全球存儲(chǔ)設(shè)備相關(guān)故障已占到70%以上 存儲(chǔ)自動(dòng)運(yùn)維亟不可待

美國(guó)太平洋時(shí)間12月14日凌晨3點(diǎn)47分左右，YouTube、Google云端硬盤，Gmail，Google Meet，Google文檔，Google搜索，Google Play，Google Home，Google Maps停服，這是谷歌近半年內(nèi)第三次出現(xiàn)大規(guī)模宕機(jī)事件。

經(jīng)過近50分鐘的緊急處理，相關(guān)服務(wù)在當(dāng)?shù)貢r(shí)間凌晨4點(diǎn)32分恢復(fù)正常，并向受到該問題影響的所有用戶表示歉意。

至于這次宕機(jī)的原因，來自谷歌官方的表述是“internal storage quota issue”。在谷歌后續(xù)的一份初步調(diào)查報(bào)告中，提到導(dǎo)致宕機(jī)的原因?yàn)椤拔覀兊淖詣?dòng)配額管理系統(tǒng)出現(xiàn)了問題，降低了谷歌中央身份管理系統(tǒng)的容量，導(dǎo)致其在全球范圍內(nèi)返回錯(cuò)誤。因此，我們無法驗(yàn)證用戶請(qǐng)求是否經(jīng)過認(rèn)證，并向用戶提供錯(cuò)誤?！?/p>

那么，這個(gè)“自動(dòng)配額管理”是什么意思呢？

存儲(chǔ)專家解釋道，數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)盤中的存放，并不是“既來之，則安之”，而是需要規(guī)劃一個(gè)存儲(chǔ)池，被劃在這個(gè)池中的數(shù)據(jù)只能在對(duì)應(yīng)的空間中存放。池子有多大，就是通過上面的“配額”來管理的。

這次導(dǎo)致谷歌宕機(jī)的“自動(dòng)配額管理系統(tǒng)出現(xiàn)了問題”，就好比我們?nèi)プ疖?，先要有一張票，才能上車。但是現(xiàn)在售票員在工作時(shí)間劃水跑了，大家沒有買到票，結(jié)果人在站外著急瞪眼，車在站里空空如也。

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想要徹底避免類似問題，就需要我們的運(yùn)維工作不僅僅監(jiān)控磁盤是否寫滿并報(bào)警，還要做出資源池級(jí)別的容量監(jiān)控，以便更進(jìn)一步做出提前預(yù)測(cè)，避免自動(dòng)額度管理系統(tǒng)“罷工”。華為AI運(yùn)維提供面向池級(jí)、盤級(jí)、系統(tǒng)級(jí)的容量閾值監(jiān)控、容量預(yù)測(cè)告警，同時(shí)，華為也提供自動(dòng)資源發(fā)放管理的能力。

近期，科技巨頭公司、證券公司頻頻故障癱瘓，影響小則波及一個(gè)區(qū)域，大則波及全球。IT基礎(chǔ)設(shè)施層面的高可靠構(gòu)筑誠(chéng)然是前提，是“金剛鉆”，但問題往往出現(xiàn)在運(yùn)維階段，“手藝”怎么樣，才是決定“瓷器活”能否做成的決定性因素。

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。

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)，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。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)高達(dá)24TB，每天修復(fù)帶來的跨機(jī)架流量高達(dá)180TB。技術(shù)和新應(yīng)用的層出不窮，也帶來運(yùn)維復(fù)雜化的副作用。

傳統(tǒng)的運(yùn)維高度依賴人的經(jīng)驗(yàn)和精力，運(yùn)維人員的一天就是從虛機(jī)、存儲(chǔ)，再到數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)，更像一名企業(yè)的救火隊(duì)員。在全球產(chǎn)業(yè)邁進(jìn)數(shù)字化、智能化的背景下，如何使能統(tǒng)一的AI運(yùn)維，扭轉(zhuǎn)傳統(tǒng)“人拉肩抗”的局面，從而實(shí)現(xiàn)支持企業(yè)業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行，業(yè)務(wù)戰(zhàn)略突破的目標(biāo)，已經(jīng)逐漸成為全球行業(yè)頭部企業(yè)的共同訴求：

