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如今，大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)正在幫助組織建設(shè)更加智能的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施。而成本更低、數(shù)量更密集的CPU將更智能的內(nèi)置智能驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧的每一層。

以存儲(chǔ)為例，過(guò)多的計(jì)算能力可用于部署敏捷軟件定義的存儲(chǔ)（例如，惠普EnterpriseStoreVirtual），轉(zhuǎn)換到超融合架構(gòu)（例如HyperGrid，Nutanix，Pivot3，SimpliVity），或通過(guò)智能地重新分配存儲(chǔ)功能來(lái)優(yōu)化I/O應(yīng)用程序服務(wù)器和磁盤(pán)主機(jī)。

然而，所有這些內(nèi)置智能有一個(gè)缺點(diǎn)，就是可能會(huì)降低人們?cè)跀?shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)和更改（任何IT變更）之間的可見(jiàn)性，無(wú)論是由于用戶(hù)的修補(bǔ)和升級(jí)，擴(kuò)展使用，還是復(fù)雜的錯(cuò)誤和組件故障�；蛘撸瑩Q句話(huà)說(shuō)，由于配置強(qiáng)大和廉價(jià)的處理器，動(dòng)態(tài)優(yōu)化使人們?cè)絹?lái)越難以確定其基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)生了什么狀況。

因此當(dāng)人們不需要知道任何細(xì)節(jié)，并且可以簡(jiǎn)單地依賴(lài)低級(jí)組件來(lái)做正確的事情，直到擁有一個(gè)絕對(duì)自主的數(shù)據(jù)中心。而如今企業(yè)公共云計(jì)算并不會(huì)消除對(duì)內(nèi)部專(zhuān)家的需求，IT部門(mén)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這是一把雙刃劍。此外，雖然更智能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)幫助人們配置，優(yōu)化，增長(zhǎng)計(jì)劃，并排除故障，它可能會(huì)讓人們盲目或愚弄，并積極努力將基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向人們的“意志”。

盡管所有這些潛在的負(fù)面因素需要做出選擇，人們希望獲得在一個(gè)更智能，更自主的IT世界（即使有一些人工智能失控的風(fēng)險(xiǎn)）。

這些都與數(shù)據(jù)有關(guān)

還記得以前的分析是一個(gè)離線過(guò)程嗎？捕獲文件中的一些數(shù)據(jù)；打開(kāi)Excel，SAS或其他桌面工，并在幾周后收到一條建議。如今，這種分析延遲的時(shí)間太長(zhǎng)，并且太簡(jiǎn)單。

動(dòng)態(tài)優(yōu)化由于采用了功能強(qiáng)大，成本低廉的本地處理器，這使得人們?cè)絹?lái)越難以確定我們的基礎(chǔ)設(shè)施正在發(fā)生什么。

考慮到應(yīng)用程序和用戶(hù)的速度和敏捷性，更何況更大的數(shù)據(jù)流和彈性云代理，人們需要洞察力和比以往更快的回答。這種智能從大量可靠的數(shù)據(jù)開(kāi)始，如今的基礎(chǔ)設(shè)施每天都在產(chǎn)生越來(lái)越多數(shù)據(jù)（事實(shí)上，由于物聯(lián)網(wǎng)的興起，人們很快就會(huì)淹沒(méi)在新的數(shù)據(jù)中），并需要處理和管理所有這些信息。

例如，存儲(chǔ)陣列長(zhǎng)期以來(lái)可以提供有見(jiàn)地的數(shù)據(jù)，但歷史上需要供應(yīng)商特定的，復(fù)雜和昂貴的存儲(chǔ)資源管理應(yīng)用程序來(lái)充分利用它。幸運(yùn)的是，如今已有一系列的發(fā)展，基礎(chǔ)設(shè)施幫助人們具有更智能的IT系統(tǒng)管理，并更好更快地生成用戶(hù)的數(shù)據(jù)：

數(shù)據(jù)處理。隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增長(zhǎng)，存儲(chǔ)組件正在生成越來(lái)越多的詳細(xì)的數(shù)據(jù)。這種日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)需要IT本身內(nèi)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。而IT管理員需要花費(fèi)一些時(shí)間學(xué)習(xí)一些Python和Spark技能。

