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        7種預測性存儲分析工具的比較

        2020-04-13 10:38:54  來源:企業網D1Net

        摘要:日立、Infinidat、Pure Storage和其他存儲供應商的存儲管理工具采用人工智能技術來提高陣列操作和存儲管理效率,為此將對這些供應商提供的預測性存儲分析工具進行比較。
        關鍵詞: 人工智能
          人工智能技術已經通過使用機器學習、計算統計和各種深度學習模型而成為主流技術。社交網絡、搜索引擎、購物網站等使用大量的人工智能應用程序,其中包括個性化和產品推薦引擎、點擊流分析、圖像特征識別和分類,以及廣告價格優化等應用程序。

          像亞馬遜、谷歌和微軟這樣的公司將這些功能打包到云計算服務中,因此開發人員不必成為精通這些復雜算法的專家。近年來,類似的人工智能方法已應用于IT運營和管理中的許多任務中,這個應用領域現在被稱為AIOps。
         
          盡管AIOps通常被認為是提供全面基礎設施和運營管理的產品領域,但人工智能也應用在與數據中心硬件(包括存儲系統)捆綁在一起的管理軟件。
         
          企業可以將人工智能應用于存儲管理使用預測機器學習來分析有關系統事件、內部參數和工作負載特定度量(如錯誤日志、性能度量和存儲硬件創建的容量利用率)的大量數據流。由于機器學習模型的準確性與用于訓練它們的數據量相關,因此大多數存儲供應商都從其客戶群中收集匿名數據,以創建大量數據集,捕捉用戶可能遇到的幾乎任何場景、工作負載和異常情況。
         
          人工智能和設備遙測技術的結合產生了可預測的存儲分析產品,這些產品可以顯著減少設置時間、自動優化配置、主動警告即將發生的問題,甚至解決常見問題,而無需存儲管理員的參與。在這里,將研究供應商提供的一些存儲管理產品,這些產品使用人工智能驅動的分析來改進陣列操作和存儲管理效率。
         
          典型的人工智能存儲特性和功能
         
          在審查這些產品的分析功能之前,了解基礎知識很重要。
         
          作為一項熱門的新技術,“人工智能”這一術語通常會有一些炒作和濫用。曾經被視為標準的功能已得到增強,以合并新數據并轉換為人工智能驅動的功能。
         
          有時供應商對于人工智能在其產品中的特定用途以及如何在現有產品功能之外增強管理體驗方面感到含糊不清。
         
          大多數產品使用機器學習數據分析來提供以下五個功能中的一個或多個功能:
         
          (1)自動化日常支持任務,例如容量管理;
         
          (2)優化設備、容量設置和配置;
         
          (3)更新系統軟件、補丁以及特定于設備和安裝的修補程序;
         
          (4)通過預測趨勢和情景分析來計劃資源擴展;
         
          (5)通過特定于平臺的優化和指標來管理虛擬化平臺。
         
          存儲供應商通常使用功能來區分其人工智能驅動的存儲分析功能。一個產品的軟件執行質量將決定它在多大程度上實現了人工智能的承諾。人工智能給存儲管理員帶來大量好處,其中包括:
         
          通過任務自動化來降低運營費用,尤其是對于容量和性能管理之類的事情,這些事情經常造成計劃外的突發事件。
         
          通過主動解決問題來提高系統可用性,例如自動擴大容量,在設備之間切換以平衡資源的使用,并在災難性事件發生之前發出硬盤故障警告。
         
          通過推薦最佳配置和工作負載位置,調整參數以響應不斷變化的系統遙測以及不過度配置數據集容量,從而更好地利用資源和提高效率。
         
          預測性存儲分析工具使系統和管理員可以更有效、可靠地進行操作。
         
          以下內容介紹了人工智能增強型存儲產品及其主要功能。這并不是要列出所有使用人工智能的存儲分析產品的詳盡列表,而是側重于主要供應商的產品。
         
          (1) Dell EMC CloudIQ
         
          Dell EMC公司向其存儲系統的用戶免費提供CloudIQ SaaS應用程序,其中包括Unity XT、PowerMax、XtremIO、SC系列、PowerVault、Isilon和Connectrix光纖通道交換機。CloudIQ的功能包括整合的監控、預測分析和異常檢測,這些功能部分是通過機器學習實現的。其產品功能包括:
         
