防患於未然好過亡羊補牢 Azure選擇機器學習預測故障

【CNMO新聞】雲端的一大優點是用戶不必擔心管理和修復硬體，避免了一般硬碟和伺服器會出現的故障問題。然而事實上，硬碟驅動器卻是雲數據中心中最有可能出現故障的設備，相關研究表明，在使用兩年內報告存儲系統硬碟扇區故障的佔20%，在六年內報告的57%。在Azure這樣的雲服務上，每天可能出現故障的驅動器大約佔到每100萬個驅動器中的300個。

Azure

存儲集群使用硬體冗餘來避免這個問題，但是對於運行虛擬機的伺服器來說，是無法解決硬碟驅動器的故障的。驅動器超時、卷大孝扇區和延遲錯誤都會產生難以診斷的間歇性問題，比如文件操作失敗等。事實證明，正是這些潛在的故障導致了大量的雲中斷，當硬體出現故障時，Azure會自動實時遷移VM，並在機架維護、BIOS更新和Windows伺服器升級之前移動工作負載，這將使VM在故障後不可用的時間減半。

另外，新機器學習系統還可以預測硬碟驅動器或整個集群節點何時會有故障，無論是驅動器故障、輸入或輸出延遲問題、內存錯誤還是CPU頻率問題，現在，Azure可以確保在故障發生之前實時遷移VM，這就減少了VM每月約1000小時的停機時間。

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