Mit intelligenten Storage-Systemen Performance optimieren
Intelligente Datenspeicher nutzen KI, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen, um die Datensicherung zu automatisieren und Probleme zu vermeiden, bevor sie entstehen.
Unternehmensanwendungen sind auf Speichersysteme angewiesen, die große Mengen heterogener Daten verarbeiten können und komplexe, schwankende und oft unvorhersehbare Arbeitslasten unterstützt. Das Storage muss auch in der Lage sein, die Sicherheit und Integrität der Daten zu gewährleisten und gleichzeitig Fragen des Datenschutzes und der Compliance zu berücksichtigen.
Bei Operationen auf Unternehmensebene reicht es nicht aus, Kapazität hinzuzufügen oder schnellere Laufwerke einzusetzen. Unternehmen benötigen Speicher, der so intelligent ist wie die Anwendungen, die ihn nutzen, und intelligente Speichersysteme sind hierfür genau das Richtige.
Die Speicheranbieter beginnen nun damit, intelligente Systeme anzubieten, die KI und maschinelles Lernen umfassen, um potenzielle Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben und den Betrieb in der gesamten Speicherinfrastruktur zu optimieren.
Neue Speicherherausforderungen erfordern intelligentere Lösungen
Immer mehr Anwendungen stellen höhere Anforderungen an Speichersysteme, um rechenintensive Arbeitslasten wie KI und große Datenanalysen zu unterstützen.
Gleichzeitig mit diesen Herausforderungen kommt es zu einer Eskalation ausgeklügelter Sicherheitsbedrohungen wie Ransomware-Angriffe, sowie zu einer Reihe neuer Compliance-Verordnungen der Europäischen Union wie zum Beispiel der DSGVO und neue und sich entwickelnde Rechenzentrumsarchitekturen.
Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, muss der Speicher in der Lage sein, Umgebungen schnell zu bewerten und automatisch Maßnahmen zur Behebung von Problemen zu ergreifen, während er gleichzeitig eine umfassende Echtzeit-Sicht auf alle Schichten des Speicher-Stacks bietet.
Ein intelligentes Speichersystem sammelt und analysiert metrische Infrastrukturdaten und nutzt die Ergebnisse, um Ausfallzeiten zu reduzieren, die Ressourcennutzung zu maximieren, die Anwendungsauslastung zu optimieren und die Verfügbarkeit sicherzustellen. Intelligente Speichersysteme bieten auch Überwachungs- und Warnfunktionen zur Verfolgung möglicher Sicherheits- und Compliance-Probleme.
Die Technologie hinter intelligenten Speichersystemen
Intelligentes Storage sammelt riesige Mengen an Telemetriedaten von Speichersystemen und verwandten Systemen und Diensten. Die Daten können Leistungsmetriken wie Durchsatz, Latenzzeiten und Volume-bezogene IOPS sowie Details wie Cache-Nutzung, Bandbreitennutzung, Auslastungsmessungen oder andere verwandte Daten enthalten. HPE InfoSight sammelt zum Beispiel Daten von Millionen von Sensoren pro Sekunde über die installierte Basis seiner weltweiten Kunden.
Aber das Sammeln von Daten ist nicht genug. Ein intelligenter Speicher analysiert die Daten kontinuierlich, um Muster zu identifizieren, die zur Vorhersage von Trends, zur Isolierung von Engpässen, zur Verfolgung von Hardwareausfällen und zur Vorhersage potenzieller Probleme verwendet werden können, bevor diese auftreten.
Das Herzstück dieses Lernprozesses ist eine hochentwickelte Analyse- und Empfehlungsmaschine, die KI, maschinelles Lernen, Deep Learning und prädiktive Analysen verwendet.
KI umfasst zwei wichtige Teildisziplinen, die intelligente Speichersysteme üblicherweise verwenden: maschinelles Lernen und Deep Learning. Das maschinelle Lernen ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen, ohne einen bestimmten Satz programmierter Anweisungen zu benötigen.
Ein intelligentes System kann die Speicherverwaltung vereinfachen und die gespeicherten Daten besser schützen.
Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto mehr lernt das maschinelle Lernsystem weiter und wird dadurch besser in der Lage, Vorhersagen zu treffen. Tiefes Lernen (Deep Learning) ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, bei der mehrschichtige künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um menschliches Lernen zu emulieren und aus Beispielen Bedeutungen abzuleiten.
Intelligente Speicher verwenden auch prädiktive Analytik für viele ihrer Kernoperationen, um Muster in Daten aufzudecken und spezifische Ergebnisse vorherzusagen.
Zur Durchführung dieser Operationen verwendet die prädiktive Analytik KI, Data Mining, analytische Abfragen und prädiktive Modellierung. Beispielsweise verwendet die prädiktive Analytik häufig maschinelles Lernen, um prädiktive Algorithmen zu trainieren, wobei Proben aus den gesammelten telemetrischen Daten verwendet werden.
Intelligenz macht den Unterschied beim Speicher
Ein intelligentes System kann die Speicherverwaltung vereinfachen und die gespeicherten Daten besser schützen. Es kann automatisch Leistungs- und Verfügbarkeitsprobleme vorhersagen und verhindern, auf sich ändernde Arbeitslasten reagieren, bei der Fehlerbehebung helfen, bei der Kapazitätsplanung helfen und Benutzer bei Sicherheits- oder Compliance-Problemen warnen.
Das Ergebnis ist eine verbesserte Leistung, höhere Verfügbarkeit, geringere Kosten, erhöhte Sicherheit und mehr Zeit, die Administratoren für andere Aufgaben verwenden können.
Die Art und Weise, wie Anbieter intelligenten Speicher bereitstellen, kann von einem Angebot zum anderen variieren, ebenso wie ihre Definition dessen, was Speicher intelligent macht. Nur weil ein Anbieter das Wort „intelligent“ verwendet, ist es noch lange kein intelligentes System.
Ein intelligentes Speichersystem bietet einen intelligenten Speicheransatz, der über grundlegende Vorgänge hinausgeht und ein proaktives, automatisiertes System liefert, das die Leistung optimiert, sich an wechselnde Workloads anpasst und die Datensicherheit und Compliance maximiert. Alles andere ist nur ein weiteres Speicherprodukt.
