文章编号：37518 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-13 10:58:11 / 浏览：次

容量规划是确保计算机系统和网络拥有应对当前和未来负载所需的资源的过程。传统的容量规划方法依赖于历史数据和专家知识，这些方法往往费时费力，并且可能不会产生准确的预测。

机器学习 (ML) 提供了一种自动化容量规划流程并提高预测准确性的方法。ML 算法可以从历史数据中学习，识别模式和趋势，并预测未来的负载。

机器学习在容量规划中的应用

ML 在容量规划中的应用主要包括以下几个方面：

1. 自动化预测：ML 算法可以根据历史数据自动生成容量需求预测。这可以节省时间和精力，并减少人为错误。
2. 提高准确性：ML 算法可以识别复杂模式和趋势，这些模式和趋势可能被传统方法忽略。这可以提高预测的准确性，从而做出更明智的容量规划决策。
3. 预测不确定性：ML 算法可以提供预测不确定性的估计。这对于了解预测的风险并做出相应的计划非常重要。
4. 优化资源分配：ML 算法可以帮助优化资源分配，以满足不同的负载需求。这可以提高资源利用率并降低成本。

ML 算法的类型

用于容量规划的常见 ML 算法类型包括：

• 时间序列分析：用于分析时间序列数据并预测未来的值。
• 聚类：用于识别数据中的相似组。
• 回归：用于建立输入变量和输出变量之间的关系模型。
• 决策树：用于根据一组规则对数据进行分类或预测。

实施机器学习容量规划

实施 ML 容量规划涉及以下步骤：<

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人工智能与机器人研究是核心吗

计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。

计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。 计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。 比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。 在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。 计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。 因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

机器学习

机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。 其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。 比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。 处理的交易数据越多，预测就会越准确。

机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。 除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。 机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。

现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。 谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

自然语言处理

自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。 比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。 一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。 例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。 以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。

自然语言处理像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。 建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。 选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。 以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

因为语境对于理解“timeflies”（时光飞逝）和“fruitflies”（果蝇）的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈，自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义，自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文，等等。

机器人

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。 例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。

语音识别

语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。 该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词（“buy”和“by”听起来是一样的）方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。 语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。 语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。 比如Domino_Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

上述5项技术的产业化，是人工智能产业化的要素。 人工智能将是一个万亿级的市场，甚至是10万亿级的市场，将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业，比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等，其中最令人期待的是机器人子产业。

机器人应用的分法有很多种，从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。 第一个类别是工业级机器人，像富士康这种公司已经运用得很好了，因为劳工成本越来越高，用工风险越来越高，而机器人则可以解决这些问题。 第二个类别是监护级机器人，它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理，帮助他们做一定复杂程度的事情。 中国对监护级机器人需求其实更迫切一些，因为中国人口红利在下降，同时老龄化又不断地上升，这两个矛盾，机器人都可以帮助解决。 因此，这个领域的需求在民用市场占比很大。 第三个类别就是探险级机器人，用来采矿或者探险等，大大避免了人所要经历的危险。 此外还有用来打仗的军事机器人等。

网络媒体Business Insider预测，机器人将在许多岗位上取替人类：电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。 因为它们的价格竞争力惊人。 麦肯锡全球研究院的研究表明，当中国制造业工资每年增长10%~20%时，全球机器人的价格每年下调10%，一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。 国际研究机构顾能预测：2020年机器人将导致全球新一波失业潮。

同时，人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生，其中最典型的是汽车产业。 汽车产业已存在上百年了，其间的变革也是非常大的，但驾驶汽车的始终是人，可最近几年，随着谷歌等公司的大力投入，机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车，从而形成一个市场容量巨大的新产业，即无人驾驶汽车产业。 这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。 而且，这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起，形成“车联网＋能联网＋互联网＋电动汽车”的复合产业——未来，我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用，从而使新能源汽车成为电网的一部分，成为新能源的供给者，与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。

