随着数字化转型不断加快，企业业务飞速发展，IT基础设施管理面临新的挑战。首先，管理规模扩大，企业存储规模从PB级提升至EB级，设备数量也从数千台扩展到数万台。其次，管理范围扩展：一方面，基础设施从存储扩展到存储+网络+服务器+虚拟化；另一方面，数据从结构化数据扩展到非结构化数据，后者的占比超过80%。第三，SLA要求更加严格，例如，故障排除周期要求从小时级降至分钟级。
华为DME数据管理引擎
在这样的背景下，传统单纯依靠人力进行IT基础设施管理的方式已不再适用。研究显示，预计2023年会有40%的公司应用AIOps对应用程序和基础设施进行管理，从而更好地降低管理复杂度。
基于此，华为推出DME数据管理引擎，利用AIOps帮助企业实现现代化的运维管理。DME可以通过统一入口实现对IT基础设施和海量非结构化数据的智能管理，针对IT基础设施，提供覆盖资源规划、业务建设、运营维护、业务优化全流程的管理；针对海量非结构化数据，提供数据检索、分析、流动、过期删除等全生命周期管理能力，持续帮助企业降低管理成本，提高效率。
华为DME数据管理引擎架构图
华为DME数据管理引擎
AIOps重磅新能力
近日，华为在德国慕尼黑举办了2023创新数据基础设施论坛。论坛期间，华为指出，为了帮助企业实现更具现代化的运维管理，华为DME持续进行功能升级，2023年重磅推出两大新能力，包括性能异常定界与辅助定位和非结构化数据管理。
1、性能异常三分钟感知、五分钟定界、十分钟辅助定位
企业运维过程中，性能异常处理是IT管理团队面临最棘手的问题，往往需要海量日志分析、多团队协同排查，分析流程复杂，消耗大量时间，甚至影响企业业务。
为了保证企业IT基础设施稳定运行，华为DME集成了数百位运维专家及百万套存量维护经验、分析了数千个故障场景，从而为客户提供性能异常诊断能力，缩短性能异常跨域处理周期90%。
针对性能异常，华为DME采用了事前预防+事后快速感知处理的策略：
性能异常发生前：
华为DME拥有强大的AI趋势预测能力，能够提前2周进行性能趋势预测，提前1年进行容量趋势预测，防患于未然。
性能异常发生后：
三分钟感知：华为DME利用智能KPI异常识别技术，采用多种异常检测算法，支持不同异常类型检测，三分钟内快速感知风险。
五分钟定界：感知到业务异常时，华为DME利用AI智能突变分析技术，对业务关联的虚拟机/主机进行IO链路端到端分析，自动抓取相关资源性能数据，结合拓扑关系与分段时延，快速定界到故障产生领域，划清责任主体团队，进行问题交接。
十分钟辅助定位：对于定界到存储领域的性能异常，华为DME利用百万台存量设备产生的运维知识库，自动分析端到端资源性能数据、运行状态等，并使用知识图谱技术推理全局故障与资源之间的传播关系，自动识别潜在问题及异常影响范围，从而帮助客户迅速定位根因。同时，华为DME能够针对不同的存储设备类型和应用场景，提供个性化的诊断和建议，帮助企业快速提升业务性能和用户满意度。
2、海量非结构化数据全生命周期管理
随着新应用的发展，企业数据总量快速增长，其中，非结构化数据占比超过80%，已然成为企业创新和竞争力构筑的源泉。然而，面向海量非结构化数据，存放分散查找困难、缺少全局视图难以分析、流动难、存储成本升高等，成为新的挑战。如何管理好这些数据是企业面临的重要课题。
华为DME为企业提供覆盖海量非结构化数据检索、分析、流动、过期删除的全生命周期管理能力，帮助企业高效挖掘数据价值，优化数据存储成本。
数据检索：华为DME基于弹性可扩展架构提供面向百亿级数据文件的秒级检索能力，支持15+检索条件，提升企业生产作业效率。
数据分析：面对海量数据，管理员不禁会问：“哪些副本可以删除”，“哪些数据长期未使用”，“哪些数据可以放到更经济的存储空间中”……华为DME全局数据分析能力，可以快速洞察企业数据冗余情况和冷热分布，为更精准的数据分级流动提供依据。
数据流动：数据分析之后要如何处理？华为DME提供数据智能分级&删除能力，企业可自定义分级策略，系统自动定期执行。冷数据自动流动到更经济的存储资源中，千万级过期数据小时级快速删除，最大程度优化数据存储成本。
结语
新应用、新场景，给企业IT基础设施和数据管理带来挑战。华为DME数据管理引擎不断优化，与企业携手共同应对挑战。面向未来，华为DME将在AIOps领域持续创新，帮助企业实现更具现代化的运维管理。
