Các tổ chức có thể sử dụng AI để quản lý lưu trữ và AIOps nhằm tìm hiểu những điểm cần cải thiện trong cơ sở hạ tầng lưu trữ của mình, nhưng cần lưu ý đến những lợi ích và hạn chế.
Sự phát triển của AI đã thúc đẩy việc quản lý lưu trữ, từ phần mềm quản lý tài nguyên lưu trữ đến các công cụ AIOps tự động hóa phần lớn quy trình.
AIOps cho phép giám sát, chẩn đoán, phân tích dự đoán và các chức năng đề xuất giải pháp cho cơ sở hạ tầng và ứng dụng lưu trữ . Về cơ bản, AIOps có thể cho tổ chức biết điều gì đang xảy ra với hệ thống lưu trữ và tại sao, điều gì có thể xảy ra và cần làm gì để khắc phục.
Bằng cách loại bỏ phần lớn công việc thủ công trong quản lý lưu trữ, AIOps thúc đẩy hiệu quả và giải phóng nhân viên CNTT để tập trung vào các nhiệm vụ khác. Nhiều nhà cung cấp cung cấp AI cho lưu trữ và quản lý lưu trữ, mỗi nhà cung cấp đều có ưu điểm và nhược điểm riêng.
Cách thức quản lý lưu trữ bằng AI hoạt động
AIOps dành cho lưu trữ sử dụng học máy để thu thập và phân tích dữ liệu đo từ xa. Thông tin này được chuyển đổi thành phân tích dự đoán.
AIOps bao gồm tự động hóa, quản lý hiệu năng và quản lý dịch vụ, tự động hóa nhiều quyết định liên quan đến việc mở rộng quy mô và bảo mật hệ thống lưu trữ . Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ các tác vụ như lập kế hoạch lưu trữ, quản lý vòng đời lưu trữ, phân tích nguyên nhân gốc rễ và tối ưu hóa lưu trữ.
Dữ liệu đo từ xa là một phần quan trọng của các công cụ quản lý lưu trữ AI. Dữ liệu này là thông tin được thu thập thông qua các cảm biến từ thiết bị lưu trữ, máy chủ và hệ thống mạng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học phân tích thông tin thu thập được từ các hệ thống này trên các thiết bị phần cứng, hệ điều hành, ứng dụng và máy ảo. Điều này giúp phát hiện các hoạt động bất thường, chẳng hạn như thiết bị được cấu hình kém, sự tăng trưởng dung lượng bất ngờ hoặc nhu cầu thông lượng không bình thường. Những hoạt động này có thể được sử dụng để lập kế hoạch tài nguyên và tối ưu hóa hiệu suất lưu trữ .
Hệ thống quản lý lưu trữ AI thường là các ứng dụng SaaS thực hiện phân tích trên nền tảng đám mây công cộng. Điều này cho phép các ứng dụng đó so sánh dữ liệu đó với thông tin được thu thập từ nhiều hệ thống khác nhau, tăng cường khả năng dự đoán của chúng . Tuy nhiên, một số nhà cung cấp cung cấp các sản phẩm được thiết kế riêng để chạy tại chỗ.
Sự khác biệt của các công cụ quản lý lưu trữ dựa trên AI nằm ở chức năng của chúng. Nhiều công cụ như vậy sử dụng AI để hỗ trợ khắc phục sự cố, phân tích nguyên nhân gốc rễ và tối ưu hóa lưu trữ. Một số công cụ còn cung cấp các chức năng bổ sung, chẳng hạn như hỗ trợ quản lý mức tiêu thụ điện năng, triển khai ứng dụng và thậm chí quản lý vòng đời phần cứng.
Hầu hết các công cụ lưu trữ hỗ trợ AI đều có bản chất độc quyền, nhưng một số nhà cung cấp lưu trữ tận dụng API như một cách để thu thập dữ liệu từ các nguồn của bên thứ ba.
Trước khi đầu tư vào một công cụ lưu trữ AI, hãy cân nhắc cách hệ thống cung cấp cảnh báo. Hầu hết các công cụ đều hiển thị cảnh báo trên bảng điều khiển, nhưng một số sử dụng các cơ chế khác, chẳng hạn như tin nhắn văn bản hoặc email. Dù phương thức phân phối nào, công cụ cũng nên lọc bỏ các cảnh báo nhiễu để tổ chức có thể tập trung vào những việc quan trọng.
Các tùy chọn quản lý lưu trữ AI
Nhiều nhà cung cấp cung cấp phần mềm quản lý lưu trữ AI tương thích với nhiều hệ thống và ứng dụng khác nhau. Các nhà cung cấp cũng sử dụng quản lý lưu trữ AI trong các dịch vụ lưu trữ theo mô hình "lưu trữ dưới dạng dịch vụ" của họ.
Các nhà cung cấp và hệ thống cũng như ứng dụng mà họ cung cấp bao gồm:
- Khả năng quan sát cơ sở hạ tầng Dell Apex AIOps. Toàn bộ thiết bị lưu trữ của Dell; máy chủ PowerEdge; cơ sở hạ tầng hội tụ và siêu hội tụ (HCI) VxRail, PowerFlex và VxBlock; bảo vệ dữ liệu PowerProtect Data Domain và PowerProtect Data Manager; và mạng PowerSwitch và Connectrix.
