Szerverekhez fejlesztik, de azért minket sem hagynak ki belõle

Az öntudattól és a világuralmi tervektõl egyelõre még igen messze vannak, a tanuló algoritmusok más területeken egyre csak önállóbbnak és hasznosabbnak bizonyulnak. A gépi tanulás most egy újabb fontos területen kerülhet bevetésre, mely egy mindenkit érintõ problémán enyhíthet: a digitálisan tárolt adatok elvesztésén.

Bár otthoni számítógépünkben, laptopunkban, és persze már játékkonzolunkban is igyekszünk SSD-re váltani a mára lomhának és zajosnak számító merevlemezeket, ha masszívabb kapacitásra van szükségünk, az SSD nem éppen a legolcsóbb megoldás a problémánkra. Nem is beszélve a szerverekrõl, ahol az ipari mennyiségû adat tárolásához ipari mértékû tárkapacitásra van szükség, mely szempont egészen gyakran írja felül a gyors adatmozgatás iránti igényeket. Márpedig akárhogy is fejlõdnek az SSD-k írástûrés és élettartam szempontjából, az adatközpontok esetében még hosszú ideig a HDD lesz az elsõszámú támasz. Mivel a felhõben tárolt adatok mérete, globális léptékben nagyjából négy évente megduplázódik, az jó sok további HDD-t jelent, a meghibásodás esélye pedig még a legdrágább lemezek esetén is valós probléma. A világ legnagyobb adatközpontjaiból többet is birtokló Google most ismét megragadta az AI-ban rejlõ lehetõségeket, és a veterán winchestergyártó Seagate segítségével egy mindenkit régóta érintõ problémán szeretnének enyhíteni: a váratlan adatvesztésen.

A merevlemezek iránti kereslet nemhogy alábbhagyott, de a sokszor emlegetett „energiatakarékos kriptovaluta”, a Chia felbukkanása óta egyenesen új magaslatokban szárnyal, és felhõtárhelyet sem csak a Google Cloud üzemeltet. Természetesen nem véletlenül hallunk olyan ritkán, végleg elveszett adatokról, hiszen a szolgáltatás alapja, hogy az ott tárolt adatainkat megõrzik nekünk. A biztonsági mentés általában megóv a váratlan hardveres hibáktól, de a helyreállítás elvégzése idõbe telik, hiszen egy gigantikus szerverparkban elhullott adathordozókra vadászni körülményes feladat. Ezt a régimódi hercehurcát kerülné meg most a két vállalat az Accenture tanácsadócég támogatásával, méghozzá úgy, hogy a tanuló algoritmust ráeresztik a végtelen mennyiségben rendelkezésre álló naplófájlokra. A hardverek mûködésérõl, és a korábban detektált hibákról begyûjtött adattenger bõséges forrás lesz az éhes algoritmusok számára, hogy miután feldolgozták azt, a jövõben képesek legyenek felismerni azokat a mintákat, melyek segíthetnek elõre jelezni a hardverek, és elsõsorban a HDD-k meghibásodását.

Az adatvesztés és pótlás idõ és pénzkiesés, ennek elkerüléséért márpedig megéri költeni (dolgozni). A telemetriai adatokat, mûködési analízis eredményeit, metaadatokat és javítási jegyzékeket felsorakoztató jelentések sok-sok terabájtra rúgnak, mindezek pedig két eredményes megközelítéshez vezettek el. Ezekbõl az egyik nem kevesebb, mint 98%-os pontossággal szúrja ki azokat a meghajtókat, melyekkel probléma lesz, míg a másik nagyjából 70-80%-os eredményt produkál. A módszer ráadásul nem csak arra alkalmas, hogy még idõ elõtt közbelépjenek és biztosítsák az ügyfelek számára az akadásmentes adatelérést, de abban is segíthet, hogy kevesebbszer legyen szükség a meghajtók cseréjére, hiszen a megszerzett információkkal javíthatnak eszközeik élettartamán. A nagy bejelentés végén ráadásul azt is elhintették, hogy amint a céges környezetben sikerült rendszeresíteniük a dolgot, a merevlemezmentõ szoftver szép lassan bekerül az összes létezõ Seagate meghajtóba, beleértve az otthoni felhasználásra szánt termékeket is.

Kifejezetten öröm hasonló fejlesztésekkel találkozni, hiszen a nagyobb adatbiztonságért nem csak egy erõsen körbefalazott hálózattal tehetjük meg a legtöbbet. Reméljük, hogy a Google és a Seagate mûködõ modellje az egész ipar számára hasznos adalékká válik, így márkától és árkategóriától függetlenül is élhetünk majd az elõrejelzés lehetõségével.