01首先，運(yùn)維系統(tǒng)從一個(gè)追求穩(wěn)態(tài)的系統(tǒng)，走向追求穩(wěn)態(tài)+敏態(tài)的系統(tǒng)。這就意味著，運(yùn)維系統(tǒng)不僅要追求7*24小時(shí)的穩(wěn)健運(yùn)行，還要追求對(duì)業(yè)務(wù)的敏捷使能。

02其次，運(yùn)維已經(jīng)不僅僅只是一個(gè)支撐系統(tǒng)，更多的是要與業(yè)務(wù)融合，成為一個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)，給業(yè)務(wù)帶來新的價(jià)值；

03最后，運(yùn)維的流程將慢慢地從“以人為中心”向“面向自動(dòng)化的業(yè)務(wù)流程重構(gòu)”，最終走向“自動(dòng)駕駛”的IT運(yùn)維系統(tǒng)。

在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維層面，運(yùn)維的自動(dòng)化水平是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心體現(xiàn)之一。特別是面向核心系統(tǒng)或新興業(yè)務(wù)，運(yùn)維將更多地參與到生產(chǎn)系統(tǒng)中去，運(yùn)維與業(yè)務(wù)的結(jié)合會(huì)越來越緊密。

只有讓更多的運(yùn)維人員從繁雜的例行工作解放出來，才能投入到更加有創(chuàng)新性的工作中去。華為存儲(chǔ)基于智能運(yùn)維平臺(tái)DME逐步構(gòu)建面向智能運(yùn)維的AI能力，圍繞客戶關(guān)心的設(shè)備異常、容量預(yù)警等關(guān)鍵場(chǎng)景為客戶業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行保駕護(hù)航。

具體來看看華為智能存儲(chǔ)運(yùn)維有哪些“法寶”？

設(shè)備側(cè)+云端容量預(yù)測(cè)

假設(shè)客戶能夠提前預(yù)知陣列或存儲(chǔ)池，甚至更細(xì)粒度對(duì)象的容量變化趨勢(shì)，那么，由于容量配額不足所導(dǎo)致的服務(wù)宕機(jī)情況則會(huì)大大減少。華為提供“云上+本地”聯(lián)動(dòng)的運(yùn)維能力，基于時(shí)序預(yù)測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)，能夠向客戶提供未來最長(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。

提前14天風(fēng)險(xiǎn)盤預(yù)測(cè)

如今，通過華為存儲(chǔ)的異常檢測(cè)模型服務(wù)，可以提前14天預(yù)測(cè)到硬盤故障。華為硬盤異常檢測(cè)模型服務(wù)基于S.M.A.R.T.（Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology）技術(shù)，每日采集數(shù)據(jù)中心硬盤數(shù)據(jù)（硬盤ID、SN、硬盤非安全斷電次數(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。為DC硬盤提供主動(dòng)運(yùn)維。

截止目前，華為硬盤異常檢測(cè)模型已經(jīng)服務(wù)于200+企業(yè)DC，幫助客戶提前14天識(shí)別硬盤故障或風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)的誤報(bào)率低于0.1%。

存儲(chǔ)性能異常預(yù)測(cè)管理

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)。時(shí)延、IOPS、塊帶寬盡在掌握，以提早發(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。

傳統(tǒng)的專家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則或靜態(tài)閾值預(yù)警，無法覆蓋大多數(shù)性能異常場(chǎng)景，且可能存在誤報(bào)漏報(bào)的情況。華為提供基于機(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，現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)測(cè)試驗(yàn)證，異常檢測(cè)準(zhǔn)確率近90%；存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)置基于多集成樹算法融合模型，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。

華為智能存儲(chǔ)引擎DME基于“云-中心-設(shè)備”三層AI架構(gòu)，攜手客戶在智能運(yùn)維的自動(dòng)駕駛之路上不斷創(chuàng)新，持續(xù)擴(kuò)大自動(dòng)化的邊界。從被動(dòng)運(yùn)維走向主動(dòng)運(yùn)維，持續(xù)降低運(yùn)維門檻及成本，實(shí)時(shí)確?？蛻魳I(yè)務(wù)體驗(yàn)最優(yōu)。
編輯：hfy