人工智能（AI）就在這里！隨著越來越多的成功案例證明了可能性和一些花絮，毫無疑問，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)從科幻小說變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
為什么現(xiàn)在？?jī)煞N趨勢(shì)的融合：多層遞歸學(xué)習(xí)技術(shù)的靈感來自對(duì)人類大腦如何學(xué)習(xí)的更深層次的理解，以及指數(shù)級(jí)更便宜和更強(qiáng)大的計(jì)算。利用這些趨勢(shì)所取得的一些最新進(jìn)展確實(shí)令人驚嘆：利用自己的“身體”學(xué)習(xí)的機(jī)器，自主學(xué)習(xí)輔助其他機(jī)器的機(jī)器，以及從根本上植根于最簡(jiǎn)單想法的深度學(xué)習(xí)算法：好奇心。人工智能成功的另一個(gè)原因是針對(duì)自然語(yǔ)言處理，面部識(shí)別，文檔分析，醫(yī)學(xué)診斷等問題的集中目標(biāo)。人工智能成熟的問題種類是智能是一組啟發(fā)式的問題（事實(shí)上）隨著環(huán)境的變化，隨著時(shí)間的推移而發(fā)展的“基礎(chǔ)”或“直覺”。例如：
根據(jù)觀察到的癥狀診斷醫(yī)學(xué)狀況，并結(jié)合對(duì)人體解剖學(xué)，生理學(xué)，化學(xué)等的理解。
根據(jù)現(xiàn)在發(fā)生的事件匯總預(yù)測(cè)制造管道中的下游問題
環(huán)境范圍越廣，人工智能可靠地取得成功就越具挑戰(zhàn)性。毫無疑問，人工智能將解決日益復(fù)雜的問題，但與生活中的大多數(shù)事情一樣，關(guān)鍵是從較窄的焦點(diǎn)開始然后擴(kuò)展。
智能存儲(chǔ)
顯然需要在數(shù)據(jù)中心應(yīng)用學(xué)習(xí)算法，特別是通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法使存儲(chǔ)系統(tǒng)智能化，這些算法使系統(tǒng)能夠自動(dòng)改變其行為以響應(yīng)不斷變化的工作負(fù)載。存儲(chǔ)系統(tǒng)非常適合AI算法，因?yàn)橹悄苁且唤M啟發(fā)式，隨著環(huán)境的變化需要隨著時(shí)間的推移而發(fā)展。請(qǐng)參考以下需要在存儲(chǔ)系統(tǒng)中進(jìn)行微調(diào)的示例情況：
這是一個(gè)順序讀取模式嗎？如果是這樣，我應(yīng)該預(yù)取多少塊？
那I / O會(huì)激增一個(gè)真正的應(yīng)用程序還是一個(gè)流氓的工作量？
我是否有足夠的緩存來吸收這個(gè)傳入的流，或者如果我這樣做，我會(huì)淹死嗎？
在過去，工程師會(huì)本能地將他們的啟發(fā)式編纂為一組旋鈕和撥號(hào)，他們希望“有人”可以神奇地設(shè)置和調(diào)整。通過應(yīng)用AI算法，系統(tǒng)可以進(jìn)行“調(diào)整”并避免人為干預(yù)。
企業(yè)存儲(chǔ)系統(tǒng)中最復(fù)雜的子系統(tǒng)之一是跨工作負(fù)載分配關(guān)鍵共享系統(tǒng)資源。無論大小如何，已知的事實(shí)是給定存儲(chǔ)系統(tǒng)比其專用資源服務(wù)更多工作負(fù)載。這意味著，系統(tǒng)必須在不斷變化的一組工作負(fù)載之間最佳地共享其關(guān)鍵資源（例如內(nèi)存，CPU，昂貴的非易失性RAM，后端I / O帶寬等）。系統(tǒng)在微觀層面上有大量關(guān)于工作負(fù)載的信息，但解密宏系統(tǒng)級(jí)別的工作并非易事。
嵌入在存儲(chǔ)陣列中的機(jī)器學(xué)習(xí)功能允許系統(tǒng)自主地做出更高級(jí)別的決策。將此建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題是解決方案。系統(tǒng)被教導(dǎo)采取行動(dòng)以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)的概念（或最小化遺憾）以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)應(yīng)用程序性能。
