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L’intelligence artificielle à l’assaut des baies de stockage

Publi-Rédactionnel Intimement associée au Machine Learning, l’intelligence artificielle étend désormais son domaine d’activité au stockage numérique. Minimiser grandement les temps d’arrêt et diagnostiquer automatiquement les problèmes devient aujourd’hui réalisable. Une avancée majeure pour les exploitants de baies de stockage.

mis à jour le 05 février 2019 à 16H01
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L’intelligence artificielle à l’assaut des baies de stockage
L’intelligence artificielle à l’assaut des baies de stockage
 
L’univers du stockage des données est en train de vivre une petite révolution. En basculant massivement vers la mémoire 100 % Flash au détriment des disques durs traditionnels, les baies de stockage offrent désormais des capacités de traitement nettement plus rapides. Et la vitesse de calcul liée aux services intelligents demeure l’élément clé de ce que l’on appelle « la quatrième révolution industrielle ». Nous sommes effectivement passés de l’ère du traitement en série des données à l’ère du machine learning qui nécessite un nombre toujours croissant de données. Et dans ce cadre, le stockage se doit d’être plus rapide, plus performant et en évolution constante par rapport aux besoins. C’est ici qu’interviennent l’analyse prédictive et l’intelligence artificielle pour la piloter.
 
L’IA et le Big Data : le duo gagnant !
Pour faire fonctionner des systèmes toujours plus « intelligents », la masse de données s’accroît de manière exponentielle. Toujours plus de Data pour alimenter les différents modèles de deep learning. Mais le stockage de ces précieuses données doit lui aussi effectuer sa mue et délivrer des temps de réponse toujours plus courts avec des stockages toujours plus grands. La gestion des baies de stockage nouvelle génération se doit alors d’être efficace et donc prédictive. Les différents constructeurs doivent donc proposer des baies de stockage plus faciles à piloter, plus pertinentes dans l’analyse des données des capteurs, plus efficaces dans la détection des événements potentiellement porteurs de problèmes et de plus grande capacité en optimisant continuellement l’espace réel de stockage.
Ces nouveaux modèles de baies voient désormais le jour et réintroduisent le stockage dans la course afin de réduire le fossé entre les capacités de calculs et les capacités de stockage.
 
 
HPE mise sur Nimble Storage
 
« Sachez que le coût moyen d’une heure d’arrêt [de baies de stockage] est estimé à environ 500 000 dollars, et cette évaluation ne fait qu’augmenter » ! C’est avec ces mots qu’Elie Sebaali, directeur des ventes stockage au sein de la division Hybrid IT, chez HPE France, introduit la problématique de la gestion en temps réel des baies de stockage. Avec Nimble Storage, HPE s’est doté d’un outil fiable et ultra puissant. L’IA qui gère les problèmes et les différents petits accrocs des baies permet d’afficher aujourd’hui une disponibilité de l’ordre de 99,999928 %. Soit moins de 25 secondes d’arrêt sur an. En centralisant les informations techniques (non sensibles) de ses 10 000 clients, HPE peut désormais anticiper les incidents en traitant en amont la data récoltée. Un cercle vertueux en somme : plus les différentes pannes seront identifiées, plus les baies seront performantes !
 

Contenu proposé par HPE.
 
 
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