如果你能夠把存儲(chǔ)想象成一輛自動(dòng)駕駛汽車，而不是一個(gè)需要親自動(dòng)手的、勞動(dòng)密集型的必需品呢?如果是像自動(dòng)駕駛汽車一樣，你的存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)也能夠預(yù)測(cè)你需要什么，并在道路上進(jìn)行路障導(dǎo)航呢?
根據(jù)你對(duì)新技術(shù)的容錯(cuò)性和你公司的文化，你可能已經(jīng)利用了從應(yīng)用程序的行為中學(xué)習(xí)、識(shí)別應(yīng)用程序和配置中的異常并使用這些信息來(lái)預(yù)測(cè)和預(yù)防問(wèn)題的技術(shù)了。
為這些核心技術(shù)賦能的正是人工智能。事實(shí)上，人工智能正在經(jīng)歷一個(gè)特殊的時(shí)刻，根據(jù)專家的說(shuō)法，這種情況不太可能很快改變。麥肯錫最近的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，近一半的公司目前在某些方面使用了人工智能，但絕大多數(shù)公司仍然預(yù)計(jì)，它們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的投資將在未來(lái)幾年繼續(xù)增加。
在滿足當(dāng)今的存儲(chǔ)需求方面，人工智能也正在迅速變得至關(guān)重要。它能夠使如此多的數(shù)據(jù)如此快速、智能地得到分析，并有助于避免瓶頸、可用性問(wèn)題和安全問(wèn)題?；谌斯ぶ悄艿拇鎯?chǔ)將允許IT員工在滅火上花費(fèi)更少的時(shí)間，并提高基礎(chǔ)架構(gòu)的可用性和生產(chǎn)效率。
HPE Storage的產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)王大偉表示，該公司的目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)自動(dòng)的、人工智能驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施，幾乎可以在瞬間提供洞察力。
“我們希望達(dá)到這樣一個(gè)境界，即洞察力可以推動(dòng)即時(shí)可見(jiàn)的變革，”他說(shuō)。“有一種觀點(diǎn)認(rèn)為應(yīng)該有端到端的人工智能管道，從本地的邊緣一直延伸到云。”
從不同的角度看待問(wèn)題
人工智能改變了存儲(chǔ)的任務(wù)，這意味著企業(yè)也應(yīng)該以不同的方式看待存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)，IBM存儲(chǔ)營(yíng)銷總監(jiān)Doug O'Flaherty說(shuō)。
“你必須停止把存儲(chǔ)看作是數(shù)據(jù)庫(kù)或特定用例所需要的東西，而是要考慮如何以不同的方式來(lái)訪問(wèn)來(lái)自不同部門的數(shù)據(jù)，”他說(shuō)。“如果你能讓數(shù)據(jù)科學(xué)家或組織中其他跨部門職責(zé)的人訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)，你就能進(jìn)入到下一層次的數(shù)據(jù)分析，這將是真正改變存儲(chǔ)的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)。”
除了從更廣泛的角度來(lái)考慮外，重要的是要采用一種更加以應(yīng)用程序?yàn)橹行牡姆椒▉?lái)進(jìn)行存儲(chǔ)，而不是傳統(tǒng)的以數(shù)據(jù)為中心的方法。
“在大數(shù)據(jù)人工智能世界的1.0版本中，公司認(rèn)為他們必須是由數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)的。因此，他們專注于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)庫(kù)中以及該組中的所有人工智能人員，“Splice Machine首席執(zhí)行官M(fèi)onte Zweben解釋說(shuō)，該公司專注于分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。
結(jié)果，他說(shuō)，這些數(shù)據(jù)湖往往很快就變成了“數(shù)據(jù)沼澤”，這主要是因?yàn)樨?fù)責(zé)業(yè)務(wù)流程的人沒(méi)有考慮到這些業(yè)務(wù)流程中所使用的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。
通過(guò)關(guān)注應(yīng)用程序而不是數(shù)據(jù)，你將能夠更好地將存儲(chǔ)及其功能與業(yè)務(wù)匹配起來(lái)。例如，處理大量索賠(業(yè)務(wù)流程)的保險(xiǎn)公司將與負(fù)責(zé)索賠系統(tǒng)的索賠專家和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員一起來(lái)確定一個(gè)應(yīng)用程序。通過(guò)把它們放在一起，他們可以更好地決定如何使用這些數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)智能索賠處理系統(tǒng)。
“這是為了讓應(yīng)用程序能夠更智能地處理數(shù)據(jù)，而不是試圖收集世界上的所有數(shù)據(jù)，然后把它們提供給那些可能對(duì)索賠感興趣的人，”他說(shuō)。“這是一個(gè)簡(jiǎn)單的想法，但它可以對(duì)企業(yè)如何實(shí)施人工智能產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。”
建立一個(gè)成功的基于AI的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也意味著解決了人工智能存儲(chǔ)管道中的三個(gè)不同的階段:數(shù)據(jù)攝入(從不同的環(huán)境中攝入和規(guī)范化數(shù)據(jù)，這樣你就可以將其看作為一個(gè)整體)，培訓(xùn)(使用機(jī)器學(xué)習(xí)研究數(shù)據(jù)來(lái)理解它真正的內(nèi)容)和推理(提供見(jiàn)解的階段)。