更進(jìn)一步，讓我們看一下真正自主的智能存儲(chǔ)系統(tǒng)的發(fā)展，類似于自動(dòng)駕駛汽車。如果我們可以制造自動(dòng)駕駛汽車，我們可以建立“自動(dòng)駕駛”存儲(chǔ)系統(tǒng)嗎？
自動(dòng)駕駛汽車和存儲(chǔ)系統(tǒng)具有基本相似之處。考慮一下：
兩者都是非常復(fù)雜的系統(tǒng) - 處理大量同時(shí)發(fā)生的事件非?？?/p>
兩者都有很多因素 - 一個(gè)案例中的人類生活和另一個(gè)案例中的關(guān)鍵任務(wù)業(yè)務(wù)操作也經(jīng)常影響人類生活
雖然大多數(shù)人在聽到“自動(dòng)駕駛汽車”時(shí)腦子里的形象是一輛完全由自身驅(qū)動(dòng)的車輛，但實(shí)際上有多層次的自動(dòng)化，其中5級(jí)是100％自主的。
我們?cè)O(shè)想了類似的存儲(chǔ)系統(tǒng)級(jí)別，我們可以看到通向完全自主存儲(chǔ)系統(tǒng)的過程，包括四個(gè)步驟：
第1級(jí)：以應(yīng)用程序?yàn)橹行?/strong>
使用自動(dòng)駕駛汽車，您可以告訴它目的地，而不是確切的道路和轉(zhuǎn)彎或速度。同樣，您與存儲(chǔ)系統(tǒng)交互的方式必須是您的目標(biāo)，即您希望運(yùn)行的應(yīng)用程序。您關(guān)心應(yīng)用程序而不是存儲(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)行該應(yīng)用程序需要做什么。例如，目標(biāo)是使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行基于Web的事務(wù)處理應(yīng)用程序，并讓它處理其余的事務(wù)。
第2級(jí)：政策驅(qū)動(dòng)
接下來，您告訴汽車是采取直接最快的路線還是風(fēng)景優(yōu)美的路線。同樣，您希望為剛剛告訴存儲(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)行的應(yīng)用程序設(shè)置一些服務(wù)級(jí)別目標(biāo) - 它是高優(yōu)先級(jí)的生產(chǎn)應(yīng)用程序還是盡力而為的開發(fā)測(cè)試實(shí)例？是否需要通過遠(yuǎn)程副本提供額外的數(shù)據(jù)保護(hù)？多久？
3級(jí)：自我意識(shí)
現(xiàn)在汽車有了所有需要的指示。然而，要實(shí)際駕駛自己，它需要“自我意識(shí)”，換句話說，分析影響它的所有內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)，如燃料水平和周圍車輛的接近程度和速度。這種類比的存儲(chǔ)系統(tǒng)需要知道它正在“接近邊緣”的運(yùn)行方式。這是該行業(yè)一直滯后的地方。雖然有很多遙測(cè)技術(shù)可供使用，但我們通常不太擅長(zhǎng)分析數(shù)據(jù)以確定我們是否即將離開懸崖 - 我們?nèi)匀灰蕾嚾祟悂斫鉀Q這個(gè)問題。典型的是人類涉足后事情發(fā)生了可怕的錯(cuò)誤。這里的第一步是使系統(tǒng)自我感知 - 系統(tǒng)應(yīng)該能夠分析數(shù)據(jù)并告訴用戶它與邊緣的接近程度，而不是向人類投入大量數(shù)據(jù)。
第4級(jí)：自我優(yōu)化
一旦存儲(chǔ)系統(tǒng)知道它與邊緣的接近程度，它就需要能夠調(diào)整其行為/操作以避免越過邊緣。在自動(dòng)駕駛汽車世界中，一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子是自適應(yīng)巡航控制，其中汽車調(diào)節(jié)其速度以與RADAR感測(cè)到的前方車輛保持安全距離。這正是智能存儲(chǔ)系統(tǒng)在其算法旨在檢測(cè)環(huán)境變化并相應(yīng)地改變關(guān)鍵系統(tǒng)行為以滿足應(yīng)用程序需求并防止系統(tǒng)陷入災(zāi)難性情況時(shí)可以做的事情。換句話說，你可能想要/需要以65英里/小時(shí)的速度行駛，但是除非你改變車道，否則現(xiàn)在你不能。
那么，誰(shuí)將首先到達(dá)那里 - 全自動(dòng)汽車或完全自主存儲(chǔ)系統(tǒng)？我的賭注是后者！
