Google พัฒนา Machine Learning ทำนายโอกาสเสียของฮาร์ดดิส ความแม่นยำ 98%

Google พัฒนา Machine Learning Model ทำนายการเสียของฮาร์ดดิสบน Google Cloud ให้ผลความแม่นยำ 98%
 
Credit: ShutterStock.com

ปัจจุบันใน Google Cloud มีการใช้งานฮาร์ดดิสมากกว่า 1 ล้านตัวเพื่อรองรับการใช้งานสำหรับลูกค้าใน Service ต่างๆ ซึ่งทุกครั้งที่ฮาร์ดดิสเสียหายจากการทำงาน ทีมผู้ดูแลระบบจำเป็นต้องเข้าไปแก้ไขปัญหาทันที และบางครั้งส่งผลกระทบต่อ Service ของ Google Cloud อีกด้วย

Google จึงร่วมมือกับ Seagate และ Accenture ทำการพัฒนา Machine Learning Model เพื่อคอยทำนายโอกาสการเสียของฮาร์ดดิสขึ้น โดยโมเดลนี้มีการเก็บรวบรวมข้อมูลการทำงานจากฮาร์ดดิสแต่ละตัวโดยตรง ผ่านทาง Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology (SMART) นอกจากนี้ยังมีการนำข้อมูลจากแหล่งอื่นๆมาประมวลผลอีกด้วย เช่น บันทึกการซ่อม, ข้อมูลจาก Host, ข้อมูล Online Vendor Diagnostics (OVD), Field Accessible Reliability Metrics (FARM) และข้อมูลจากผู้ผลิต ทำให้ได้ Machine Learning ที่ช่วยคาดการณ์การเสียของฮาร์ดดิสออกมาด้วยกัน 2 ตัว โดยตัวแรกมีความแม่นยำถึง 98% และตัวที่สองมีความแม่นยำประมาณ 80%

ในอนาคต Google จะนำ Machine Learning Model นี้ไปตรวจจับกับฮาร์ดดิส Seagate ทุกตัวภายใน Google Cloud ซึ่งจะทำให้สามารถเตรียมรับมือกับปัญหาที่กำลังจะเกิดขึ้นได้รวดเร็วมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายและผลกระทบจากการเสียของฮาร์ดดิสภายในระบบลงได้

 

About เด็กฝึกงาน TechTalkThai หมายเลข 1

นักเขียนผู้มีความสนใจใน Enterprise IT ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในไทย ปัจจุบันใช้ชีวิตอยู่ที่สหรัฐอเมริกา แต่ยังคงมุ่งมั่นในการแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีให้กับทุกคน

Check Also

Microsoft Defender for Endpoint เปิด Public Preview รองรับ Linux Desktop ใช้ Agent เดียวกับ Linux Server

Microsoft เปิด Public Preview ให้ Microsoft Defender for Endpoint ปกป้อง Linux workstation ได้แล้ว ครอบคลุมทั้ง EDR, …

Meta เปิดตัวโมเดล Muse Spark Open ขนาด 816 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับงานโค้ดและเอเจนต์

Meta Platforms ได้เปิดเผยค่าน้ำหนักสำหรับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Muse Spark ซึ่งเคยเป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะนับตั้งแต่เปิดตัวเมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา