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　　隨著人們向基于服務的基礎設施部署和自動化程度的提高，存儲管理員的角色正在發生變化。智能運維(AIOps)提供了一個框架，既可以減輕資源管理中繁瑣任務的負擔，同時也解決了通過擴展人力資源無法解決的挑戰。以下將探討AIOps的內容以及供應商如何滿足客戶的需求。
　　背景
　　AIOps是調研機構Gartner公司在2016年創造的一個術語。它描述了三個學科(自動化、性能管理和服務管理)組成一個框架來改進基礎設施管理員的能力，其實現由多個層組成。
　　•第1層–數據源。實現自動化以及管理員執行的典型任務需要配置和使用數據。這包括來自系統的遙測和應用程序。
　　•第2層–實時處理。這意味著實時收集和處理遙測數據，以獲取即時價值。
　　•第3層-規則/模式。需要使用已經確定的規則和模式來分析數據。供應商已經在開發算法，這些算法可以使用PB級的遙測分析，并將其轉換為諸如異常檢測和故障診斷之類的工具。
　　•第4層–域算法。其中包括特定于站點的知識，以了解本地化的使用模式和要求。
　　•第5層–自動化。使用應用程序接口(API)和命令行界面(CLI)來驅動諸如供應和退役(面向客戶)之類的任務。這還包括自動化性能管理，例如在可用基礎設施中重新平衡工作負載。
　　跨越這些層的是使用機器學習來觀察和檢測遙測數據中的趨勢，異常，這對于工作人員而言是不切實際或無法計算的。因此需要了解人工智能/機器學習如何協助提供更有效的數據和存儲管理。
　　人為因素
　　為什么企業需要在存儲管理中引入諸如AIOps之類的工具?雖然創建的信息量繼續呈指數級增長，但企業中生成的數據(更重要的是存儲在企業中的數據)也呈指數級增長。以前被丟棄甚至沒有創建的數據如今被視為具有某種可感知的未來價值。企業越來越多地使用機器學習和人工智能，從越來越多的機器生成的數據獲取信息。企業現在正在存儲數PB字節的信息，并希望對此進行實際操作。
　　敏捷性
　　業務流程正在推動對數據存儲容量的更大需求，但這只是IT組織所面臨挑戰的一方面。平均修復時間(MTTR)對于確保基礎設施可用性水平接近100%變得重要。IT組織通常希望在問題發生之前就識別并解決問題，而不是等待嚴重的失敗。
　　•存儲和數據保護中對API的需求;
　　•存儲的智慧;
　　•存儲管理和DevOps。
　　減少或管理硬件干預措施還有其他積極方面。IT部門希望將工程師在數據中心更換故障設備的時間降到很低。任何數據中心干預都是一種風險。眾所周知，工程師會因更換而拔出錯誤的硬件，或者意外地碰到設備并造成意外的停機或重啟。
　　隨著企業之間的競爭，從數據分析中獲取價值的時間越來越短。這意味著開發人員希望在更短的周期內訪問存儲設備，是自動化和按需訪問。隨著資源的創建、使用和返回到數據池中，人們預計其配置越來越靈活，這是任何存儲管理員都無法有效跟蹤的。
　　第1層-指標
　　為了實現有效的AIOps，系統需要測量存儲操作信息的元數據和度量。這些端點從存儲系統的物理和邏輯方面收集數據。例如，單個HDD硬盤或SSD硬盤操作的數據提供了有關溫度、瞬態介質故障、吞吐量、性能和設備正常運行時間的信息。此集合擴展到存儲機箱，記錄有關前端端口活動、處理器和內存負載、服務器溫度和室溫的統計信息。
　　數據收集不僅限于硬件。存儲軟件很復雜，許多供應商已將其設計模塊化。軟件端點可以跟蹤內部應用程序崩潰、過度使用內存、硬件驅動程序中的錯誤以及甚至用于驅動軟件的命令的使用。最后一點看起來似乎是一個不尋常的指標，但是，查看用戶是否在充分利用可用的命令功能或配置正確的實踐選項集可能會很有用。
　　第2、3和4層–實時處理
　　如