苹果11ProMax黑屏了_人工智能如何提升大数据存储与管理效率？

随着大数据的大量来源和企业可用数据量的增加，存储容量规划已经成为存储管理员的问题。苹果11ProMax黑屏了 据估计，每天生成2.5兆字节的数据。 现在，以神经元计算，是相当于2亿5千万个人脑的大量数据。 此外，类似的估计显示，全球90%的总数据是从2016年到2018年生成的。

简单来说，每天生成越来越多的数据，存储工作负载的规模和复杂性在增加。 但是，人工智能可以拯救存储管理员，有助于有效地存储和管理数据。 使用AI数据存储，提供商和企业可以将存储管理提高到新的水平。 另外，存储管理员可以找到当前正在进行管理的指标解决方案。

存储管理人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着一些挑战.。 此外，如果您克服了这些挑战，您可以平衡数据存储的各个方面，包括工作负载分配位置、工作负载分配方法和堆栈优化方法。

通常，吞吐量是处理某种东西的速率。 在网络级别，吞吐量的度量单位是Mbps (兆比特/秒)，在存储级别，吞吐量的度量单位是MB /秒(兆字节/秒)。 1字节等于8兆位，因此在存储级别提高了工作效率。 另外，很难管理提高的生产力。

1 .延迟

延迟是服务器完成请求所需的时间。 对于存储，这是满足各个存储块请求所用的时间。 内存块或块存储是在卷上存储数据的块。 纯粹的延迟不受吞吐量的影响，但如果各个块请求较大，则随着吞吐量的提高，应用程序延迟可能会偏离。

2. IOPS (每秒输入输出操作)

IOPS是存储堆栈每秒可处理的屏幕读写任务的数量。 存储栈是允许过程调用的数据结构。 这意味着多个过程彼此存储在堆栈中，根据调用和回复一个接一个地运行所有过程。 例如，如果调用一个过程，则会执行它，并返回到栈中调用下一个过程。 另外，在谈论IOPS时，基本的输入输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。 例如，导入一个大文件和多个小文件可能会影响IOPS。 因为读取一个大文件只能执行一个读取任务，所以可以更快地执行，但另一方面，由于需要执行很多读取任务，所以读取多个文件的速度非常慢。

AI数据存储解决存储问题的方法

企业管理员和存储提供者可以处理各种类型的存储。 此外，还满足了不同输入输出服务的指标。 大型文件共享应用程序可能需要适当的吞吐量，但大型复杂的应用程序可能会对延迟产生不利影响，因此也必须允许延迟损失。 另一方面，电子邮件服务器可能需要大量的存储、低延迟和良好的吞吐量，但可能不需要非常严格的IOPS配置文件。 另外，存储管理员必须决定应该向哪个存储分配哪个资源。 因此，如果您的组织中运行了数千万个服务，底层存储管理超出了人们智能地更改的能力。 而且，这就是AI算法有用的地方。

人工智能支持的存储管理与规划

AI可以监视存储，发现各种工作负载的模式和性能。苹果11ProMax黑屏了 这里的工作负载是由各种输入输出特性和应用任务生成的数据流。 通过发现这些工作负载模式，AI可以帮助存储管理员了解哪些工作负载可能面临最大化存储阵列的风险。 存储监视也有助于了解阵列是否可以配置其他工作负载。 此外，添加到阵列中会中断多少工作负载?

例如，一家公司正在向进程添加电子邮件服务器。 在这种情况下，人工智能系统有助于预测存储阵列是能满足服务器的存储需求还是最大化。 这种技术允许存储管理员主动获取有关如何将不同的工作负载分配给不同的存储栈以最大限度地减少延迟的信息。 因此，可以将AI整合到存储阵列中，并在存储提供商和组织中优化存储堆栈。

存储管理员不仅需要监视存储活动，还需要检查和分析存储系统的需要。使用的应用程序的编码和错误这有助于更好地理解如何根据应用程序的需要设计存储体系结构。 他们通过了解应用程序的输入输出模式来实现这一点。 执行此操作最常见的技术是跟踪捕获应用程序。

Strace是Linux的用户空间实用程序，可以用于诊断、调试和检索有关输入/输出功能的命令。 但是，复杂的应用程序可以具有多个输入输出功能，因此对人类来说可能很难。 另一方面，ML算法可以方便地提取和分析大量数据，从而解决许多存储问题。 建议通过查看存储系统本身来解决。 此外，为了防止堆栈最大化和改善存储容量，使用大量的数据训练算法了解特定应用程序的存储设备或整个应用程序是如何收集和存储数据的

AI数据存储可以满足客户的需要

遥测数据自动记录和无线传输来自远程或无法访问的源的数据。 遥测功能是传感器在源上测量数据，转换为电压，与定时数据集成为单个数据流，并将该数据流发送到远程接收机。 接收后，可以根据用户的要求处理数据。

AI的计算机视觉技术扫描遥测数据，保护存储阵列免受漏洞的侵害。 使用关于脆弱性的历史数据进行训练时，机器学习算法可以将来自各种应用程序的输入数据与历史数据相匹配，找出脆弱性的可能性。 因此，通过AI预测分析，存储提供商可以着眼于在遇到客户之前防止存储问题。

AI数据存储还处于初始阶段，但结果令人吃惊。苹果11ProMax黑屏了 因此，云提供商和其他存储管理员对AI的投资在增加，以使用超融合存储系统进行存储维护。 采用主流AI数据存储无疑有助于企业管理上述所有指标并为客户提供更好的服务。