データセンターがリソースを最も有効に活用するためには、どのようなメンテナンス・アプローチをとるべきでしょうか？

クラウド・コンピューティングやオンライン・サービスの普及に伴い、企業はユーザーへのサービスをデータセンターに大きく依存しています。サービスの安定性と継続性を提供するためには、中断のない信頼性の高いデータ・ストレージが不可欠となっています。しかし、ディスク障害は前触れもなく発生する可能性があるため、予防保全と予知保全はすべてのデータセンターにとって不可欠なツールです。

予防保守

予防保守は、定期的な点検と、年数や使用状況に応じたドライブの交換によって、ディスクの故障を防止します。このアプローチの主な課題は、貴重なリソースの浪費です。このようなメンテナンス活動に費やされる時間とは別に、ドライブはおそらく、より長い期間、効果的に動作する可能性があります。また、予定された交換前にドライブの故障が発生する可能性もあります。

予知保全

一方、予知保全は、ドライブの有効性を最大化する、より個別化されたアプローチです。何年にもわたって収集された何百万ものデータポイントの履歴データに基づいて、ディスクの故障を予測します。AIアルゴリズムによって故障前のパターンが検出されると、不健康または危険なドライブとしてフラグが立てられる。データセンターは直ちにドライブを交換することができる。これがULINK DA Drive Analyzerのアイデアです。

プレディクティブ・メンテナンスは、高度な分析と機械学習を活用して信頼性を向上させ、コストのかかる停止を削減します。ドライブの故障を未然に防ぐことができます。