)需要自動(dòng)做出增加或減少計(jì)算資源的決策。

簡(jiǎn)化監(jiān)控：AI幫你“劃重點(diǎn)”

在大型企業(yè)環(huán)境中，僅僅是日常運(yùn)營活動(dòng)的監(jiān)控就可能讓人手忙腳亂。在這種復(fù)雜莫測(cè)的環(huán)境中，錯(cuò)誤的出現(xiàn)在所難免，其中一部分可能是暫時(shí)性的錯(cuò)誤，無需立即進(jìn)行人工干預(yù)就可以解決，另一部分則不然。如果不將這兩種錯(cuò)誤區(qū)分開來，我們可能無法及時(shí)對(duì)后者進(jìn)行干預(yù)。

Commvault的平臺(tái)使用機(jī)器學(xué)習(xí)分析日常備份操作行為，學(xué)習(xí)什么是常見操作，然后在出現(xiàn)異常高的故障率或作業(yè)完成延遲時(shí)觸發(fā)智能警報(bào)，從而降低操作開銷和干擾，讓管理員能夠?qū)Ｗ⒃陉P(guān)鍵問題上。

除了日常運(yùn)營活動(dòng)，Commvault的這項(xiàng)能力還可以應(yīng)用在數(shù)據(jù)保護(hù)環(huán)境中。在典型的數(shù)據(jù)保護(hù)環(huán)境中，每天都會(huì)發(fā)生成百上千起事件，同樣，這些事件并非全部都需要人工檢查。企業(yè)可以借助Commvault平臺(tái)識(shí)別這些事件和事件時(shí)間線中的模式，并根據(jù)類型、來源和特性對(duì)其進(jìn)行分類，確定哪些事件有必要進(jìn)行人工檢查。它還可以生成“重點(diǎn)事件”視圖，過濾掉常見錯(cuò)誤，突出顯示異常事件，簡(jiǎn)化監(jiān)控流程，讓管理員能夠迅速處理關(guān)鍵任務(wù)。

操作就緒：及時(shí)告警、提前規(guī)劃

為了滿足業(yè)務(wù)恢復(fù)或勒索軟件恢復(fù)需求，企業(yè)需要確保數(shù)據(jù)保護(hù)環(huán)境的健康和就緒性。Commvault的用戶可以設(shè)定符合自己需求的RPO、RTO的SLA，并可以在出現(xiàn)影響這些SLA實(shí)現(xiàn)的偏差時(shí)收到警報(bào)。這種積極主動(dòng)的自動(dòng)化方法可以盡量降低SLA違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)為關(guān)鍵情況做好準(zhǔn)備。

Commvault也可以通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析企業(yè)的歷史消費(fèi)模式，再結(jié)合當(dāng)下變化，預(yù)測(cè)企業(yè)未來的存儲(chǔ)需求。這可以簡(jiǎn)化企業(yè)的規(guī)劃工作，幫助企業(yè)提前做好調(diào)整存儲(chǔ)容量的準(zhǔn)備。在如今的混合環(huán)境中，企業(yè)可能會(huì)面臨意想不到的硬件交付供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)，這種存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施的就緒狀態(tài)對(duì)恢復(fù)就緒的實(shí)現(xiàn)來說非常重要。

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)不僅僅是“裝點(diǎn)”產(chǎn)品的一項(xiàng)“門面”，而是能夠提供實(shí)用功能，并真正推動(dòng)現(xiàn)代化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的先進(jìn)技術(shù)。Commvault對(duì)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)持續(xù)投入，采取全面的方法來創(chuàng)建一套具有凝聚力的產(chǎn)品和功能。如今，這些功能已經(jīng)成功應(yīng)用，幫助Commvault的客戶打造彈性的數(shù)據(jù)保護(hù)環(huán)境，在未來，Commvault還將繼續(xù)推進(jìn)這些能力的創(chuàng)新，助力企業(yè)守護(hù)數(shù)據(jù)安全。

審核編輯：湯梓紅