说起机器学习
今天的我们已经再熟悉不过
无论生活还是工作
各种地方都能见到它的身影
但是对存储而言
机器学习又意味着什么呢？
来看看由戴尔科技员工配音的
存储知识小讲堂吧
2分钟快速了解
为什么机器学习很重要
机器学习小科普
以2016年围棋界李世石大战AlphaGo为开端，人工智能（包括机器学习）瞬间闯入了我们的视野。手机拍照，人工智能可以帮你自动识别场景并选择最佳拍摄参数，为你节省后期工作；欺诈风控，人工智能可以自动识别风险交易，从而防止用户资产损失，还有自动驾驶汽车、智能语音客服等。
今天各种产品或软件都声称自己内置了人工智能。虽然它们被用于生产、生活的各个领域，不过核心理念都是一样，帮助人们从简单劳动力中释放出来，无论在办公场所还是其他方面，都可以腾出更多的时间处理其他问题。
这一理念也被用到了存储领域。
从安装部署到运维管理，近年来企业存储的智能化、自动化程度越来越高，人工参与程度逐渐降低。管理员只需简单的操作，存储阵列即可自动化完成初始化配置；管理功能也变得更加智能，通过智能分析和优化功能，存储阵列能够自动找到系统瓶颈，为管理员提出建议。
不仅如此，随着人工智能技术的引入，企业存储逐渐从执行命令的机器，也在进化为能够具有自我学习能力的自主系统。
不过，并不是所有存储公司都具备这一条件，因为对于任何一个人工智能而言，数据、算力和算法这三要素都是人工智能取得显著成就的必备条件。巧妇难为无米之炊，人工智能要有着大量的数据作为支撑，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，才能更智能。而有了数据之后，还需要进行训练，不断地训练。
因此，要将人工智能引入存储领域，考验的是一个企业强大的研发实力以及深厚的行业经验，毕竟存储里存放的是企业最宝贵的资产——数据。
而作为业界首屈一指的端到端IT解决方案提供商，戴尔科技凭借数十年的IT基础架构深耕，以及覆盖全行业的客户积累，于2018年在业界率先推出了内置机器学习引擎的高端存储PowerMax。
PowerMax利用预测分析和模式识别，可根据I/O配置文件自动将数据置于合适的介质上（不产生额外开销），从而更大限度地提高性能。
以一个典型的200TB PowerMax阵列为例，它可以实时分析和预测4000万个数据集，每天可以推动60亿个决策，包括：
- 将数据放置在哪（闪存或SCM）
- 应对哪些数据进行压缩或重复数据消除
- 哪些QoS服务级别需要更多性能
今年6月，戴尔科技又推出中端存储新品PowerStore，机器学习被用在了更广泛的领域。PowerStore是一组联邦存储集群，最多可以达到4个Appliance(每个Appliance均是一台双控制节点的存储)。
*戴尔易安信PowerStore采用英特尔®至强®可扩展处理器,该处理器可以优化工作负载,可靠性强,还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性，不仅帮助PowerStore轻松满足既定工作负载，也可以为数字化变革做好准备。
那么对于某个业务系统而言，数据卷放在哪个Appliance上才是最优的选择呢？在过去，这对存储管理员来说是一个非常头疼的工作。这里举一个真实的例子：
一个企业级用户的IT环境中部署了5套存储，每次有新业务上线时，存储管理员需要根据业务的性能和容量要求，决定将业务数据部署在哪台存储中，因此存储管理员需要对每台存储的运行状况有充分的、持续的掌握，并做出准确的判断。
然而，业务的需求是在不断变化的，当业务运行一段时间以后，原存储很有可能不再适合该业务运行了，那么又要为之选择新的存储设备。
另一方面，数据迁移也成了新的问题。数据迁移过程中大量手工操作的风险，以及带来的停机影响是每个管理员都不愿触碰的雷区。
可是在PowerStore中，一切就都不同了。
通过PowerStore的机器学习引擎，可以根据业务的存储需求自动分析群集中哪个Appliance是最佳的部署选择，并且在业务运行期间实时关注数据卷的增长趋势，当需要进行迁移时会自动通知管理员，并给出最佳的迁移建议。
当管理员确认操作后，PowerStore会自动在集群内的Appliance间迁移据，切换过程应用无需停机。通过这样的机制，可以使数据永远运行在最适合运行的存储环境中，确保数据服务质量。
今天，人类和计算机产生的数据量之庞大，已远远超出人类可以吸收、解释并据此做出复杂决策的能力范围。人工智能构成了所有计算机学习的基础，代表着所有复杂决策的未来。掌握人工智能，就等于于掌握未来，而内置人工智能的存储系统，则能帮您在“掌握”的路径上，快人一步。
今天的存储知识小讲堂
就讲到这里
下一期见~
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