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請教完大神之后，小編對數據中心當前運維情況進行了一番調研。現階段，金融、政務、交通等行業的數據中心，無論是規模、設備數量還是應用種類、復雜性都遠勝過去。Gartner首席分析師Pankaj Prasad分析，企業IT基礎架構和應用程序所產生的數據量正以每年2－3倍的速度增長，其中像指標、日志等機器所產生的數據類型多樣且增長迅速，未來會給運維帶來極大挑戰。

根據相關調查數據顯示，隨著全球數據規模的爆炸性增長，在企業數據中心的故障中，存儲設備相關故障已經占到70％以上，成為數據中心故障的“主力軍”，以某國際互聯網社交企業為例，每天需要修復數據24TB，每天因修復帶來的跨機架流量高達180TB。并且，近期銀行、證券等金融行業也是頻頻故障癱瘓，有著深厚先進技術積累的科技、金融領域企業尚且在運維上頻頻觸礁，其他領域的風險和困境可想而知。

可以說，解決存儲設備故障問題等于給數據中心買來一份“保險”。顯然，在數據中心技術和新應用的層出不窮的今天，傳統運維依然高度依賴人的經驗和人的精力，運維人員就像一群救火隊員，不是在解決問題就是在解決問題的路上，以至于好多運維人員感嘆自己是操著賣白粉的心賺著賣白菜的錢。

如何拯救運維人員于水火之中？徹底解決數據中心復雜化帶來的運維復雜化？智能運維絕對是大勢所趨，小編也大致分析了一下當前智能運維解決方案的近況。當前，智能運維圍繞設備異常、容量預警等關鍵場景，融入AI相關特性，讓運維走向自動化和智能化，但號稱智能運維解決方案的多如牛毛，你搜索一下，搞不好是“X田系”搞的……小編又請教了一下存儲大牛老李，他說需要從三個方面來衡量一款智能運維解決方案的優劣。

首先需要具備容量預測能力（設備側＋云端均具備）。假設客戶能夠提前預知陣列或存儲池，甚至是更細粒度對象的容量變化趨勢，那么容量配額不足導致服務宕機的發生可能性則會大大降低。智能運維解決方案需要云上＋本地聯動運維能力，并且能夠基于時序預測等關鍵技術，最好可以向客戶提供未來最長365天的容量趨勢預測，并能夠提前預警80％配額，提醒用戶提前擴容。

其次需要具備風險盤預測能力（異常檢測模型服務提前14天預測硬盤故障），智能運維方案需要每日采集數據中心硬盤數據（硬盤ID、SN、硬盤非安全斷電次數、通電時長），從歷史數據中識別硬盤不同屬性的突變模式對當前狀態進行預測，結合用戶反饋數據，定期執行模型自優化，持續提升預測精度，并且為數據中心硬盤提供主動運維。風險盤預測能力考驗的是方案商的算法模型能力，突變模型服務企業越多、模型訓練越久，識別風險故障就越正確。

如果廠商一上來就說自己模型準確率高達99．9％，這十有八九是騙子，勸你趕緊報警。

最后，具備存儲性能異常預測管理能力（圍繞存儲性能相關問題提供全面分析處理方案）。這種能力又分為三塊：第一是性能預測及潮汐預警，需要基于時間序列預測等關鍵技術的性能預測特性以及基于閾值觸發的性能潮汐預警，能夠讓客戶預知設備關鍵性能指標變化趨勢（如時延、IOPS、塊帶寬），提早發現設備性能瓶頸點，輔助客戶盡早規避可能發生的異常；

另外，第二是性能異常檢測與根因定界分析，針對“傳統的專家經驗規則或靜態閾值預警，無法覆蓋大多數性能異常場景，且可能存在誤報漏報的情況”，方案可以基于機器學習的關鍵性能KPI異常檢測及根因定界特性，無監督自學習的異常檢測模型能夠實時檢測設備時延是否異常，異常檢測準確率越高越好；另外有些廠商在存儲設備中內置基于多集成樹算法融合模型，外加皮爾遜相關性關聯分析算法，實現異常根因的定界分析，大幅提升客戶發現性能問題、定位問題邊界的效率。

第三就是常見性能故障自修復，有能力將逐步實現異常場景的快速自愈，降低客戶運維門檻，降低客戶運維成本，實時保障客戶業務不受干擾。

小編又進一步調研了當前的市場情況，在眾多數據中心智能運維解決方案中，以華為為代表中國廠商的解決方案近年來不斷進步，甚至達到了業界領先水平。以華為數據管理引擎DME為例，目前在銀行、證券、政府等多個行業廣泛應用，在保護用戶數據隱私的前提下，有效地幫助金融等行業用戶構建構筑端到端的感知能力、智能的分析能力以及可信的執行能力來實現運維自動化閉環，大幅提升運維和資源利用效率。

面向未來，隨著智能運維技術的不斷成熟與完善，小編相信數據中心運維人員不再是那個忙得四腳朝天的“熱鍋螞蟻”，而是故障圍困萬千重，我自巋然不動，任憑風云起，穩坐釣魚臺，談笑間，故障已灰飛煙滅。