Acronis AI 預測硬盤失靈減低資料損失的機會

機構在考慮保護公司資料的時候,除了防止敏感外洩,也要包含硬盤損壞的可能性,這種隨機意外的後果可能是永遠的資料損失,後果嚴重性不下於資料外洩,而且無論是 HDD 或 SSD 都有機會發生,所以硬盤的「健康」絕對值得時刻關注。

硬盤損壞通常都是突如其來
硬盤損壞通常後果都是導致儲存的資料無法存取,而復原卻所費不菲,對於個人用戶,通常透過備份產品 (例如 Acronis True Image) 去解決,當出現意外是從備份復原資料。不過對於企業用戶硬盤損壞後果更嚴重,因為這意味著停機時間,內裡包含收益減少和增加支出,如果單純損失更換新硬盤和復原系統已算是最好的情況,但這種非預期的延遲和重新分配 IT 資料,也可能發生定期備份完成前硬盤損壞的情況,所以損失可能較難預估。

使用人工智能預測硬盤損壞
作為一家創新科技公司,Acronis 已使用人工智能和機器學習為基礎的技術,很多研發都聚焦於資料安全的預測,而作為儲存媒體的硬盤也吸引到工程師的注意力,他們的目標是減低因為儲存媒體損壞而導致的儲機時間,讓用使簡單、自動地預測損壞和快速復原,其成果就是 Acronis Disk Health Service。

Acronis Disk Health Service 是設置在公司世界各地 data center 上的雲端服務,利用機器器學習,處理大量硬盤相關的參數去建立模型,以高度準確地預測硬盤的損壞時間。主要的參數來自 S.M.A.R.T. 硬盤自己的報告,同時收集 Windows 操作系統相關的 HDD 和 SSD 表現以用作分析,例如 bad block 報告、延遲和檔案系統故障等。Acronis 軟件也會收集在端點上的讀寫表現資料,傳輸速度和列隊長度都會成為考慮,整個過程不會令用戶的裝置變得遲緩,其結果管理員可以看到以下的畫面:

每個方格代表現時硬盤的情況

用戶可以知道硬盤的「健康」狀態,並基於此把握時間在意外發生前執行備份和其他工作,以減低硬盤損壞時的停機時間。

令資料更安全
適當的機器學習模型能對資料保安貢獻,無論是 HDD 或 SSD,在內部測試中,硬盤健康預測準確率高達 98%,部署這項服務可以令商業用戶降低停機時間、把損失減至最少和員工更好的時間安排。

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