“新基建”正在成為業(yè)界關注的熱點，5G、大數據中心、人工智能、工業(yè)互聯網等新型基礎設施建設正在加速推進?！靶禄ā敝饕?5G 基建、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業(yè)互聯網等七大領域的建設，涉及到通信、電力、交通、數字等多個社會民生重點行業(yè)。

在新基建中，尤其引人注目的是大數據中心。IT從業(yè)者都知道，大數據中心是承載海量數據的平臺，新興產業(yè)的未來發(fā)展將大量依賴于數字世界，從國家治理、政務服務到各個產業(yè) ，建好數據中心將有助于促進行業(yè)轉型和發(fā)展數字經濟。

大數據中心的最重要的特征是數據量和規(guī)模的高速增長：到2025年全球新創(chuàng)建的數據將達到175ZB；企業(yè)對實時數據需求增加，到2023年實時數據占全球數據圈24.5%的份額；核心數據中心的數據存儲容量占比將超過50%。

隨著數據量和數據中心規(guī)模的擴大，以及各種新存儲介質和技術的應用，存儲系統(tǒng)變得越來越復雜。用戶需要的存儲專業(yè)知識越來越多，而用好存儲對用戶來說越來越難。

AI智能化技術可以解決存儲系統(tǒng)使用的復雜性問題。AI系統(tǒng)會不斷地從存儲及其運行環(huán)境中采集存儲的各種狀態(tài)信息和性能數據，用機器學習算法分析，學習用戶的存儲使用情況，進而自動化的調整并優(yōu)化存儲系統(tǒng)，使存儲服務能更好地適應用戶的需求。

比如：智能化的把數據保存在合適的區(qū)域；自動的完成數據均衡；預測未來的需求；預防潛在的問題；智能調優(yōu)等。有AI加持的智能化存儲可以增強系統(tǒng)的可靠性，降低存儲的復雜性和維護成本。因此，“新基建”需要智能化的“新存儲”。

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客戶的未來，從智能化新存儲開始

IDC在2018年6月完成了一項全球存儲客戶的智能化特性調查，客戶對使用AI / ML算法推動存儲系統(tǒng)的改進抱以積極的態(tài)度，如下圖，

IDC調研：客戶對AI智能化存儲的需求同時，IDC還調研了已經使用了智能化存儲的客戶，詢問他們從中得到了哪些好處。下圖展示了客戶目前最關心的五項智能服務。其中，排名第一的是改善系統(tǒng)的整體可用性；其次是加快問題解決速度及提高性能容量規(guī)劃，預測性地識別任何即將發(fā)生的故障，監(jiān)視與存儲相關的其他IT基礎架構也被客戶重點關注。

IDC調研：用戶最希望使用的智能化存儲特性

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智能化存儲的關鍵技術

一個完整的智能化存儲框架包括下圖所示的5個過程：

存儲的AIOps框架

1） 監(jiān)控：系統(tǒng)首先通過日志、SNMP、RestAPI等技術手段抓取并保存存儲系統(tǒng)中的運行狀態(tài)、性能和故障報錯數據，這為AI自優(yōu)化系統(tǒng)創(chuàng)造了數據基礎。

2） 學習：在長時間、海量的監(jiān)控數據基礎上，AI會不斷分析用戶的IO模型和系統(tǒng)狀態(tài)信息，學習最佳的應用實踐，并自動分析問題根因和發(fā)現異常行為。

3） 預測：對于新發(fā)現的問題，AI算法都可以自動學習并提取可重復的模式，并將新的算法模型應用到其他尚未發(fā)現該問題的設備上，從而準確預測風險和故障。

4） 推薦：除了智能化預測新問題外，AI還會學習出解決和優(yōu)化問題的具體建議。如修改內外部配置參數、更換部件、系統(tǒng)軟件升級等。

5） 實施：AI系統(tǒng)可以自動運行優(yōu)化措施并解決問題。如果處于安全考慮，也可以停止自動優(yōu)化系統(tǒng)，人工操作來解決現場問題。

學術界也非常關注智能化存儲技術。國外的存儲和系統(tǒng)領域的頂級會議FAST、ATC、SRE、KDD有很多相關文章，清華大學、中科院、華中科技大學等國內科研機構也在故障預測、根因分析、異常檢測、自動調優(yōu)等方面有優(yōu)秀的科研成果。

清華大學在《計算機學會通訊》上系統(tǒng)地闡述了智能化存儲的關鍵技術。文中把存儲的智能化歸納為歷史事件、當前事件、未來事件三類應用場景。

歷史事件場景中瓶頸分析指的是制約存儲或系統(tǒng)服務的硬件或軟件瓶頸；熱點分析指的是自動挖掘出大于正常閾值性能指標；KPI聚類是對類似的指標曲線進行聚類；KPI曲線關聯挖掘是針對兩條曲線的關聯關系進行挖掘；全鏈路模塊調用分析能分析出模塊間的調用關系；異常事件關聯挖掘是指對異常事件之間的關系進行關聯分析；故障傳播關系圖融合了以上四種技術，推斷出異常事件之間的故障傳播關系。

當前事件場景主要是根據當前的日志和告警、快速檢測和定位異常，并完成故障的根因分析，最終實現快速止損，控制故障的影響范圍。

未來事件場景的技術原理都是通過AI技術自動挖掘故障發(fā)生前的日志、性能參數指標，找到故障前可重復的模式，從而在今后出現類似的日志模式時，提前預測故障、性能容量變化趨勢以及系統(tǒng)可能的熱點瓶頸。根據IDC的客戶調查來看，針對未來事件的預測場景是存儲用戶關注的重點。

存儲智能化的關鍵場景和技術

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智能化存儲的實踐應用

在存儲產業(yè)界中，Nimble Storage在2010年推出了智能化的存儲軟件Infosight，提供了預測性分析、端到端的故障定位、性能洞察等一系列的智能化功能。幫助用戶分析復雜應用環(huán)境下從虛擬機到后端存儲端到端的性能瓶頸，確定影響性能瓶頸的主要因素，并最終給出可行的優(yōu)化或解決問題的建議。

全球存儲廠商Netapp、IBM、DELL EMC也在2017年以后推出了自己的智能化產品ActiveIQ、StorageInsights和CloudIQ。

作為新數據時代下“新存儲”的引領者，浪潮存儲也推出了領先且獨具特色的智能化存儲管理平臺InView，實現了磁盤故障預測、性能容量預測的智能化功能，幫助客戶預判硬件故障，規(guī)避硬件故障帶來的風險和損失，并給出具體的擴容建議，為客戶提供更好的存儲服務。
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