Odborná sekce
Odborný seminář AI v Big Data úložištích
25.04.2019, 15:13
Big data úložiště lze považovat za hlavní a zároveň klíčový prvek IT infrastruktury, protože pracuje s tím nejcennějším, co v IT světě máme – s uloženými daty. Selhání systémů poskytujících data nebo jejich nedostupnost, byť jen na několik minut, mívá často katastrofální dopady na celou infrastrukturu. V rámci odborného semináře jsme představily výsledky společného výzkumu 3S.cz a VUT Brno v rámci programu „TRIO“ s názvem Expertní systém pro automatickou analýzu a řízení big data úložišť výrobních společností.
Ve spolupráci s výzkumným centrem SIX na VUT v Brně pracuje společnost 3S.cz, s. r. o. v rámci několikaletého projektu na vývoji produktu, který by měl převzít roli jakéhosi pomyslného doktora pro storage systémy. Pro tento projekt byl vytvořen jeden tým složený ze specialistů na řešení ukládání, archivaci a zabezpečení dat a specialistů na oblast prediktivní analytiky, genetických algoritmů a nástrojů umělé inteligence. Cílem projektu je vytvořit řešení, které dokáže pomocí automatické analýzy běhu systému rozpoznat nestandardní chování, s dostatečnou rezervou předpovídat přetížení a navrhnout na takto vzniklou událost adekvátní reakci, případně bude schopno vhodným způsobem se z poruchy či chyby rovnou zotavit.
V rámci výzkumu v programu „TRIO“ s názvem Expertní systém pro automatickou analýzu a řízení big data úložišť výrobních společností byla 28.3.2019 uspořádána konference, kde byla představena pilotní verze aplikace:
Pilotní verze „Expertního systému pro automatickou analýzu a řízení big data úložišť“ je schopna po natrénování prediktivního modelu vyhodnocovat pravděpodobnost vzniku kritické situace. Na základě priorit uživatelé bude dále směřovány další kroky vývoje GUI.
Uživatelé se ztotožnili se systémem oštítkování určitých provozních stavů, které považují za kritické. Toto štítkování je pak podkladem pro algoritmy strojového učení. Po natrénování určité situace jsou algoritmy strojového učení schopny vyhodnotit tuto situaci už pouze na základě jejich symptomů, které nejsou pro adnministrátora storage systému ještě viditelné.
Na základě predikce trendů bude možné zareagovat na vznikající problém ještě dříve, než se daný fenomén projeví v plné šíři se všemi negativními dopady do chodu aplikací datového centra.