問題の予測・予防から解決策の提示まで、AIエンジン搭載ストレージの実力とは？

要約

　突発的な障害、グラフやログ解析の手間、製品品質の低さによるトラブルの連鎖など、ITシステム部門はデータセンター運用に多くの課題を抱えている。これらの解決策として注目されているのが、IoTやAI、ビッグデータといった最新技術だ。

　それらを活用し大量のデータ収集・分析を行うことで、ストレージの性能低下やリソース不足といった問題を予測・予防保全でき、可用性を極限まで高められる。また可視化だけでなく解決策を提示してくれるので、遅延要因の関連付けなども可能だ。さらにストレージだけでなくVMware環境の情報も可視化し、ホスト、ストレージ、またはSAN全体で遅延の根本原因を特定する。

　その他にもスタックを跨いだリソースの競合や互換性の不備など、ストレージ以外の問題も原因分析できる。本コンテンツでは、そうしたAIやIoTを活用した分析エンジンの特長と、それを搭載したストレージの仕組みについて紹介している。年間ダウンタイム31.536秒以下を実現し、データセンター運用を「自動化」から「自律」へと進化させるというその実力を、本資料で詳しく見ていこう。