Die Nutzung künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens für die Speicherung kann dazu beitragen, Engpässe vorherzusagen, E/A-Komplikationen zu diagnostizieren und Upgrades zu empfehlen, jedoch sind die Produkte der Anbieter weitgehend gleichbedeutend mit ihrer eigenen Hardware
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Die zunehmende Komplexität und Vielfalt der IT ist eine Herausforderung für CIOs und ihre Teams. Die Anforderungen des Rechenzentrums, der Cloud-Infrastruktur, der Containerisierung sowie der Sicherheit und Compliance stellen alle eine zusätzliche Belastung für die IT-Administration und den IT-Betrieb dar. Gleichzeitig ist es meilenweit schwierig, erfahrene Mitarbeiter zu rekrutieren und zu halten . Dies hat IT-Abteilungen und Lieferanten veranlasst, einen Blick auf Vorschläge zur Automatisierung von Datenunternehmen und -produkten und der Infrastrukturverwaltung sowie zur Datenspeicherung zu werfen. Eine Antwort ist die Verwendung von maschinellem Lernen (ML) und synthetischer Intelligenz ( AI) um etwa ein Prozent der Arbeitslast zu absorbieren. AIOps – oder AI for IT Operations – ist eine Software, die von der Alternative gefördert wird, um Komplexität zu bewältigen, Programme zu optimieren und die Betriebszeit zu maximieren. Es spielt auch eine zusätzliche und entscheidende Rolle bei der Speicherverwaltung. AIOps hat sich in den letzten Jahren dank Verbesserungen in ML und KI schnell entwickelt Verarbeitung – neben der Cloud – aber auch, weil IT-Programme immer mehr in Echtzeit überwacht werden können. Aber obwohl jeder zusätzliche Einblicke in seinen IT-Betrieb benötigt, die astronomischen Mengen von Protokolldaten, die von moderner Hardware vor Ort und in der Cloud generiert werden, könnten vermutlich auch IT-Teams erdrücken. AIOps nutzt diese Daten durch Analyse-Engines, um Höhenarbeitsbelastungen vorherzusagen, Engpässe, Leistungsgrenzen und Fehler sowie die Notwendigkeit von Wartung und Upgrades anzuzeigen. Für die Lagerung garantiert AIOps, Unternehmen bei der Ressourcenzuweisung zu unterstützen, um sie zu retten die aufmerksamkeitsstärkste Nutzung zugänglicher Funktionen und zweifelsohne das Wechseln von Daten zwischen Speicherebenen und/oder in die Cloud. AIOps garantiert, dass es besonders bissig und vermutlich mit mehr Genauigkeit als der Mensch zusammenbaut Kartenadministratoren. Es ermöglicht Unternehmen auch, ihre digitalen Abläufe zu erweitern, ohne zusätzliche Mitarbeiter einzustellen. Es sollte mit der Serviceverwaltung, dem Umgang mit Kundentickets und DCIM (Datacenter Infrastructure Administration) integriert werden. „Das System, das ich AIOps beschreibe, ist eine übergreifende Technologie, die über der Expertenprogramme für operative Domänen und könnten möglicherweise Daten korrelieren und diese als Maßnahmen an die operativen Teams weitergeben“, sagt Roy Illsley, Chief Analyst bei Omdia. „Das können manuelle Maßnahmen oder computergestützte Maßnahmen sein.“
Laut GigaOm-Analyst Enrico Signoretti ist dies identisch mit hängender „Speicherung im Autopilot-Modus“. Da die Lieferanten Sensoren in ihr Programm aufgenommen haben, könnten sie vermutlich auch zusätzliche liefern aktuelle Platzdaten. Sie verbanden dies dann mit der prädiktiven Analyse
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