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　　隨著新基建逐步發(fā)展落地，現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心迅速崛起，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，同時(shí)各種新存儲(chǔ)介質(zhì)和技術(shù)的應(yīng)用，使得存儲(chǔ)系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜。在運(yùn)維管理上，完全依賴(lài)人工已經(jīng)不能滿(mǎn)足需求，企業(yè)將更多依靠人工智能進(jìn)行自動(dòng)化運(yùn)維，Gartner認(rèn)為AIOps的廣泛應(yīng)用將讓IT基礎(chǔ)設(shè)施管理變得更主動(dòng)、更具預(yù)測(cè)性，減少管理和停機(jī)成本。

　　存儲(chǔ)智能管理就是通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)自治，即自我管理、自我修復(fù)、自我調(diào)優(yōu)，提高存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性和易用性，降低存儲(chǔ)使用的復(fù)雜性，簡(jiǎn)化運(yùn)維，使存儲(chǔ)設(shè)備永遠(yuǎn)保持在最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)，加速數(shù)據(jù)在線(xiàn)。

　　近幾年，浪潮一直在致力于該方向研發(fā)和探索新特性，目前推出了智能管理軟件InView，包含了4個(gè)預(yù)測(cè)和2個(gè)自動(dòng)化智能運(yùn)維功能特性。四個(gè)預(yù)測(cè)分別為包括提前兩周識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)磁盤(pán)，降低數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn);智能預(yù)測(cè)性能增長(zhǎng)需求，預(yù)知性能瓶頸;智能預(yù)測(cè)容量增長(zhǎng)需求，給用戶(hù)提供科學(xué)、準(zhǔn)確的擴(kuò)容建議;預(yù)測(cè)SSD使用壽命，精準(zhǔn)到天。兩個(gè)自動(dòng)化分別為性能瓶頸分析，通過(guò)端到端診斷分析，快速發(fā)現(xiàn)存儲(chǔ)性能瓶頸狀態(tài)，并能定位根因;性能自動(dòng)調(diào)優(yōu)，結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景和用戶(hù)IO模型，自動(dòng)挖掘最優(yōu)的客戶(hù)端配置和存儲(chǔ)端配置，并主動(dòng)推薦配置給需要的存儲(chǔ)系統(tǒng)和用戶(hù)。

　　為什么需要性能自動(dòng)調(diào)優(yōu)?

　　目前的存儲(chǔ)系統(tǒng)中具有大量的可調(diào)參數(shù)，以浪潮分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)AS13000為例，系統(tǒng)軟硬組件多，內(nèi)、外部參數(shù)多達(dá)兩千多個(gè)，且90%的參數(shù)為數(shù)值型和布爾型，參數(shù)的可調(diào)范圍非常大，修改這些參數(shù)往往會(huì)對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生不同的影響。通常默認(rèn)的參數(shù)配置由供應(yīng)商提供，這些參數(shù)值的組合一般都不是最優(yōu)的參數(shù)集合。研究表明，即使調(diào)整一小部分的參數(shù)值，也可以將系統(tǒng)的能耗和性能效率提高數(shù)倍以上。

　　傳統(tǒng)的參數(shù)調(diào)整是由系統(tǒng)管理員依據(jù)自身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)完成的，由于存儲(chǔ)系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷提升，手動(dòng)調(diào)參將較難適應(yīng)大規(guī)模的存儲(chǔ)系統(tǒng)，并且人工調(diào)參具有無(wú)法全天候的監(jiān)控以及高額的人力成本等問(wèn)題。如何結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景，在存儲(chǔ)默認(rèn)配置和性能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，自動(dòng)挖掘最優(yōu)的存儲(chǔ)配置，并主動(dòng)推薦配置給需要的存儲(chǔ)系統(tǒng)，對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能優(yōu)化具有重要意義�！　�

　　浪潮分布式存儲(chǔ)參數(shù)分布

　　浪潮存儲(chǔ)：基于InView性能自動(dòng)調(diào)優(yōu)技術(shù)，將帶寬提升41%、時(shí)延降低29%

　　在自動(dòng)調(diào)優(yōu)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一個(gè)非常好的解決方案，強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，涉及代理(agent)如何在當(dāng)前環(huán)境下采取行動(dòng)(action)以最大程度地獲得回報(bào)(reward)。與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)試錯(cuò)機(jī)制，與環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)并獲得獎(jiǎng)勵(lì)，從獎(jiǎng)勵(lì)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。　　

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)工作原理

　　關(guān)鍵算法采用的是2016年谷歌DeepMind提出的DDPG算法，算法包含Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)，其中Actor網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)環(huán)境當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)輸出連續(xù)動(dòng)作，Critic網(wǎng)絡(luò)可對(duì)當(dāng)前環(huán)境運(yùn)行狀態(tài)和實(shí)施的動(dòng)作進(jìn)行評(píng)估打分，兩者相結(jié)合，適用于高維連續(xù)動(dòng)作場(chǎng)景。這是首次使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)和推薦存儲(chǔ)系統(tǒng)參數(shù)�！　�

　　性能自動(dòng)調(diào)優(yōu)整體架構(gòu)

　　浪潮智能管理軟件InView強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行存儲(chǔ)系統(tǒng)參數(shù)調(diào)優(yōu)整體包含三個(gè)模塊，分別是用戶(hù)的應(yīng)用、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)AS13000以及調(diào)優(yōu)模塊。其中，參數(shù)推薦引擎可根據(jù)浪潮分布式存儲(chǔ)AS13000的當(dāng)前狀態(tài)生成最佳配置，負(fù)責(zé)將最佳配置動(dòng)態(tài)下發(fā)給AS13000，AS13000負(fù)責(zé)響應(yīng)客戶(hù)端的IO讀寫(xiě)請(qǐng)求，性能指標(biāo)采集器負(fù)責(zé)采集AS13000在新配置下的狀態(tài)信息并計(jì)算在新配置下的性能提升效果，深度學(xué)習(xí)引擎根據(jù)AS13000的反饋迭代更新Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)。該過(guò)程迭代直到模型收斂，最終將找到最合適的參數(shù)設(shè)置。

　　浪潮InView性能自動(dòng)調(diào)優(yōu)系統(tǒng)具備端到端參數(shù)自動(dòng)調(diào)整、提升網(wǎng)絡(luò)帶寬同時(shí)降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、參數(shù)的調(diào)整不影響集群正常運(yùn)行三大特點(diǎn)，具體實(shí)驗(yàn)效果如下：橙色框中的前360步，模型隨機(jī)探索學(xué)習(xí)，紅色框?yàn)?60步之后，模型自動(dòng)推薦參數(shù)，相比默認(rèn)配置(黑色框中的點(diǎn))，平均帶寬提升41%，時(shí)延降低29%，調(diào)優(yōu)效果與性能專(zhuān)項(xiàng)組專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)相當(dāng)�！　�

　　自動(dòng)調(diào)優(yōu)與默認(rèn)配置效果對(duì)比

　　隨著云、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G等新技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)將加速融合，中國(guó)存儲(chǔ)市場(chǎng)未來(lái)5年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到8%，其中全閃存儲(chǔ)和分布式存儲(chǔ)將持續(xù)高速增長(zhǎng)。浪潮存儲(chǔ)基于“云存智用 運(yùn)籌新數(shù)據(jù)”的理念，將在包括分布式和集中式存儲(chǔ)的平臺(tái)及智能管理軟件領(lǐng)域持續(xù)加大投入與創(chuàng)新，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。