          統一監視環境中的所有存儲系統;
         
          預測分析可在關鍵存儲資源有耗盡危險時主動發出警告;
         
          異常檢測,可以學習系統正常運行的模式,并在檢測到可能表明性能或安全問題的偏離時發出警告;
         
          確定問題的根本原因。
         
          CloudIQ儀表板、警告和預測依賴于系統警報、性能指標、容量使用和系統配置中的數據,這些數據可以在日志中或通過儀表板、可視化和計算指標顯示。CloudIQ的數據摘要(稱為主動健康評分)是系統狀況的一個指標。分數使用0到100的標準化等級,基于來自組件故障、配置缺陷、性能問題、容量問題和數據保護的數據。
         
          CloudIQ可通過網絡或移動設施用戶界面(UI)獲得,其信息范圍從環境中系統的總體運行狀況得分到有關單個陣列和存儲卷的詳細信息。
         
          CloudIQ的洞察力有助于分析存儲并進行故障排除。
         
          (2) HPE InfoSight
         
          HPE InfoSight是一種基于云計算的預測性存儲分析工具,與此處討論的其他產品一樣,它使用機器學習來分析服務器、存儲和虛擬機環境。HPE公司聲稱,其產品可以在影響運營和工作負載之前預測并解決86%的系統問題。
         
          InfoSight提供了一個中央管理控制臺,該控制臺可以分析和關聯整個基礎設施堆棧中的事件,其中包括存儲、服務器、虛擬機。它是基于HPE公司收購Nimble Storage之后獲得的技術成熟的產品,該公司是使用聚合的匿名數據預測存儲性能和資源的行業先驅之一。
         
          與競爭產品一樣,HPE公司分析客戶數據以建立和完善InfoSight的機器學習模型。該系統可以檢測并在某些情況下糾正尚未發生的問題。HPE公司還將InfoSight及其支持操作集成在一起,以自動觸發系統無法自動解決的檢測到的問題的故障單。
         
          InfoSight提供了一個中央存儲管理控制臺。
         
          (3) Hitachi Ops Center Analyzer
         
          Hitachi Ops Center Analyzer是Hitachi Ops Center軟件套件的一部分,它是機器學習支持的管理軟件,用于共享存儲系統、服務器、虛擬機和SAN交換機。它可以作為可安裝產品或SaaS應用程序使用。其主要功能包括:
         
          可以跨越多個數據中心的受監視資源的整合視圖;
         
          預測分析,以主動警告資源枯竭并指導規劃;
         
          根據計算出的歷史模式進行異常檢測;
         
          機器學習增強的問題分析,可以通過關聯事件、性能度量和配置更改,以及推薦解決方案來自動進行根本原因分析。
         
          預測性存儲分析產品與日立公司的其他IT運營軟件(包括其Ops Center Automator)集成在一起。與Dell EMC公司的產品一樣,Hitachi Ops Center Analyzer具有受監控資源的摘要儀表板,可以突出顯示關鍵警報、警告和性能趨勢,但它還允許存儲管理員專注于特定的存儲系統。
         
          (4) IBM Storage Insights
         
          Storage Insights是IBM公司的免費容量和性能管理產品。此版本支持IBM公司以及某些第三方的虛擬化存儲系統。此外,Storage Insights會自動收集并匯總系統日志數據,以提供系統清單以及配置、容量、性能和運行狀況監視的基本級別。它還標記違反IBM公司最佳實踐的配置,并提供遷移和升級建議。
         
          專業級訂閱增加了對IBM公司的文件和對象存儲系統以及EMC VNX和VMAX產品的支持。IBM Storage Insights還具有高級庫存和監視選項,針對分層數據存儲和可定制警報的優化和放置建議。預測分析和容量計劃功能需要專業級訂閱。
         
