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2017世界沙排巡回赛厦门公开赛吸引全球244人参赛

2018-09-25 01:31 来源:新浪中医

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  来源:中国侨联

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  2017世界沙排巡回赛厦门公开赛吸引全球244人参赛

 
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百度 中直机关各级党组织和党员干部要深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,贯彻落实新时代党的建设总要求,坚持和加强党的全面领导,坚持党要管党、全面从严治党,牢固树立“四个意识”,切实做到“三个表率”,以党的政治建设为统领,全面推进机关党的各项建设再上新台阶。

2018-1-4 10:11| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 28387| 评论: 0|原作者: 西瓜哥|来自: 高端存储知识

摘要: 到处都吹AI,自动驾驶,存储也不例外。但是,目前,AI在企业存储领域落地的并不太多,我盘点了各家存储厂商吹的牛,发现只有下面三个方面AI算基本落地了。大家都知道,Nimble Storage的InfoSight号称业界做得最好的 ...

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现在AI感觉有点太虚火了,各行各业都在谈,其实真正落到的并不多。


到处都吹AI,自动驾驶,存储也不例外。但是,目前,AI在企业存储领域落地的并不太多,我盘点了各家存储厂商吹的牛,发现只有下面三个方面AI算基本落地了。

云预测分析平台,标杆InfoSight


大家都知道,Nimble Storage的InfoSight号称业界做得较好的云预测分析平台。HPE收购Nimble据说最看重的就是这个东西。

其实,原理也很简单,就是从周边环境采集各种数据,然后根据各种特征生成一系列“指纹”。如果某个设备产生了故障,把这些指纹(特征)记录下来,形成一个规则,然后和其他设备去匹配,如果发现有指纹一样,则在该设备发生故障前进行修复。这就是故障预测。

也就是AI的初级阶段,有监督的学习。不过,现在据说可以进行深度学习了,但估计还是实验室阶段。

除了故障预测,还有目前比较成熟的还有容量预测和性能预测。这块做好了还是会给企业节省不少成本的。现在大企业的容量使用率一般不到60%,就是由于无法较精确预测容量的需求,而且都是提前购买或者扩容,造成浪费。有了容量预测,可以提高使用率到80%以上,那么你就可以节省20%的容量采购成本。

Nimble Storage一直宣称其InfoSight是原生的,传统架构改良是无法做到的。


但是,现在HPE收购了Nimble Storage,人家也想把3Par接入到InfoSight里面来。因此,现在Nimble不再这么宣传了。大家看到,宣传其实是有目的的,不一定是技术问题,哈哈。

不过,确实传统的存储接进来不是那么容易的事情,HPE宣布3Par版本支持InfoSight了,但是,从支持的程度来看,目前的功能是非常少的,和Nimble Storage差得很远。

业界云预测分析这块做得比较好的还有Pure Storage的Pure1和Nutanix的Prism。

硬盘故障预测,标杆先智数据DiskProphet


硬盘故障预测一直是一个古老的话题。原来都没有厂商采用AI的方式,而是仅仅根据S.M.A.R.T数据去做一个定性的判断。

先智数据在这块引入了AI的方式,使得预测的准确度大大提高了。具体的原理可以看我前面的文章:
先智数据使能AI,让存储先知先觉

从先智数据的官网看,其已经和XSKY签署了合作协议,会在XSKY的SDS里面内置其硬盘故障预测算法。据说其也正在和一大波SDS厂商谈合作。也许以后这是所有的SDS的标配。

读缓存预测,标杆Infinidat神经缓存算法


高端存储之父Moshe Yanai一直都不走寻常路。他研发的第三代高端存储Infinidat的InfiniBox不支持全闪存,坚持利用HDD作为主存,但是采用大量的SSD作为Caching。

InfiniBox的架构我以前在文章里多次提及:
Moshe Yanai的第三代高端存储Infinidat存储架构简介
罕见视频 | 高端存储之父第三代产品--Infinibox架构剖析

Moshe Yanai为什么坚持不做AFA,因为他有独门绝技,就是所谓的“"neural caching”神经缓存算法。

大家都知道,写缓存不需要太多算法,因为你直接写到缓存里面就行了,速度就是缓存的速度。但是读缓存则不同,如果数据保存在HDD里面,如果你没有提前把数据预读到缓存里,读缓存不命中的话,则需要去HDD里面读数据,那么性能问题就出现了。如果你有AFA,读缓存算法差点都没事,甚至很多AFA在某些I/O模式(比如连续IO)都把读缓存bypass掉,直接从flash读,因为速度相差不大,你跑到内存去查一遍更加浪费时间。

Infinidat号称他们的DRAM神经缓存算法的读缓存命中率高达98%以上,也就是大部分数据都在内存里命中了,因此后面是不是闪存其实差距并不大了。而且DRAM的速度还比闪存快,因此Infinidat宣传自己的混合阵列的性能要比AFA强。如果DRAM读命中不了,它就从SSD缓存里读,也就是说,两级缓存都没有命中,直接从HDD读的可能性几乎没有。

Infinidata号称有100多项专利,其也是第一个在企业存储里把数据打上时间戳的设计理念。数据写进来的时候,应该是切成64K大小,然后有4K的元数据,保存到系统里面就是一个68K的block。元数据包括时间戳,数据的热度,数据的位置(和那些数据相邻)等各种信息。当写入这个block的时候,Infinidat采用AI/ML的方式来智能放置这些数据,让你下次读的时候能够一下子命中。

数据都有时间戳使得其快照实现也非常简单高效。就像录像一样,你从里面生成任意时刻的照片,那是非常简单的事情。

AI,传统存储厂商也在追赶


前面说了很多初创公司的做法。传统的存储公司也看到了AI对存储的带来的巨大价值,特别是在智能运维方面,EMC Unity,NetApp(采用IBM Watson)和IBM都宣传自己存储有了云智能运维的功能。

而华为,也在去年推出了eService云智能运维的功能。华为存储智能运维系统eService是面向客户和服务的存储设备智能运维系统。

不过,目前在上面AI落地的功能好像还不太多,更多是传统Call Home功能的延伸。但据说今年会在推出容量预测,硬盘健康预测等AI功能。反正据说这块有大动作,但我目前也不清楚。如果有更多信息,我后面再和大家分享。

不管怎么说,2018年,存储的AI时代已经来了。我们将会看到越来越多落地的应用,在企业存储的各个领域开花结果。

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