AI/ML的快速接纳几乎改变了一切,开创了天下前所未见的创新和增长新期间。AI/ML对存储的影响将是深远的,从智能数据管理和优化资源分配,到增强的安全性和存储效率,AI将从根本上改变构造感知和利用存储体系的方式。存储将不但仅是容量和性能,将更多地关注智能和效率。随着构造继承在其存储策略中利用 AI/ML的强大功能,我们可以预期智能、自顺应的存储解决方案拥有无限大概性,相应速度更快、更安全且成本效益更高。目前,AI等技能正在以下几个方面,改变了存储的智能数据管理(Storage Intelligent Data Management):分层存储已经存在了几十年,允许构造根据容量、速度、成本、安全性和其他因素的要求来利用不同范例的存储介质。目前实施分层存储仍然是一项相对手动的工作。而AI/ML可以通过分析访问和使用模式,智能地将数据分配到最佳存储层,从而提供完全自动化分层存储的机会。分类和标记是另一项重要的手动使命。AI/ML可以分析数据上下文和相干元数据,以自动将大量信息分类为整洁、有序的可消费单元。分类和标记的潜伏用例很有趣,包括商务、内容管理以及依赖搜索功能的任何其他流程。重复数据删除和压缩可以帮助构造最大限度地利用存储资源。AI/ML可用于审查整个构造中的大型数据集,并确定删除重复数据或压缩数据集的机会,将使构造能够更有效地利用其总存储容量。猜测性维护。计划外停机每年给构造造成数十亿美元的生产力损失。凭借分析历史数据和实时使用模式的本事,AI算法可用于猜测何时大概发生设备故障,并主动将其标记给合适的人员,从而低落代价高昂的停机时间和毁灭性数据丢失的风险。AI不但可以自动实行备份和恢复流程,还可以识别潜伏风险和漏洞,并在发生中断或数据丢失时提供实时警报和通知。随着灾难恢复工作具有更高程度的控制力和可靠性,企业可以更快地从灾难中恢复,以减少意外变乱的影响,提高业务连续性,并确保关键作可以快速恢复。AI/ML还可以帮助配置、优化和重新分配盘算和存储资源,可以显著提高资产利用率、增强体系性能和提高数据可用性。在缓解安全和威胁、TCO分析等方面,智能数据管理也有用武之地。