          這兩種版本都有針對各種IT任務(包括系統操作、配置優化、性能、容量規劃、問題解決和產品支持)定制的儀表板。
         
          (5) Infinidat InfiniVerse
         
          Infinidat公司通過智能數據緩存將機器學習從管理平面擴展到存儲系統。該產品的緩存管理算法神經緩存(Neural cache)使用系統的數據訪問和I/O歷史記錄來識別用于管理的緩存存儲,以提高性能和相關性。
         
          InfiniVerse管理產品包含在所有Infinidat存儲系統中,它具有整合的系統和性能監視功能。其中包括基于機器學習的分析,這些分析是基于Infinidat客戶群中的匿名元數據進行訓練的。這些人工智能驅動的分析確定了改進容量利用率、消除性能瓶頸和優化工作負載布局的更改。存儲系統可以識別孤立的(已分配但未使用的)存儲容量、硬件故障或應用程序異常,例如當數據庫服務器的往返延遲達到不可接受的級別時。
         
          Infinidat公司計劃在2020年增加自動化的工作負載移動性,這將在分布式存儲集群中的機架之間自動移動工作負載。此功能旨在提高性能和可靠性。
         
          (6) NetApp Active IQ
         
          Active IQ包括上面列出的基于機器學習的基本分析和管理功能,并且與該類別中的大多數產品一樣,Active IQ使用從NetApp客戶那里收集的元數據來訓練和更新其預測模型。與HPE公司一樣,NetApp公司將Active IQ與產品支持團隊集成在一起,從而使該軟件在檢測到無法解決的問題時能夠自動打開故障單。
         
          與此處討論的其他存儲管理產品一樣,Active IQ會生成統計信息和系統儀表板。它使用其分析來產生針對已發現問題的建議措施。例如,風險報告可識別六大類的問題,包括硬件故障、不受支持的配置和資源消耗,并具有糾正措施字段,該字段具有指向客戶支持公告、錯誤報告和解決風險的知識庫文章的鏈接。
         
          Active IQ還通過令牌保護的API公開功能和數據,使組織能夠將系統與其DevOps自動化管道和IT關鍵績效指標儀表板集成在一起。
         
          (7) Pure Storage Pure1 Meta
         
          Pure1 Meta是Pure Storage陣列的分析平臺,它匯總了該公司聲稱每天從其連接云平臺的客戶那里獲得的超過1萬億個數據點。該數據進入一個數PB的數據湖,該數據湖用于訓練容量和性能管理的預測模型。該公司表示,來自其10,000個客戶的數據涵蓋了至少100,000個不同的應用程序和工作負載配置文件。這使系統可以對整體性能以及與存儲陣列上其他應用程序的交互進行建模,以幫助進行工作負載放置、整合和配置優化。
         
          匯總的數據收集還使Pure1 Meta平臺能夠在漏洞第一次影響客戶時對其進行標記,并在漏洞對他人造成安全或可靠性問題之前對其進行檢測。檢測到漏洞時,Pure1 Meta平臺會通知存儲管理員,并通過Pure1 Meta支持創建故障單。
         
          Pure1 Meta還包括一個仿真功能,使用戶可以查看環境中新工作負載、卷遷移和硬件更改的預期含義。在部署之前測試各種方案可以使存儲管理員優化工作負載的放置,并就硬件購買做出更好的決策。 Pure1 Meta可通過Web UI或適用于iOS和Android的移動應用程序使用。
         
          不斷發展的人工智能驅動存儲市場
         
          人工智能驅動的分析軟件已經成為存儲供應商的重中之重,這使得預測性和規范性分析的質量以及它們與管理和支持軟件的集成成為產品評估的關鍵點。
         
          以上介紹的預測性存儲分析產品專注于每個供應商的硬件,但是增強的人工智能管理軟件正逐漸可用于多云環境。因此,不久就會在異構存儲環境中看到類似的功能。

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        責編:jiaxy
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