要滿足這些要求，存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施必須能夠支持非常高的容量、長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)保留和高性能處理。換句話說(shuō)，大規(guī)模的人工智能也需要大規(guī)模的能力、保留率和性能。
Storage Switzerland的首席分析師George Crump表示，支持高存儲(chǔ)容量的能力是至關(guān)重要的。組織很少刪除用于訓(xùn)練人工智能工作負(fù)載的數(shù)據(jù)點(diǎn)，因?yàn)楂@取這些數(shù)據(jù)的初始成本很高，他說(shuō)。此外，這些數(shù)據(jù)集也不遵循典型的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模型，即隨著年齡的增長(zhǎng)，使用的機(jī)會(huì)將會(huì)減少。“人工智能工作負(fù)載需要重新處理舊訓(xùn)練數(shù)據(jù)的幾率幾乎為100%，因此整個(gè)數(shù)據(jù)集需要時(shí)刻保持易于獲取，”他補(bǔ)充道。
長(zhǎng)期的保留也同樣重要，特別是當(dāng)存儲(chǔ)容量不斷增加時(shí)。
“我們的意思是，機(jī)器將根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)來(lái)做出決策。這意味著數(shù)據(jù)不能被刪除。它將持續(xù)增長(zhǎng)，”O'Flaherty說(shuō)。“你擁有的數(shù)據(jù)越多，應(yīng)用人工智能的準(zhǔn)確性和效率也就越高。”
除了簡(jiǎn)單地存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)之外，你還必須存儲(chǔ)更多類型的數(shù)據(jù)。其中包括有關(guān)數(shù)據(jù)(元數(shù)據(jù))的數(shù)據(jù)，許多人認(rèn)為，這些數(shù)據(jù)正在成為最有價(jià)值的商品之一，尤其是在數(shù)據(jù)治理方面。
第三個(gè)要求是高性能處理。
“訓(xùn)練人工智能應(yīng)用程序是一個(gè)迭代的過(guò)程，(而且)提高精確度也會(huì)是一個(gè)反復(fù)訓(xùn)練的過(guò)程，調(diào)整人工智能算法，然后再次訓(xùn)練，”Crump說(shuō)。“迭代的速度越快，開(kāi)發(fā)人員制作的模型就越精確，這也就增加了存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施的壓力。”
在大多數(shù)人工智能工作負(fù)載中，關(guān)鍵是要確保這些環(huán)境中的標(biāo)準(zhǔn)圖形處理單元(GPU)保持盡可能的繁忙，Crump說(shuō)。取決于人工智能的工作負(fù)載，一個(gè)有許多節(jié)點(diǎn)、混合了閃存和硬盤的擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng)是有意義的，Crump說(shuō)。“人工智能的工作負(fù)載往往是非常并行的，而一個(gè)并行的、向外擴(kuò)展的存儲(chǔ)集群即使在硬盤驅(qū)動(dòng)器上也可能會(huì)遇到挑戰(zhàn)，”他說(shuō)。
充分利用人工智能
對(duì)于剛起步的公司來(lái)說(shuō)，通過(guò)從系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)并將人工智能方法應(yīng)用于選定的數(shù)據(jù)集來(lái)尋找相關(guān)性，可以簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)充現(xiàn)有的數(shù)據(jù)。不過(guò)，最終你會(huì)想要深入一點(diǎn)。一旦將關(guān)鍵的應(yīng)用程序和系統(tǒng)綁定在一起，要想獲得人工智能的真正好處，就可能需要部署新的基礎(chǔ)設(shè)施和新的處理數(shù)據(jù)方法。
你選擇的基于人工智能的存儲(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)該具有快速管理元數(shù)據(jù)的智能，并能夠在正確的存儲(chǔ)類型上存儲(chǔ)正確的數(shù)據(jù)類型。Crump說(shuō)，如果你選擇在本地運(yùn)行基礎(chǔ)設(shè)施，你就可以從全閃存存儲(chǔ)系統(tǒng)開(kāi)始，但最終將其遷移到閃存和硬盤的混合環(huán)境也是有意義的。通常，環(huán)境還將包括軟件定義的存儲(chǔ)，它可以自動(dòng)在環(huán)境之間移動(dòng)數(shù)據(jù)。
有些組織則更喜歡把所有東西都保留在本地--尤其是那些有敏感的工作負(fù)載和遵從性/數(shù)據(jù)治理問(wèn)題的組織--而其他組織則可以從基于云的人工智能/存儲(chǔ)環(huán)境中獲益。
“這其中有很大一部分是發(fā)生在云計(jì)算領(lǐng)域，因?yàn)樵朴?jì)算需要共享計(jì)算能力和數(shù)據(jù)，”HPE公司Nimble Storage的產(chǎn)品管理高級(jí)總監(jiān)Rochna Dhand表示。“你從任何人工智能模型中得到結(jié)果的質(zhì)量都會(huì)取決于訓(xùn)練這些模型的可用數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量，所以使用一個(gè)從云端收集全球數(shù)據(jù)的系統(tǒng)是很有意義的。”
同時(shí)，Dhand也說(shuō)，HPE正在研究如何將HPE Insight在云端提供的相同類型的全球數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到用戶的內(nèi)部環(huán)境當(dāng)中。她說(shuō)，這樣做的目的是為了把在云計(jì)算中獲得的經(jīng)驗(yàn)整理成代碼，并將其作為防火墻后面的本地更新應(yīng)用。
Dhand相信，隨著時(shí)間的推移，技術(shù)會(huì)不斷發(fā)展，基礎(chǔ)設(shè)施管理也最終將會(huì)完全自動(dòng)化。“你將能夠預(yù)測(cè)并預(yù)防比現(xiàn)在更多的問(wèn)題，而且你將對(duì)這些預(yù)測(cè)和預(yù)防更有信心，”她說(shuō)。“你將不僅能夠預(yù)測(cè)問(wèn)題并確定解決問(wèn)題的方法，還能夠進(jìn)一步的確定正確的解決方案并采取行動(dòng)。”
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