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IDNOMIC : l'identité innovante

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IDNOMIC : l'identité innovante

Spécialiste de la gestion et de la protection de l’identité numérique, IDNOMIC poursuit son développement en proposant de nouvelles solutions pour la sécurisation des objets connectés et du monde industriel. Retour sur 15 ans d’innovations au sein d’une entreprise qui se réinvente de façon permanente.

STOCKAGE#3 : L’IA à double face !

L’intelligence artificielle tient de plus en plus le rôle d’outil d’automatisation de plusieurs fonctions  ou services de stockage. Par ailleurs, le stockage se met à niveau pour servir les environnements dédiés à l’intelligence artificielle et à ses applications.

Pour reprendre les propos de Gabriel Ferreira, le CTO de Pure Storage en France, à l’occasion d’une tribune publiée dans L’Usine Nouvelle, l’Intelligence artificielle est une des applications principales de l’automatisation en apprenant aux ordinateurs à reconnaître des schémas de données non structurées pour les transformer en données structurées, et instaurer une réponse automatique. « Selon Gartner, les datacenters qui ne parviendront pas à appliquer l’IA et l’apprentissage automatique ne seront plus viables d’un point de vue économique et opérationnel d’ici à 2020 », lance Gabriel Ferreira. Les acteurs du stockage commencent en effet à comprendre tout l’intérêt qu’ils peuvent avoir à s’appuyer sur le Machine Learning. L’IA peut leur permettre d’anticiper des défaillances au sein de leur système tout en gagnant en performance.

Des solutions sur l’ensemble des baies

L’utilisation de ce type d’outil est déjà assez ancienne. Le premier à l’avoir pratiqué à grande échelle a été Nimble Storage avec sa solution Infosight. L’entreprise a depuis été rachetée par HPE qui a généralisé cette plate-forme à l’ensemble de ses baies de stockage. La plateforme recueille dans le Cloud l’ensemble des éléments de monitoring des baies Nimble ou autres et développe des modèles de bon fonctionnement à partir de ceux-ci. Lors d’une déviation de ce modèle, l’éditeur peut avertir rapidement le client, l’entreprise utilisatrice, qu’un incident risque de survenir. La solution est à même de réaliser des préconisations pour résoudre le problème avant l’incident.

Sur le même principe, Pure Storage a lancé l’année dernière Meta, un service cloud de monitoring basé sur des mécanismes de Machine Learning. Depuis, la plupart des constructeurs ont intégré des fonctions similaires dans leur offre de stockage. PowerMax OS, le système d’exploitation des baies PowerMax de Dell embarque des fonctions de Machine Learning pour optimiser son fonctionnement.

De multiples cas d’usages

Dans ce cadre, l’Intelligence artificielle peut servir de nombreux cas d’usage. Elle est aussi utile pour la prévision des capacités de stockage par des simulations de l’espace de stockage sur 6 mois ou un an. L’année dernière, l’augmentation du volume de données moyen était de plus de 47 %. Il est possible de pratiquer de même sur les charges attribuées aux différentes baies de stockage. Jusqu’à présent les offreurs se sont arrêtés à ce niveau. Ils pourraient rapidement offrir l’automatisation de toutes ces tâches pour alléger le travail des administrateurs ayant à gérer de gros volumes de données sur des environnements multiples.

Selon Christian Laporte, chef de produit Stockage chez HPE, ce type d’outil serait à même de résoudre 86 % des incidents automatiquement. Une étude pour Nimble Storage indique que seulement 46 % des incidents proviennent du stockage. Sur les 54 % restants, 28 % s’expliqueraient par des problèmes de configuration d’infrastructure, 11 % par un manque d’interopérabilité entre composants logiciels, 8 % par des règles de bonne pratique non appliquées, et 7 % mettent en cause le serveur ou l’hyperviseur. La plupart des incidents de niveau 1 et 2 pourraient ainsi être résolus sans interventions humaines.


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