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AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。通过检测这些工作负载模式，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些工作负载可能使他们面临最大化存储阵列的风险。此外，存储监视还可以帮助了解是否有任何额外的工作负载可以放入阵列中。而且，如果添加到阵列中，那么工作负载将造成多少中断。
例如，假设一家企业正在向流程中添加电子邮件服务器。在这种情况下，人工智能系统可以帮助预测存储阵列将能够满足该服务器的存储需求还是将其最大化。借助此类技术，存储管理员可以主动获取有关如何将不同的工作负载分配给不同的存储堆栈并最大程度地减少延迟的信息。因此，将AI集成到存储阵列，存储供应商和组织中可以优化存储堆栈。
除了监视存储活动外，存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用的编码和错误。这有助于他们更好地了解如何围绕应用的需求设计存储体系结构。他们通过了解应用的输入/输出模式来做到这一点。用于执行此操作的最常见技术是捕获应用的跟踪。
Strace是Linux的用户空间实用程序，可用于诊断、调试和获取有关输入和输出功能的指令。但是，由于复杂的应用可以具有多个输入/输出功能，因此这对人类来说可能是一个挑战。另一方面，ML算法可以轻松地提取和分析大量数据，并解决许多存储问题，最好是通过查看存储系统本身来解决。此外，通过使用大量数据训练算法，以了解特定堆栈或整个应用如何收集和存储数据，它们可以帮助实现对该特定应用存储活动的实时观察，以防止堆栈最大化并改善存储容量。
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