近期，由中國計算機學會主辦，中國計算機學會信息存儲專業(yè)委員會、清華大學和中科院計算所承辦，存儲產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟協辦召開的第24屆全國信息存儲技術學術會議在北京隆重召開。據說，這次會議匯聚了存儲產、學、研各界最最最優(yōu)秀的學術專家，共同交流和深入探討存儲產業(yè)的發(fā)展趨勢和熱點技術，可謂是一場大型的存儲技術學術盛宴。

作為存儲產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟理事單位，浪潮在會上分享了AI技術在存儲系統(tǒng)中的應用，以及對存儲系統(tǒng)帶來的創(chuàng)新性改進。

AI在存儲中的應用

浪潮在存儲系統(tǒng)的生命周期中，融入機器學習與AI算法，對存儲系統(tǒng)中的管理運維數據進行挖掘、分析、訓練和預測，打造智能化的存儲管理系統(tǒng)，實現性能容量趨勢預測、磁盤故障預測，增強存儲系統(tǒng)的可靠性、易用性和免維護性，降低運維成本，提高存儲系統(tǒng)管理效率。

性能、容量趨勢預測

存儲系統(tǒng)在運行時會產生大量與性能和容量相關的數據，如CPU、內存利用率、存儲容量、讀寫性能、網絡性能等，浪潮存儲通過輸入數據→訓練模型→參數優(yōu)化→實時預測的方案流程，利用ARIMA、LSTM、Xgboost三種機器學習算法，同時引入趨勢變化、季節(jié)、節(jié)假日趨勢影響等特征做優(yōu)化來構建模型，將模型誤差控制在5%以內，實現更加準確的性能容量趨勢預測。

磁盤故障預測

對于存儲系統(tǒng)來說，如果出現連續(xù)多塊盤故障，存儲數據會丟失，影響業(yè)務正常運行。浪潮存儲通過對硬盤歷史smart數據的大量收集和xgboost、LSTM等算法的訓練，在磁盤臨近故障的14天、42天為界進行分類標記，給出預警信息，讓運維人員及時采取措施調整業(yè)務模型或者數據布局，使磁盤故障從突發(fā)事件變成計劃事件，有效避免磁盤故障對業(yè)務帶來的影響。