消耗API.現(xiàn)代存儲(chǔ)平臺(tái)現(xiàn)在提供或生產(chǎn)易于使用的空閑的API（表示性狀態(tài)傳輸API），允許任何人（具有權(quán)限）直接使用幾乎任何類(lèi)型的第三方分析工具訪問(wèn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)API還通過(guò)集成諸如OpenDataSource的平臺(tái)來(lái)啟用和強(qiáng)化第三方系統(tǒng)管理。

家庭支持呼叫。大多數(shù)存儲(chǔ)供應(yīng)商如今將家庭支持呼叫調(diào)用到他們的陣列中，使他們能夠?qū)⒃敿?xì)的機(jī)器日志發(fā)送給供應(yīng)商，以便每天進(jìn)行處理。然后，供應(yīng)商可以使用大數(shù)據(jù)工具聚合數(shù)據(jù)，以便為客戶(hù)提供主動(dòng)的支持和洞察，從而實(shí)現(xiàn)更好的產(chǎn)品管理和營(yíng)銷(xiāo)。家庭呼叫功能也可以從Glassbeam那樣的供應(yīng)商作為服務(wù)提供，這也可以幫助提供一個(gè)客戶(hù)端門(mén)戶(hù)作為一個(gè)“附加價(jià)值”，直接向IT最終用戶(hù)提供使用和性能洞察。

幸運(yùn)的是，如今基礎(chǔ)設(shè)施有了一系列的發(fā)展，可以幫助人們可以更好管理智能的IT系統(tǒng)，并更好地生成用戶(hù)的數(shù)據(jù)。

可視化。面向IT的大數(shù)據(jù)提供了大量?jī)?yōu)秀的可視化工具，通常由企業(yè)商業(yè)智能應(yīng)用人員（例如Tableau公司）利用。因此，IT本身現(xiàn)在可以構(gòu)建對(duì)業(yè)務(wù)友好的儀表板和報(bào)告。同時(shí)，許多供應(yīng)商使用了更加清楚和易于訪問(wèn)的開(kāi)源可視化庫(kù)（如d3.js）來(lái)輕松創(chuàng)建和提供自定義產(chǎn)品儀表板以及可共享的小部件。

下一代智能。一些供應(yīng)商正在做可視化之外的真正聰明的事情。而供應(yīng)商可以幫助提供高級(jí)產(chǎn)品特定的關(guān)鍵性能指標(biāo)（例如，VMwarevRealizeOperations，Tintri，Pernix/Nutanix），才能將這些詳細(xì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到可操作的情報(bào)中，這是不夠的。作為第一步，如今的供應(yīng)商可以巧妙地將低級(jí)數(shù)據(jù)流積累到健康，容量或風(fēng)險(xiǎn)的專(zhuān)家“模型”中。一些模型為每個(gè)特定平臺(tái)的獨(dú)特“分?jǐn)?shù)”來(lái)產(chǎn)生線性預(yù)測(cè)。真正高級(jí)的建�？梢钥紤]未來(lái)的工作負(fù)載增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)的計(jì)劃，并且可以基于分析排隊(duì)行為進(jìn)行非線性性能預(yù)測(cè)。

智能機(jī)器

隨著大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展，肯定有令人興奮的新發(fā)展，并產(chǎn)生更加智能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施的空間。

例如，人們只看到了系統(tǒng)管理領(lǐng)域中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)端。注意更智能的機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化，作為軟件即服務(wù)分析服務(wù)出現(xiàn)，嵌入客戶(hù)控制臺(tái)以進(jìn)行動(dòng)態(tài)操作，在儀表板和門(mén)戶(hù)網(wǎng)站中進(jìn)行智能戰(zhàn)略規(guī)劃，甚至將其推入設(shè)備以幫助他們變得越來(lái)越自主。

如果汽車(chē)很快會(huì)自動(dòng)駕駛，那么人們對(duì)此不應(yīng)該感到驚訝。當(dāng)存儲(chǔ)陣列開(kāi)始告訴人們自己可以處理數(shù)據(jù)。如果有一天，人們可能不得不為新的存儲(chǔ)陣列進(jìn)行一個(gè)企業(yè)面向IT的智能測(cè)試，看看它們?yōu)閿?shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)是否已經(jīng)準(zhǔn)備好了沒(méi)有。

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