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請(qǐng)教完大神之后，小編對(duì)數(shù)據(jù)中心當(dāng)前運(yùn)維情況進(jìn)行了一番調(diào)研�，F(xiàn)階段，金融、政務(wù)、交通等行業(yè)的數(shù)據(jù)中心，無(wú)論是規(guī)模、設(shè)備數(shù)量還是應(yīng)用種類、復(fù)雜性都遠(yuǎn)勝過(guò)去。Gartner首席分析師Pankaj Prasad分析，企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用程序所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以每年2－3倍的速度增長(zhǎng)，其中像指標(biāo)、日志等機(jī)器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型多樣且增長(zhǎng)迅速，未來(lái)會(huì)給運(yùn)維帶來(lái)極大挑戰(zhàn)。

根據(jù)相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，隨著全球數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸性增長(zhǎng)，在企業(yè)數(shù)據(jù)中心的故障中，存儲(chǔ)設(shè)備相關(guān)故障已經(jīng)占到70％以上，成為數(shù)據(jù)中心故障的“主力軍”，以某國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)社交企業(yè)為例，每天需要修復(fù)數(shù)據(jù)24TB，每天因修復(fù)帶來(lái)的跨機(jī)架流量高達(dá)180TB。并且，近期銀行、證券等金融行業(yè)也是頻頻故障癱瘓，有著深厚先進(jìn)技術(shù)積累的科技、金融領(lǐng)域企業(yè)尚且在運(yùn)維上頻頻觸礁，其他領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)和困境可想而知。

可以說(shuō)，解決存儲(chǔ)設(shè)備故障問(wèn)題等于給數(shù)據(jù)中心買(mǎi)來(lái)一份“保險(xiǎn)”。顯然，在數(shù)據(jù)中心技術(shù)和新應(yīng)用的層出不窮的今天，傳統(tǒng)運(yùn)維依然高度依賴人的經(jīng)驗(yàn)和人的精力，運(yùn)維人員就像一群救火隊(duì)員，不是在解決問(wèn)題就是在解決問(wèn)題的路上，以至于好多運(yùn)維人員感嘆自己是操著賣(mài)白粉的心賺著賣(mài)白菜的錢(qián)。

如何拯救運(yùn)維人員于水火之中？徹底解決數(shù)據(jù)中心復(fù)雜化帶來(lái)的運(yùn)維復(fù)雜化？智能運(yùn)維絕對(duì)是大勢(shì)所趨，小編也大致分析了一下當(dāng)前智能運(yùn)維解決方案的近況。當(dāng)前，智能運(yùn)維圍繞設(shè)備異常、容量預(yù)警等關(guān)鍵場(chǎng)景，融入AI相關(guān)特性，讓運(yùn)維走向自動(dòng)化和智能化，但號(hào)稱智能運(yùn)維解決方案的多如牛毛，你搜索一下，搞不好是“X田系”搞的……小編又請(qǐng)教了一下存儲(chǔ)大牛老李，他說(shuō)需要從三個(gè)方面來(lái)衡量一款智能運(yùn)維解決方案的優(yōu)劣。

首先需要具備容量預(yù)測(cè)能力（設(shè)備側(cè)＋云端均具備）。假設(shè)客戶能夠提前預(yù)知陣列或存儲(chǔ)池，甚至是更細(xì)粒度對(duì)象的容量變化趨勢(shì)，那么容量配額不足導(dǎo)致服務(wù)宕機(jī)的發(fā)生可能性則會(huì)大大降低。智能運(yùn)維解決方案需要云上＋本地聯(lián)動(dòng)運(yùn)維能力，并且能夠基于時(shí)序預(yù)測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)，最好可以向客戶提供未來(lái)最長(zhǎng)365天的容量趨勢(shì)預(yù)測(cè)，并能夠提前預(yù)警80％配額，提醒用戶提前擴(kuò)容。

