HPE InfoSight AI如何主动发现、解决基础设施问题

HPE InfoSight AI的区别

HPE提供了许多针对应用程序工作负载的存储平台。例如,HPE 3PAR StoreServ中端全flash阵列在一个有四个系统的联邦中，从几个兆兆字节扩展到超过80拍字节。但是闪存驱动器本身并不能确保阵列得到正确的管理和优化。IT团队必须持续监控和评估存储系统，以保持存储系统以最高性能运行，并最大限度地提高其可用性。

为了帮助实现这一过程，HPE免费向客户提供InfoSight服务，以便他们能够更有效地管理数据基础设施。HPE InfoSight AI技术能够帮助预测和预防跨基础设施堆栈的问题。此外，InfoSight可以帮助优化性能和最大限度地利用资源。

InfoSight从全球的HPE存储和服务器系统中提取数据，包括来自基于VMware技术的虚拟环境的数据。分析数据后，InfoSight可以预测潜在的问题和自动生成解决方案，并传递给客户。

HPE已经收集系统数据超过十年，同时不断扩大数据收集能力。InfoSight使用机器学习将基础设施堆栈之间的数据关联起来，然后将已知问题与具有类似基础设施配置的客户进行匹配。

InfoSight使用预测分析来帮助预防和预防自动解决基础设施相关问题，解决一系列关注的问题，如存储性能、容量、服务器安全和系统可用性问题。它通过应用程序和资源建模不断地学习和改进，持续监控全球安装基地的每个系统。

InfoSight管理

InfoSight坚持AI-driven管理模式这简化了资源分配和管理。该平台提供了一个集中式门户，使客户能够快速了解如何优化资源、提高性能和计划未来的更改。他们还可以通过评估过去数据和展望未来的见解，查看基础设施状态和健康状况。

这样，客户就有了跨越整个基础架构堆栈的单一真相来源。例如，InfoSight可以识别基础设施的虚拟机及其存储系统之间的性能问题。

InfoSight从数以百万计的传感器收集数据，不断分析信息，并使用结果来帮助客户解决潜在的基础设施问题。

InfoSight先发制人的管理方式可以带来更快的解决方案，更可靠的存储系统和更好的应用程序。它还可以在复杂问题发生之前预防它们，并将对It的影响降到最低。根据惠普的说法86%的潜在问题可以自动预测和解决，减少支持电话的数量和花在调查和解决问题的时间。

如果确实发生了问题，InfoSight可以更快地解决它，因为该平台已经收集了关于客户环境的大量信息，从而可以直接找到问题的根源。如果问题不能自动解决，HPE支持工程师会主动调查问题，并与客户联系解决问题，即使问题与存储无关。客户不需要重新创建问题或挖掘日志文件，甚至不需要启动对HPE的调用，从而减少了管理存储所需的时间和资源。

InfoSight过程

InfoSight平台是建立在一个高度可伸缩的云架构这包括收集、管理、分析和分发数据所需的组件。整个服务过程基于四个步骤:数据收集、数据处理、推荐和数据传递。

每一秒，InfoSight从全球的HPE存储和服务器产品收集数以百万计的传感器测量数据。同时收集系统日志、告警、心跳数据和配置信息。然而，在客户启用了InfoSight服务的数据收集功能之前，InfoSight无法收集数据。一旦启动了这个过程，客户可以控制捕获哪些数据集，他们可以在任何时候选择退出InfoSight。

在收集数据时，InfoSight通过一个庞大的处理管道来清理、转换和组织信息，并识别关键的关系和关联。InfoSight还使用一部分数据来训练数据科学模型，为预测客户基础设施中的问题提供基础。这个过程是一个持续的过程，在这个过程中，InfoSight不断地从全球安装基础中学习，从而获得更精确和准确的预测。

InfoSight也使用推荐引擎在预测的基础上，为预防和解决客户问题以及优化他们的基础设施提出可行的建议。推荐引擎使用HPE InfoSight AI和机器学习，超越简单的故障排除，识别和防止更复杂的问题。例如，引擎可能会根据I/O工作负载模式发现改进性能的方法，并考虑影响最大的变量。

InfoSight还使推荐自动应用成为可能。当这种方法不合适时，建议可以通过支持用例自动化来交付。在这两种情况下，InfoSight都可以为IT部门提供改进基础设施的方法。IT管理员还可以直接连接到InfoSight门户，以查看关于他们系统的信息，如配置数据、健康状态检查、数据分析和其他有用的详细信息。

InfoSight平台

HPE提供InfoSight作为一项免费服务，但仅限于HPE客户。它不是一个独立的产品。然而，对于惠普的客户来说，这项服务可能是一项宝贵的资产，特别是因为它已经作为产品支持包的一部分。

客户主要考虑的是他们是否喜欢HPE收藏遥测数据从他们的系统。如果安全性和遵从性是主要考虑因素，那么组织可能无法完全参与。但对于其他客户来说，拥有人工智能、机器学习和预测分析的HPE InfoSight值得一试。