- HPE InfoSight . Hệ thống lưu trữ Alletra, Primera và Nimble; SimpliVity HCI; máy chủ ProLiant và Apollo; và cơ sở hạ tầng có thể cấu hình Synergy.
- IBM Storage Insights. Tất cả các bộ lưu trữ khối, bộ chuyển mạch, cấu trúc và máy chủ VMware ESXi của IBM -- IBM Storage Insights Pro, phiên bản đăng ký trả phí, cũng bao gồm bộ lưu trữ khối và đối tượng của IBM và bên thứ ba .
- Infinidat InfiniVerse. InfiniBox, InfiniBox SSA.
- NetApp Active IQ. OnTap, Element, StorageGrid và SANtricity.
- Pure Storage Pure1. Bộ lưu trữ FlashArray, FlashBlade và Portworx.
Ưu điểm của quản lý lưu trữ bằng AI
Quản lý lưu trữ dựa trên AI giúp loại bỏ phần lớn sự phức tạp và các tác vụ thủ công của việc quản lý tài nguyên lưu trữ truyền thống. Các lợi ích bao gồm tự động cung cấp, phân tầng dữ liệu thông minh và tối ưu hóa khối lượng công việc. Nhờ đó, nhân viên lưu trữ chuyên dụng có thể tiết kiệm thời gian giám sát và quản lý hệ thống. AIOps có thể là một trợ thủ đắc lực cho các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ (MSP) vì nó cho phép họ quản lý từ xa nhiều kho lưu trữ của khách hàng .
Bằng cách dự đoán các sự kiện trong tương lai dựa trên các mẫu sử dụng hiện tại, hệ thống quản lý có thể ngăn ngừa các vấn đề mà người dùng có thể không lường trước được. Chúng cũng có thể khuyên người dùng bổ sung dung lượng lưu trữ và tài nguyên tính toán cũng như thực hiện các nâng cấp khác trước khi hiệu năng trở thành vấn đề. Người dùng có thể cấu hình các ứng dụng để tự động thực hiện hành động nhằm ngăn ngừa lỗi thiết bị hoặc suy giảm hiệu năng, mặc dù các bộ phận CNTT có thể thích nhận các khuyến nghị và tự thực hiện các thay đổi đó hơn.
Những thách thức trong quản lý lưu trữ AI
Một vấn đề với các hệ thống quản lý lưu trữ AI là chúng thường là độc quyền và thường chỉ hoạt động với sản phẩm của một nhà cung cấp duy nhất. Ví dụ, nếu một tổ chức có hệ thống SAN từ một nhà cung cấp, thì hệ thống quản lý lưu trữ AI của nhà cung cấp khác có thể không tương thích với nó.
Một vấn đề khác là việc thu thập và phân tích dữ liệu lại tạo ra nhiều dữ liệu hơn – dẫn đến việc quản lý lưu trữ không cần thêm dung lượng. Theo thời gian, các tổ chức phải quyết định dữ liệu nào có thể loại bỏ một cách an toàn.
Không phải tất cả các tổ chức đều cho phép bên thứ ba kết nối với trung tâm dữ liệu của họ. Các trang web được gọi là "dark site" không thể sử dụng các dịch vụ phân tích dựa trên SaaS thu thập và lưu trữ dữ liệu trên các đám mây công cộng hoặc tại địa điểm của nhà cung cấp. Các nhà cung cấp có thể sử dụng phần mềm phân tích trên máy chủ cục bộ để dữ liệu đo lường không bị truyền đi, nhưng những người dùng này sẽ mất một số lợi ích của việc phân tích khi dữ liệu của họ không được so sánh với dữ liệu của những người dùng khác.
Dù là trang web ẩn danh hay không, tất cả người dùng nên hỏi nhà cung cấp của họ về lượng thông tin mà họ thu thập bên ngoài kho lưu trữ và cách họ đảm bảo dữ liệu đó vẫn được ẩn danh và bảo vệ.
Vì trí tuệ nhân tạo trong quản lý lưu trữ vẫn là một công nghệ tương đối mới, các thuật toán sẽ được cải thiện theo thời gian khi thu thập được nhiều thông tin hơn.
Tương lai của AI trong quản lý lưu trữ
Những năm gần đây đã chứng kiến những bước tiến vượt bậc trong công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học. Do đó, quản lý lưu trữ dựa trên AI sẽ phát triển như một hệ quả trực tiếp của việc công nghệ AI đạt đến độ chín muồi.
Các nhà cung cấp giải pháp lưu trữ có thể sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như một công cụ bảo mật. Ví dụ, các doanh nghiệp có thể huấn luyện hệ thống giám sát AI để nhận biết các dấu hiệu của một cuộc tấn công mã độc tống tiền và giúp ngăn chặn sự lây nhiễm tiềm tàng.
Các công cụ quản lý lưu trữ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng hỗ trợ các chức năng sao lưu và phục hồi thông minh . Ví dụ, AI có thể tự động xác định dữ liệu quan trọng nhất của tổ chức, đảm bảo dữ liệu được sao lưu và ưu tiên dữ liệu có giá trị cao này trong trường hợp cần khôi phục.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong hệ thống lưu trữ cũng có thể mang lại khả năng tự phục hồi. Nhờ đó, AI có thể phát hiện các ổ đĩa bị lỗi, các phân vùng bị hỏng hoặc các vấn đề tương tự và thực hiện các biện pháp khắc phục để ngăn ngừa mất dữ liệu hoặc sự cố hệ thống.