
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