Seagate はハード ドライブの大手メーカーであり、Google は何百万人ものユーザーの日常生活を楽にするアプリケーションの多様なエコシステムを提供しています。 現在、両社のスペシャリストが、人気のある問題に効果的な解決策を提供しようとする魅力的なプロジェクトに参加しています。
両社の新しいシステムは、機械学習と Google Cloud アルゴリズムを使用して、ハード ドライブの障害とエラーの可能性を予測しようとします。
早期警告は、特にデータセンターで多くの問題を解決できます。 ハード ドライブに対する批判もありますが、ハード ドライブは多くのサーバー構成で好まれる選択肢であり、Google と Seagate プロジェクトの主な焦点です。
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両社の革新的な機械学習システムは、潜在的なハード ドライブ障害を特定して、保存されたデータとクラウド インフラストラクチャの問題を回避するのに役立ちます。 IDC のアナリストは、データセンターの容量が今後 17,8 年間で % 増加すると予測しています。
Google Cloud ソフトウェア アルゴリズムは、最も一般的なタイプのエラーに注意を払いながら、ハード ドライブの「健全な」状態を分析します。 機械学習システムの最初の構成は、プロジェクトの目的のために特別に開発された AutoML Tables 分類器に基づいていました。
同社は 98 つのモデルをテストしました。 つは AutoML Tables 分類器分類器に基づいており、もう つはプロジェクト専用に開発されています。 その月のデータと予測を分析した結果、最初の方が つのうちより正確であることが判明しました (%)。
長期的には、Google と Seagate は、通常のユーザー向けにハード ドライブの寿命を監視するソフトウェアのバージョンを提供したいと考えています。
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