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华为DME数据管理引擎又出AIOps新玩法

时间:2023-06-16      阅读:2997

  随着数字化转型不断加快,企业业务飞速发展,IT基础设施管理面临新的挑战。首先,管理规模扩大,企业存储规模从PB级提升至EB级,设备数量也从数千台扩展到数万台。其次,管理范围扩展:一方面,基础设施从存储扩展到存储+网络+服务器+虚拟化;另一方面,数据从结构化数据扩展到非结构化数据,后者的占比超过80%。第三,SLA要求更加严格,例如,故障排除周期要求从小时级降至分钟级。
 
  华为DME数据管理引擎
 
  在这样的背景下,传统单纯依靠人力进行IT基础设施管理的方式已不再适用。研究显示,预计2023年会有40%的公司应用AIOps对应用程序和基础设施进行管理,从而更好地降低管理复杂度。
 
  基于此,华为推出DME数据管理引擎,利用AIOps帮助企业实现现代化的运维管理。DME可以通过统一入口实现对IT基础设施和海量非结构化数据的智能管理,针对IT基础设施,提供覆盖资源规划、业务建设、运营维护、业务优化全流程的管理;针对海量非结构化数据,提供数据检索、分析、流动、过期删除等全生命周期管理能力,持续帮助企业降低管理成本,提高效率。
 
华为DME数据管理引擎架构图
 
  华为DME数据管理引擎
 
  AIOps重磅新能力
 
  近日,华为在德国慕尼黑举办了2023创新数据基础设施论坛。论坛期间,华为指出,为了帮助企业实现更具现代化的运维管理,华为DME持续进行功能升级,2023年重磅推出两大新能力,包括性能异常定界与辅助定位和非结构化数据管理。
 
  1、性能异常三分钟感知、五分钟定界、十分钟辅助定位
 
  企业运维过程中,性能异常处理是IT管理团队面临最棘手的问题,往往需要海量日志分析、多团队协同排查,分析流程复杂,消耗大量时间,甚至影响企业业务。
 
  为了保证企业IT基础设施稳定运行,华为DME集成了数百位运维专家及百万套存量维护经验、分析了数千个故障场景,从而为客户提供性能异常诊断能力,缩短性能异常跨域处理周期90%。
 
  针对性能异常,华为DME采用了事前预防+事后快速感知处理的策略:
 
  性能异常发生前:
 
  华为DME拥有强大的AI趋势预测能力,能够提前2周进行性能趋势预测,提前1年进行容量趋势预测,防患于未然。
 
  性能异常发生后:
 
  三分钟感知:华为DME利用智能KPI异常识别技术,采用多种异常检测算法,支持不同异常类型检测,三分钟内快速感知风险。
 
  五分钟定界:感知到业务异常时,华为DME利用AI智能突变分析技术,对业务关联的虚拟机/主机进行IO链路端到端分析,自动抓取相关资源性能数据,结合拓扑关系与分段时延,快速定界到故障产生领域,划清责任主体团队,进行问题交接。
 
  十分钟辅助定位:对于定界到存储领域的性能异常,华为DME利用百万台存量设备产生的运维知识库,自动分析端到端资源性能数据、运行状态等,并使用知识图谱技术推理全局故障与资源之间的传播关系,自动识别潜在问题及异常影响范围,从而帮助客户迅速定位根因。同时,华为DME能够针对不同的存储设备类型和应用场景,提供个性化的诊断和建议,帮助企业快速提升业务性能和用户满意度。
 
  2、海量非结构化数据全生命周期管理
 
  随着新应用的发展,企业数据总量快速增长,其中,非结构化数据占比超过80%,已然成为企业创新和竞争力构筑的源泉。然而,面向海量非结构化数据,存放分散查找困难、缺少全局视图难以分析、流动难、存储成本升高等,成为新的挑战。如何管理好这些数据是企业面临的重要课题。
 
  华为DME为企业提供覆盖海量非结构化数据检索、分析、流动、过期删除的全生命周期管理能力,帮助企业高效挖掘数据价值,优化数据存储成本。
 
  数据检索:华为DME基于弹性可扩展架构提供面向百亿级数据文件的秒级检索能力,支持15+检索条件,提升企业生产作业效率。
 
  数据分析:面对海量数据,管理员不禁会问:“哪些副本可以删除”,“哪些数据长期未使用”,“哪些数据可以放到更经济的存储空间中”……华为DME全局数据分析能力,可以快速洞察企业数据冗余情况和冷热分布,为更精准的数据分级流动提供依据。
 
  数据流动:数据分析之后要如何处理?华为DME提供数据智能分级&删除能力,企业可自定义分级策略,系统自动定期执行。冷数据自动流动到更经济的存储资源中,千万级过期数据小时级快速删除,最大程度优化数据存储成本。
 
  结语
 
  新应用、新场景,给企业IT基础设施和数据管理带来挑战。华为DME数据管理引擎不断优化,与企业携手共同应对挑战。面向未来,华为DME将在AIOps领域持续创新,帮助企业实现更具现代化的运维管理。
 
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