CloudIQ, monitoreo proactivo y analítica predictiva con el Machine Learning (es)

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No es ninguna novedad que en lo que se refiere a la gestión de un sistema de storage, uno de los factores más importantes de tener en consideración es, después de la simplicidad de uso, la cualidad y capacidades del monitoring.

La cantidad de métricas generada internamente a un sistema de almacenamiento es enorme. Muchas veces todas estas variables de comportamiento e indicadores de performance no son fáciles de relacionar entre si para obtener una visión inmediata sobre el real estado del sistema. El motivo principal de esta dificultad está en que se basa en los conocimientos del responsable del sistema de storage y en el tiempo en que este análisis puede ser llevado adelante a fin que las conclusiones sean lo más precisas posibles.

La clave para obtener valor de esta información es a través de un análisis inteligente. El sistema debe ser capaz de analizar en modo autónomo los datos y generar, en modo preventivo, indicadores en grado de anticipar futuros requisitos de capacidad o rendimiento mientras, al mismo tiempo, anticipar posibles anomalías.

En un post precedente había tratado el uso del Machine Learning “al interno” de un sistema de storage (PowerMax, la definición de un array Tier 0 con uso de ML). En este post examinaremos en vez un software “externo”  al sistema de sistema de almacenamiento. Veremos como este software, CloudIQ, gracias al uso del ML nos permite pasar de un monitoring reactivo a un enfoque predictivo.

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