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機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)的更廣泛采用使一些系統(tǒng)和存儲(chǔ)經(jīng)理感到非常興奮。例如，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法合并到控制層中，以使管理員能夠更輕松地診斷各種導(dǎo)致傳輸擁堵的原因。這使他們能夠預(yù)測(cè)潛在的易受攻擊的網(wǎng)絡(luò)扇區(qū)。

MarketsAndMarkets的AI分析師Shiladitya Chaterji表示：“用戶(hù)請(qǐng)求和數(shù)據(jù)流量可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)使用模式在其他存儲(chǔ)位置之間來(lái)回傳遞。”

但這遠(yuǎn)不只是一個(gè)流量管理。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)以多種不同方式影響數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。以下是一些主要趨勢(shì)和預(yù)測(cè)：

1.降低成本

Chatterji說(shuō)：隨著企業(yè)向云存儲(chǔ)和專(zhuān)用存儲(chǔ)陣列的轉(zhuǎn)移，具有集成深度學(xué)習(xí)算法的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)軟件可以幫助組織獲得更多的存儲(chǔ)容量，而成本卻降低了60%到70%。” 。

2.更多軟件定義的存儲(chǔ)

幾年來(lái)，軟件定義的存儲(chǔ)一直被視為一種趨勢(shì)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在起到促進(jìn)作用。許多潛在的好處正在幫助企業(yè)克服被告知將要采用另一種新技術(shù)的沉默。

Zadara Storage市場(chǎng)副總裁Kevin Liebl說(shuō)：“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將帶來(lái)軟件定義存儲(chǔ)的更快采用。”

3.更多儀器

在計(jì)算的早期，大量的儀器被添加到系統(tǒng)中。實(shí)際上，有許多會(huì)議和協(xié)會(huì)專(zhuān)門(mén)討論計(jì)算機(jī)的測(cè)量和檢測(cè)。

從1990年代中期開(kāi)始，隨著Windows服務(wù)器的激增，業(yè)務(wù)的這一方面逐漸減弱。但是隨著AI和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)辟了新的視野，這似乎正在改變。因此，Kevin Liebl預(yù)測(cè)未來(lái)幾年存儲(chǔ)儀器儀表將出現(xiàn)更多的趨勢(shì)。

4.自動(dòng)化

軟件定義存儲(chǔ)的出現(xiàn)是存儲(chǔ)環(huán)境中機(jī)器學(xué)習(xí)和AI興起的關(guān)鍵影響。在硬件上方添加異構(gòu)軟件控制層，使軟件可以監(jiān)視更多任務(wù)。這樣可以釋放存儲(chǔ)管理員的更多戰(zhàn)略職責(zé)。

Chaterji說(shuō)：“ AI可以使采用敏捷，靈活架構(gòu)的存儲(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。” “它可以智能地控制訪問(wèn)權(quán)限，動(dòng)態(tài)重新路由數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)并自動(dòng)調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中心散熱(從而降低能耗)。”

5.增強(qiáng)的安全性和可靠性

安全和丟失是現(xiàn)代企業(yè)的主要問(wèn)題。Chaterji說(shuō)，一些存儲(chǔ)供應(yīng)商開(kāi)始利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)防止數(shù)據(jù)丟失，通過(guò)智能數(shù)據(jù)恢復(fù)和系統(tǒng)備份策略在停機(jī)期間提高可用性并加快周轉(zhuǎn)速度。他補(bǔ)充說(shuō)，這也有望帶來(lái)更好的安全性。

Chaterji說(shuō)：“ AI為智能安全功能打開(kāi)了大門(mén)，可在運(yùn)輸過(guò)程中或在數(shù)據(jù)中心內(nèi)檢測(cè)數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)包丟失。”

6.混合存儲(chǔ)云

面對(duì)AI，機(jī)器學(xué)習(xí)和軟件定義的存儲(chǔ)，關(guān)于公共云與私有云的爭(zhēng)論似乎毫無(wú)意義。這是因?yàn)楣δ苄攒浖x的體系結(jié)構(gòu)應(yīng)該能夠?qū)?shù)據(jù)從一種云無(wú)縫過(guò)渡到另一種云。同時(shí)，組織可以將所有數(shù)據(jù)作為一個(gè)池進(jìn)行管理，而不管其物理位置。結(jié)果，尋求所有公共云或所有私有云的純粹主義者不太可能占上風(fēng)。混合云最有可能蓬勃發(fā)展。

HDS物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和技術(shù)高級(jí)副總裁Rich Rogers說(shuō)：“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的使用將加速fluid混合云解決方案作為存儲(chǔ)庫(kù)的部署，因?yàn)樵诜治鰯?shù)據(jù)和開(kāi)發(fā)邏輯圖之后，它們必須透明地流向處于不斷改進(jìn)周期邊緣的本地分析引擎。”

