Seagate는 하드 드라이브의 선두 제조업체이며 Google은 수백만 명의 사용자가 일상 생활을 더 쉽게 할 수 있도록 다양한 애플리케이션 에코시스템을 제공합니다. 이제 두 회사의 전문가들이 인기 있는 문제에 대한 효과적인 솔루션을 제공하려는 매력적인 프로젝트에 참여했습니다.
두 회사의 새로운 시스템은 머신 러닝과 Google Cloud 알고리즘을 사용하여 하드 드라이브 오류 및 오류 가능성을 예측합니다.
조기 경고는 특히 데이터 센터에서 많은 문제를 줄일 수 있습니다. 하드 드라이브에 대한 일부 비판에도 불구하고 많은 서버 구성에서 선호되는 선택이며 Google 및 Seagate 프로젝트의 주요 초점입니다.
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회사의 혁신적인 기계 학습 시스템은 잠재적인 하드 드라이브 오류를 식별하여 저장된 데이터 및 클라우드 인프라의 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다. IDC 분석가들은 데이터 센터 용량이 향후 17,8년 동안 % 증가할 것으로 예측합니다.
Google Cloud 소프트웨어 알고리즘은 하드 드라이브의 '정상' 상태를 분석하여 가장 일반적인 오류 유형에 주의를 기울입니다. 기계 학습 시스템의 첫 번째 구성은 프로젝트 목적으로 특별히 개발된 AutoML Tables 분류기를 기반으로 했습니다.
회사는 두 가지 모델을 테스트했습니다. 하나는 AutoML Tables 분류기 분류기를 기반으로 하고 다른 하나는 프로젝트를 위해 특별히 개발되었습니다. 그 달의 데이터와 예측을 분석한 결과 둘 중 전자가 더 정확한 것으로 밝혀졌다(98%).
장기적으로 Google과 Seagate는 일반 사용자를 위한 하드 드라이브 수명 모니터링 소프트웨어 버전을 제공하기를 희망합니다.
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