業(yè)務(wù)響應(yīng)慢、服務(wù)即將中斷、主機(jī)看不到數(shù)據(jù)……，都是存儲(chǔ)出了問題？

出了問題，很多客戶會(huì)習(xí)慣性第一時(shí)間會(huì)從存儲(chǔ)找原因。查完存儲(chǔ)查網(wǎng)絡(luò)，查完網(wǎng)絡(luò)再查主機(jī)，然后輪到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫查完再查軟件……存儲(chǔ)寶寶自己也覺得很冤：“為什么第一個(gè)被懷疑的總是我？”

不過用戶這么查的原因并不是存儲(chǔ)系統(tǒng)自己不爭氣，而是因?yàn)椋捍鎯?chǔ)，在數(shù)據(jù)中心中擔(dān)負(fù)著數(shù)據(jù)核心的作用，對(duì)所有的上層系統(tǒng)起著重要的支撐作用，這樣一說，你是不是覺得不從存儲(chǔ)查起都說不過去呢？

因此，一旦客戶系統(tǒng)出現(xiàn)問題，無論結(jié)果如何，存儲(chǔ)專家也都會(huì)硬著頭皮先上。這時(shí)我們看到，大部分問題也最終被存儲(chǔ)專家解決（即使實(shí)際問題跟存儲(chǔ)毫無關(guān)系），這樣長期的心路歷程讓存儲(chǔ)專家成為了救客戶于水火的英雄，同時(shí)也是背鍋的全能人才……

然而，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)50%以上的IT問題，都與存儲(chǔ)毫無關(guān)系！ 長期以來，存儲(chǔ)總是在背鍋……

其實(shí)，從存儲(chǔ)開始排查并沒有錯(cuò)，只是…這一切的一切都是需要消耗時(shí)間的。我們見過很多案例中消耗了24個(gè)小時(shí)為了排查一個(gè)性能故障，而最終卻發(fā)現(xiàn)問題的根本是在主機(jī)的網(wǎng)卡上。所以，方向不對(duì)的排查總是消耗過多的人力和時(shí)間，對(duì)客戶同樣意味著損失……

如今，業(yè)內(nèi)最火的詞莫過于“人工智能”，談到人工智能，我們通常會(huì)認(rèn)為是將來時(shí)態(tài)，其實(shí)，人工智能已經(jīng)無處不在。如今，數(shù)據(jù)正在幫助我們做更多、更精準(zhǔn)的決策與分析。

傳統(tǒng)IT故障出現(xiàn)后，通常只能靠人工逐一排查。那么，如何讓存儲(chǔ)不再被黑鍋？新華三存儲(chǔ)結(jié)合人工智能分析技術(shù)，通過數(shù)據(jù)分析快速定位故障點(diǎn)，每4小時(shí)收集和分析的數(shù)據(jù)已經(jīng)超過銀河系星體總和，同時(shí)還擁有自我學(xué)習(xí)的能力，根據(jù)工作負(fù)載特點(diǎn)不斷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)感知的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

如今，存儲(chǔ)正在向性能和海量兩個(gè)極端發(fā)展，企業(yè)一方面需要高性能的存儲(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)大并發(fā)的數(shù)據(jù)訪問，同時(shí)也需要海量存儲(chǔ)空間來存儲(chǔ)和管理爆炸式增長的數(shù)據(jù)。新華三存儲(chǔ)以應(yīng)用驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向，以3PAR+Nimble引領(lǐng)閃存新未來，并以自主研發(fā)的分布式海量存儲(chǔ)系統(tǒng)Unistor X10000應(yīng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆炸式增長的存儲(chǔ)與管理難題，引領(lǐng)存儲(chǔ)新常態(tài)。

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