7.更多Flash

每個(gè)人都預(yù)測(cè)會(huì)有更多的閃光，有什么新鮮事嗎?人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將為這股幾乎勢(shì)不可擋的浪潮注入更多動(dòng)力，這股浪潮正在席卷各種存儲(chǔ)形式。

Rich Rogers說(shuō)：“它們將推動(dòng)內(nèi)存和閃存作為主要存儲(chǔ)介質(zhì)的使用，因?yàn)榉駝t您將無(wú)法足夠快地處理邊緣決策。”

8.自動(dòng)駕駛汽車(chē)

最終將提供將AI和機(jī)器學(xué)習(xí)集成到存儲(chǔ)中的用例的最大驅(qū)動(dòng)程序?qū)⑹瞧?chē)駕駛員。當(dāng)今的高端汽車(chē)(不具有自主功能)具有64至200 GB的存儲(chǔ)空間，主要用于地圖和信息娛樂(lè)功能。在明天的自動(dòng)駕駛汽車(chē)中，我們可能會(huì)看到超過(guò)1 TB的存儲(chǔ)空間，而不僅僅是驅(qū)動(dòng)功能。

Western Digital汽車(chē)解決方案營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)Martin Booth說(shuō)：“車(chē)內(nèi)智能助理、高級(jí)語(yǔ)音和手勢(shì)識(shí)別、緩存軟件更新和緩沖信息娛樂(lè)以降低峰值網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率，這些都將是本地需要更多存儲(chǔ)的驅(qū)動(dòng)因素。”。

9.并行文件系統(tǒng)

為了支持AI和機(jī)器學(xué)習(xí)功能，存儲(chǔ)系統(tǒng)必須提供大規(guī)模的性能。這意味著它們必須能夠以并行文件系統(tǒng)和閃存之類(lèi)的技術(shù)在預(yù)計(jì)的規(guī)模上很好地工作。DataDirect Networks產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)高級(jí)總監(jiān)Laura Shepard這樣說(shuō)。

Laura Shepard說(shuō)：“對(duì)于面向未來(lái)的基礎(chǔ)架構(gòu)，該系統(tǒng)還需要能夠簡(jiǎn)單且經(jīng)濟(jì)高效地處理陳舊或較冷的數(shù)據(jù)，并支持通向未來(lái)技術(shù)(例如新的閃存格式和本機(jī)工具)的清晰路徑，以最大程度地提高閃存性能，同時(shí)避免特定于閃存的性能和壽命會(huì)遇到障礙。”

10.神經(jīng)存儲(chǔ)

Liebl還預(yù)測(cè)了“神經(jīng)級(jí)”存儲(chǔ)的興起。在這里，存儲(chǔ)無(wú)需人工干預(yù)即可識(shí)別并響應(yīng)問(wèn)題和機(jī)會(huì)。當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)取得成功時(shí)，可以期待生產(chǎn)率發(fā)生逐步變化。

IT Brand Pulse的分析師Frank Berry表示，到達(dá)神經(jīng)存儲(chǔ)不會(huì)一蹴而就。他提出了三個(gè)階段，最終將實(shí)現(xiàn)神經(jīng)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。正如Liebl所提到的，第一階段是通過(guò)遙測(cè)對(duì)存儲(chǔ)進(jìn)行檢測(cè)，以從非傳統(tǒng)來(lái)源收集數(shù)據(jù)。例如，用戶(hù)級(jí)別的訪問(wèn)模式，數(shù)據(jù)流，網(wǎng)絡(luò)流以及有關(guān)硬件和軟件故障的數(shù)據(jù)。此階段體現(xiàn)在軟件定義存儲(chǔ)的相對(duì)早期階段。

第二階段是Berry所說(shuō)的自動(dòng)駕駛。一旦存儲(chǔ)全部由軟件定義，哪種算法就可以集成并且影響深遠(yuǎn)，足以解決復(fù)雜的存儲(chǔ)管理問(wèn)題，這要?dú)w功于它們可以訪問(wèn)的大量新數(shù)據(jù)。這是構(gòu)建自動(dòng)駕駛所需的監(jiān)視，調(diào)整，修復(fù)服務(wù)鏈的必經(jīng)之路。

只有達(dá)到了這兩個(gè)階段，神經(jīng)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)才能扎根。

Berry說(shuō)：“真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(具有大量數(shù)據(jù)的處理層)已集成到存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)中，從而使其能夠自行學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)新功能。”

在某些方面，這可能是科幻小說(shuō)中的東西。HAL(來(lái)自電影“ 2001 Space Odyssey”)得出一個(gè)合理的結(jié)論，那就是必須消滅他的機(jī)組人員。也許神經(jīng)存儲(chǔ)的結(jié)論是99.99999%的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)沒(méi)有價(jià)值，因此應(yīng)刪除。但是毫無(wú)疑問(wèn)，這種神經(jīng)存儲(chǔ)概念會(huì)帶來(lái)一些好處。

參考鏈接：https://www.enterprisestorageforum.com/storage-management/top-10-ai-and-machine-learning-data-storage-trends.html