Высокоточный цифровой двойник систем хранения данных (СХД)

Описание проекта

Высокоточное моделирование установок и систем сегодня является одним из основных направлений индустриального анализа данных. Модели систем, их цифровые двойники, используются для предсказания их поведения при различных условиях. Мы разработали цифровой двойник системы хранения данных (СХД) с использованием генеративных моделей машинного обучения. Система состоит их нескольких типов компонент: HDD и SSD диски, пулы дисков с разными RAID массивами, кэш и контроллеры хранения. Каждый компонент СХД представляется вероятностной моделью, которая описывает распределение вероятности значений параметров производительности компонентов в зависимости от их конфигурации и параметров внешней нагрузки данных. Использование машинного обучения позволяет получить высокоточный цифровой двойник конкретной системы, потратив меньше времени и ресурсов, чем прочие аналоги. Он позволяет быстро предсказывать производительность системы и ее компонентов при разных конфигурациях и внешних нагрузках данных, что существенно ускоряет разработку новых СХД. Также, сравнение прогнозов двойника с показателями реальной СХД позволяет диагностировать сбои и аномалии в работе системы, повышая ее надежность.

Ближайшие мероприятия

Будут анонсированы позже