可以大略地说，每天天生越来越多的数据，这正增加了存储事情负载的规模和繁芜性。
但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。
通过利用AI数据存储，供应商和企业可以将存储管理提升到一个新的水平。
而且，存储管理员可以找到他们目前正在努力管理的指标的办理方案。

存储管理员在管理存储问题时面临一些寻衅。
而且，如果他们战胜了这些寻衅，将帮助他们在数据存储的各个方面之间找到适当的平衡，例如在哪里分配事情负载，如何分配事情负载以及如何优化堆栈等等。

一样平常而言，吞吐量是指处理某事物的速率。
在网络级别，吞吐量的度量单位是Mbps(兆位/秒)，而在存储级别，吞吐量的度量单位是MB /秒(兆字节/秒)。
由于一个字节即是八兆位，因此生产率在存储级别长进步了。
并且，变得难以管理提高的生产率。

1. 延时

延迟是做事器完成要求所花费的韶光。
关于存储，这是指知足单个存储块的要求所花费的韶光。
存储块或块存储是将数据存储在卷中的块。
纯延迟不受吞吐量影响，但是如果单个块要求很大，则运用延迟可能会随着吞吐量的增加而偏离。

2. IOPS(每秒输入/输出操作)

IOPS是指存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务的数量。
存储堆栈是一种许可过程调用的数据构造。
这意味着将多个过程彼此存储在堆栈中，然后在调用和返回的根本上一个接一个地实行所有过程。
例如，如果一个过程被调用，它将被实行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。
而且，在评论辩论IOPS时，根本输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限定。
例如，读取一个大文件和多个小文件可能会对IOPS产生影响。
由于读取单个大文件仅须要实行一个读取任务，因此可以以较高的速率实行它，而另一方面，读取多个文件的速率非常慢，由于须要实行许多读取任务。

企业管理员和存储供应商处理各种各样的存储类型。
而且，它们还知足不同输入/输出做事的指标。
大型文件共享运用可能须要适当的吞吐量，但也必须许可延迟丢失，由于大型而繁芜的运用可能会对延迟产生不利影响。
另一方面，电子邮件做事器可能须要大量存储，低延迟和良好的吞吐量，但它可能不须要非常苛刻的IOPS配置文件。
并且，存储管理员该当决定该当为哪些存储分配什么资源。
因此，在组织中运行着成千上万的做事时，对根本存储的管理超过了人们进行明智变动的能力。
而且，这便是AI算法派上用场的地方。

AI可以监控存储以检测多种事情负载的模式和性能。
这里的事情负载是由各种输入/输出特色或运用任务天生的数据流。
通过检测这些事情负载模式，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些事情负载可能使他们面临最大化存储阵列的风险。
此外，存储监视还可以帮助理解是否有任何额外的事情负载可以放入阵列中。
而且，如果添加到阵列中，那么事情负载将造成多少中断。

例如，假设一家企业正在向流程中添加电子邮件做事器。
在这种情形下，人工智能系统可以帮助预测存储阵列将能够知足该做事器的存储需求还是将其最大化。
借助此类技能，存储管理员可以主动获取有关如何将不同的事情负载分配给不同的存储堆栈并最大程度地减少延迟的信息。
因此，将AI集成到存储阵列，存储供应商和组织中可以优化存储堆栈。

除了监视存储活动外，存储管理员还须要检讨和剖析存储系统要利用的运用的编码和缺点。
这有助于他们更好地理解如何环绕运用的需求设计存储体系构造。
他们通过理解运用的输入/输出模式来做到这一点。
用于实行此操作的最常见技能是捕获运用的跟踪。

Strace是Linux的用户空间实用程序，可用于诊断、调试和获取有关输入和输出功能的指令。
但是，由于繁芜的运用可以具有多个输入/输出功能，因此这对人类来说可能是一个寻衅。
另一方面，ML算法可以轻松地提取和剖析大量数据，并办理许多存储问题，最好是通过查看存储系统本身来办理。
此外，通过利用大量数据演习算法，以理解特定堆栈或全体运用如何网络和存储数据，它们可以帮助实现对该特定运用存储活动的实时不雅观察，以防止堆栈最大化并改进存储容量。

遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。
遥测以下列办法起浸染：传感器在源处丈量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程吸收器。
吸收后，可以根据用户哀求对数据进行处理。

AI的打算机视觉技能可以扫描遥测数据，以保护存储阵列免受漏洞侵害。
当利用有关漏洞的历史数据进行演习时，机器学习算法可以将来自各种运用程序的传入数据与历史数据进行匹配，以创造漏洞的可能性。
因此，借助AI的预测剖析，存储供应商可以着眼于在碰着客户之前防止存储问题。

AI数据存储仍处于起步阶段，但已经显示出了惊人的结果。
而且，因此云供应商和其他存储管理员正在对AI进行越来越多的投资，以利用超领悟存储系统进行存储掩护。
采取主流AI数据存储肯定会帮助企业掌握上述所有指标，并为其客户供应更好的做事。

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