其次需要具備風(fēng)險(xiǎn)盤(pán)預(yù)測(cè)能力（異常檢測(cè)模型服務(wù)提前14天預(yù)測(cè)硬盤(pán)故障），智能運(yùn)維方案需要每日采集數(shù)據(jù)中心硬盤(pán)數(shù)據(jù)（硬盤(pán)ID、SN、硬盤(pán)非安全斷電次數(shù)、通電時(shí)長(zhǎng)），從歷史數(shù)據(jù)中識(shí)別硬盤(pán)不同屬性的突變模式對(duì)當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)合用戶反饋數(shù)據(jù)，定期執(zhí)行模型自優(yōu)化，持續(xù)提升預(yù)測(cè)精度，并且為數(shù)據(jù)中心硬盤(pán)提供主動(dòng)運(yùn)維。風(fēng)險(xiǎn)盤(pán)預(yù)測(cè)能力考驗(yàn)的是方案商的算法模型能力，突變模型服務(wù)企業(yè)越多、模型訓(xùn)練越久，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)故障就越正確。

如果廠商一上來(lái)就說(shuō)自己模型準(zhǔn)確率高達(dá)99．9％，這十有八九是騙子，勸你趕緊報(bào)警。

最后，具備存儲(chǔ)性能異常預(yù)測(cè)管理能力（圍繞存儲(chǔ)性能相關(guān)問(wèn)題提供全面分析處理方案）。這種能力又分為三塊：第一是性能預(yù)測(cè)及潮汐預(yù)警，需要基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)的性能預(yù)測(cè)特性以及基于閾值觸發(fā)的性能潮汐預(yù)警，能夠讓客戶預(yù)知設(shè)備關(guān)鍵性能指標(biāo)變化趨勢(shì)（如時(shí)延、IOPS、塊帶寬），提早發(fā)現(xiàn)設(shè)備性能瓶頸點(diǎn)，輔助客戶盡早規(guī)避可能發(fā)生的異常；

另外，第二是性能異常檢測(cè)與根因定界分析，針對(duì)“傳統(tǒng)的專家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則或靜態(tài)閾值預(yù)警，無(wú)法覆蓋大多數(shù)性能異常場(chǎng)景，且可能存在誤報(bào)漏報(bào)的情況”，方案可以基于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵性能KPI異常檢測(cè)及根因定界特性，無(wú)監(jiān)督自學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)模型能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)設(shè)備時(shí)延是否異常，異常檢測(cè)準(zhǔn)確率越高越好；另外有些廠商在存儲(chǔ)設(shè)備中內(nèi)置基于多集成樹(shù)算法融合模型，外加皮爾遜相關(guān)性關(guān)聯(lián)分析算法，實(shí)現(xiàn)異常根因的定界分析，大幅提升客戶發(fā)現(xiàn)性能問(wèn)題、定位問(wèn)題邊界的效率。

第三就是常見(jiàn)性能故障自修復(fù)，有能力將逐步實(shí)現(xiàn)異常場(chǎng)景的快速自愈，降低客戶運(yùn)維門(mén)檻，降低客戶運(yùn)維成本，實(shí)時(shí)保障客戶業(yè)務(wù)不受干擾。

小編又進(jìn)一步調(diào)研了當(dāng)前的市場(chǎng)情況，在眾多數(shù)據(jù)中心智能運(yùn)維解決方案中，以華為為代表中國(guó)廠商的解決方案近年來(lái)不斷進(jìn)步，甚至達(dá)到了業(yè)界領(lǐng)先水平。以華為數(shù)據(jù)管理引擎DME為例，目前在銀行、證券、政府等多個(gè)行業(yè)廣泛應(yīng)用，在保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私的前提下，有效地幫助金融等行業(yè)用戶構(gòu)建構(gòu)筑端到端的感知能力、智能的分析能力以及可信的執(zhí)行能力來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維自動(dòng)化閉環(huán)，大幅提升運(yùn)維和資源利用效率。

面向未來(lái)，隨著智能運(yùn)維技術(shù)的不斷成熟與完善，小編相信數(shù)據(jù)中心運(yùn)維人員不再是那個(gè)忙得四腳朝天的“熱鍋螞蟻”，而是故障圍困萬(wàn)千重，我自巋然不動(dòng)，任憑風(fēng)云起，穩(wěn)坐釣魚(yú)臺(tái)，談笑間，故障已灰飛煙滅。