Новый AI помогает прогнозировать, когда NAS HDDS собирается укусить пыль

Это факт жизни, что все жесткие диски, в какой-то момент, снимают эту смертельную катушку. Как механическое устройство, просто неизбежно. Конечно, есть такие вещи, как технология самостоятельного мониторинга, анализа и отчетности (S.m.a.r.t), чтобы помочь предупредить вас о потенциальных проблемах, но вы когда-нибудь пытались на самом деле посмотреть на умные данные вашего диска? Это не удобно для пользователя, мягко говоря.

При необходимости Google определенные коды, перечисленные в 3-м Party Software о конкретных атрибутах диска, такими как «COUNT RETACT POWER OFF», не является идеальным способом для анализа здоровья вашего диска, и кажется, что производитель NAS одинаково чувствует себя так же. На этой неделе компания объявила о новом программном инструменте «Cloud Country Ai», который может предсказать отказ привода и в отличие от предыдущих методов, этот выглядит довольно простым в использовании. Единственное предостережение - это только работает только на дисках, расположенных внутри продуктов NAS Компании.

Программное обеспечение называется анализатором Drive Analyzer, а QNAP разработал его в партнерстве с компанией с именем Ulink, которая делает его инструментами тестирования интерфейса для хранения интерфейса. Согласно QNAP, компании тренируют свои «Исторические данные об использовании миллионов дисков», поэтому AI может изучать шаблоны, которые предсказывают провал диск. Как только вы устанавливаете программное обеспечение на свой NAS, требуется 14 дней мониторинга использования диска до того, как AI может прийти к любым вывозам о здоровье ваших текущих дисков. Оттуда он будет продолжать следить за дисками и сравнивать их с собственной базой данных поведения миллионов дисков, чтобы отправить вам предложения о их текущем статусе и будущих действиях, которые вы можете взять. Как и любая нейронная сеть, она должна становиться умнее со временем, так как больше дисков связаны, проанализированы и контролируются.

Помимо своей уникальной способности прогнозировать проблемы с диском, один из крупных достижений с этим программным обеспечением является то, что оно имеет относительно интуитивно понятный интерфейс, который не является случай с большим количеством этих типов программного обеспечения. Если вы когда-либо использовали что-то вроде CrystalDiskinfo, вы знаете, дайвинг в интеллектуальные атрибуты - это как изучить электронную таблицу Excel, сделанную инженерами.

Программное обеспечение работает на дисках SATA, только в настоящее время включает SSDS и HDDS, но диски SAS и NVME в настоящее время не поддерживаются. Кроме того, некоторые HDDS SATA не могут быть поддерживаться из-за их прошивки, но вы можете проверить эти длинные списки, чтобы увидеть, совместимы ли ваши HDDS и SSDS. Он также работает только на продуктах QNAP, работающих на QTS 5.0 / QUTS Hero H5.0 (или позже). Программное обеспечение для анализатора DA Drive бесплатно бесплатно для всех владельцев QNAP NAS, но бесплатный период заканчивается 5 марта 2022 года. После этого периода вам нужно будет приобрести лицензию на каждый диск в вашем NAS, который стоит 5 в месяц диск.

Если все это звучит смутно знакомым вам, это потому, что Google и Seagate объявили о чем-то подобном обратно в мае. В блоге пост Google сказал, что компании работают над разработкой модели машинного обучения для достижения такой же цели: прогнозировать сбой жесткого диска. Основное отличие между тем, что сделал QNAP / ULINK, и что Google et al. Делают, это Google на самом деле обсуждает трудность попыток выяснить, какие поведения диска могут привести к вопросам в течение определенного периода времени. Что само по себе - это сложная гайка, потому что одна вещь, которую мы узнали на чтении отчетов о жестком диске Backblaze, иногда жесткие диски просто умирают в их младенчестве, в то время как другие продлится много лет. Анализируя интеллектуальные атрибуты и попытка соотносить их на вождение проблем, - это мечта инженерных данных, поскольку он включает в себя наливание данных, захваченных из миллионов дисков в течение очень длительных периодов времени, и пытаясь подключить точки. Когда Google отмечает, что есть так много данных - буквально миллиарды рядов телеметрии - что люди неспособны расшифровать его в этой жизни, поэтому они обратились к изучению машины и AI для обработки задачи. Было бы интересно узнать, какие параметры QNAP используют в своем решении, и мы уверены, что Google также будет любопытно об этом.

Читать далее

DeepMind AI Breakthrough позволяет прогнозировать более 200 миллионов белковых структур

DeepMind объявил, что создал структуры для всех 200 миллионов белков в централизованной базе данных Uniprot. Это большое значение для основных биологических исследований, а также для усилий по борьбе с некоторыми из наиболее важных научных загадков нашего времени.