毫无疑问，与互联网一样，智能技术会向几乎所有旧产业渗透。 华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业：生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。 实际上，将获得新生的旧产业还有许多，如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门甚至包括受VR/AR（虚拟现实与增强现实）技术发展影响而产生的虚拟产业。 （内容来自机器人家）

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存储作业分析的主要内容

存储作业分析的主要内容如下：

1、需求分析：针对不同业务和应用的需求，分析存储系统的容量、性能、可用性、可扩展性等要求，确保存储系统能够满足业务的需求。

2、性能评估：对存储系统的读写性能、响应时间、IOPS（每秒输入/输出操作次数）等关键指标进行实时监控和测试，评估存储系统的性能状况，发现性能瓶颈。

3、容量规划：根据数据的增长趋势和业务需求，预测未来的存储容量需求，制定合理的容量规划策略，避免存储空间不足或浪费。

4、数据保护策略：分析数据的价值、重要性及法规遵从要求，制定适当的数据备份、归档、加密、容灾等策略，确保数据的安全性和可恢复性。

5、存储层级优化：根据数据访问频率和性能需求，合理规划存储层级，如高速缓存、SSD、HDD等，实现数据的高效存储和访问。

6、存储网络架构：分析存储网络架构的合理性，如SAN（存储区域网络）、NAS（网络附加存储）等，优化存储网络设计，提高数据传输效率和可靠性。

7、问题诊断与解决：定期对存储系统进行健康检查，发现并解决存在的问题，如硬件故障、性能瓶颈、数据一致性等，确保存储系统的稳定运行。

8、成本效益分析：综合考虑存储系统的购置、维护、升级等成本，与业务需求和数据价值进行对比，确保存储系统的投入与产出具有合理的成本效益比。

存储作业分析的目的：

1、提高存储系统的性能：通过对存储系统的性能进行实时监控和测试，发现性能瓶颈并进行优化，可以提高存储系统的读写性能、响应时间和IOPS等关键指标，满足业务对数据访问和处理的需求。

2、优化存储资源的利用：通过合理规划存储层级、优化存储网络架构等措施，可以提高存储资源的利用效率，避免存储空间的浪费或不足，降低存储系统的成本。

3、确保数据的安全性和可恢复性：通过对数据保护策略的制定和实施，可以确保数据的安全性和可恢复性，避免数据泄露、损坏或丢失给业务带来损失。

4、降低存储系统的维护和管理成本：通过问题诊断和解决的及时进行，可以降低因硬件故障、性能瓶颈等问题导致的停机时间和经济损失，同时也可以减少存储系统的维护和管理成本。

5、提高存储系统的可靠性和稳定性：通过对存储系统的健康检查和实时监控，可以及时发现并解决存在的问题，提高存储系统的可靠性和稳定性，确保业务的连续性和稳定性。

什么是SRE，SRE需要具备什么能力！

对于SRE这一角色，它是Google提出的创新概念，旨在通过标准化、自动化和可扩展性来提升运维效率，解决研发快速迭代带来的业务稳定性问题，实现服务质量与稳定性之间的平衡。 在国内，SRE的定位因公司而异，可能包括网络、DBA、业务或安全等领域的运维工程师，大体可分为基础服务SRE和业务服务SRE，后者更偏向于业务运维。 SRE的核心工作范围包括可观测性系统建设，确保对系统健康状态的深入洞察；故障响应，通过数据驱动的监控和反馈机制及时处理问题；测试与部署，预防性地管理新代码发布风险；容量规划，预测和优化系统的扩展需求；自动化工具开发，减少重复劳动；以及用户支持，始终从用户体验出发保障业务连续性。 此外，Oncall制度要求快速响应线上服务问题，确保服务正常运行。 制定SLI/SLO/SLA是SRE工作中关键的一环，确保服务的可交付性和稳定性。 服务和SLI的定义、SLO的设置、SLA的合约管理都在服务质量和可靠性保障中发挥重要作用。 SRE强调从故障中学习，通过复盘找出根本原因，建立无指责的复盘文化，提升整个团队的系统可靠性。 对于想学习SRE的Linux新手，理解这些概念并将其应用于实践，是迈向SRE职业道路的重要一步。

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