人工智能如何促进大数据存储与管理效率？

 

可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。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。通过使用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解决方案。

 

存储管理员需要努力的主要指标

 

存储管理员在管理存储问题时面临一些挑战。而且，如果他们克服了这些挑战，将帮助他们在数据存储的各个方面之间找到适当的平衡，例如在哪里分配工作负载，如何分配工作负载以及如何优化堆栈等等。

 

一般而言，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)。由于一个字节等于八兆位，因此生产率在存储级别上提高了。并且，变得难以管理提高的生产率。

 

1. 延时

 

延迟是服务器完成请求所花费的时间。关于存储，这是指满足单个存储块的请求所花费的时间。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，但是如果单个块请求很大，则应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。存储堆栈是一种允许过程调用的数据结构。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基础上一个接一个地执行所有过程。例如，如果一个过程被调用，它将被执行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。而且，在谈论IOPS时，基础输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。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需要执行一个读取任务，因此可以以较高的速度执行它，而另一方面，读取多个文件的速度非常慢，因为需要执行许多读取任务。

 

AI数据存储如何解决存储问题

 

企业管理员和存储供应商处理各种各样的存储类型。而且，它们还满足不同输入/输出服务的指标。大型文件共享应用可能需要适当的吞吐量，但也必须允许延迟损失，因为大型而复杂的应用可能会对延迟产生不利影响。另一方面，电子邮件服务器可能需要大量存储，低延迟和良好的吞吐量，但它可能不需要非常苛刻的IOPS配置文件。并且，存储管理员应该决定应该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服务时，对基础存储的管理超过了人们进行明智更改的能力。而且，这就是AI算法派上用场的地方。

 

人工智能支持的存储管理和计划

 

AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。通过检测这些工作负载模式，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些工作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了解是否有任何额外的工作负载可以放入阵列中。而且，如果添加到阵列中，那么工作负载将造成多少中断。