{"id":28914,"date":"2021-05-17T08:25:38","date_gmt":"2021-05-17T14:25:38","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=28914"},"modified":"2021-05-17T08:25:41","modified_gmt":"2021-05-17T14:25:41","slug":"google-y-seagate-ya-utilizan-ia-para-predecir-fallos-en-discos-duros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/google-y-seagate-ya-utilizan-ia-para-predecir-fallos-en-discos-duros\/","title":{"rendered":"Google y Seagate ya utilizan IA para predecir fallos en discos duros"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hardzone.es\/app\/uploads-hardzone.es\/2021\/05\/Disco-duro-IA.jpg\" alt=\"Disco duro IA\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Google<\/strong>&nbsp;Cloud y&nbsp;<strong>Seagate<\/strong>&nbsp;han ofrecido un vistazo a sus esfuerzos por utilizar el&nbsp;<strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>, un tipo de&nbsp;<strong>Inteligencia Artificial<\/strong>, para predecir cu\u00e1ndo las unidades de disco duro de sus centros de datos (responsables de almacenar muchos terabytes de datos) podr\u00edan comenzar a fallar, de manera que podr\u00edan planificar de antemano el cambiar esos&nbsp;<strong>discos duros que van a fallar<\/strong>&nbsp;antes de que provoquen interrupciones en el servicio a causa de sus fallos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este momento, no hay forma de evitar el hecho de que los discos duros fallen. Son menos confiables que los SSD, asumiendo que esas unidades no se est\u00e9n llevando al l\u00edmite en tareas como el minado de Chia, pero tambi\u00e9n ofrecen capacidades m\u00e1s altas a precios m\u00e1s bajos y por este motivo se utilizan tanto en centros de datos. Este es un factor importante para empresas como Google Cloud, que necesitan poder manejar cantidades masivas de datos, as\u00ed que el contar con un sistema de Inteligencia Artificial que les ayude a predecir los fallos para reaccionar con antelaci\u00f3n es un hito muy importante.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Inteligencia Artificial para predecir fallos en los discos duros<\/h2>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em>\u00abEn Google Cloud sabemos de primera mano lo cr\u00edtico que es administrar los discos duros en las operaciones e identificar de manera preventiva posibles fallos\u00bb.<\/em>\u2013 dijo la compa\u00f1\u00eda en una reciente publicaci\u00f3n en su blog.-&nbsp;<em>\u00abSomos responsables de ejecutar algunos de los centros de datos m\u00e1s grandes del mundo; cualquier error en la identificaci\u00f3n de estos fallos en el momento adecuado puede causar interrupciones graves en nuestros numerosos productos y servicios\u00bb.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hardzone.es\/app\/uploads-hardzone.es\/2020\/01\/Capacidad-disco-duro.jpg\" alt=\"Capacidad disco duro\" class=\"wp-image-368630\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El problema es que identificar manualmente una unidad defectuosa (que Google defini\u00f3 como unidad \u00abque falla o ha experimentado m\u00e1s de 3 fallos en 30 d\u00edas\u00bb) es un proceso que requiere mucho tiempo y adem\u00e1s necesita que un t\u00e9cnico tenga acceso f\u00edsico al dispositivo. Google Cloud y Seagate quer\u00edan utilizar el&nbsp;<a href=\"https:\/\/hardzone.es\/tutoriales\/rendimiento\/diferencias-ia-deep-machine-learning\/\"><strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/a>&nbsp;para reducir la cantidad de tiempo que los ingenieros tendr\u00e1n que dedicar a probar las unidades para determinar el riesgo de fallo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Google Cloud dijo que tiene \u00abmillones de discos implementados en sistemas de producci\u00f3n que generan terabytes (TB) de datos de telemetr\u00eda sin procesar\u00bb, incluyendo \u00abmiles de millones de filas de datos&nbsp;<strong>S.M.A.R.T.<\/strong>&nbsp;por hora y metadatos de host, como registros de reparaci\u00f3n, registro de diagn\u00f3stico de proveedores en l\u00ednea (OVD) o m\u00e9tricas de confiabilidad accesibles en el campo (FARM), as\u00ed como datos de fabricaci\u00f3n de los discos duros\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eso significa que la empresa tiene una incre\u00edble cantidad de discos duros en funcionamiento en m\u00e1quinas de producci\u00f3n que generan cientos de par\u00e1metros y factores que deben ser rastreados y monitorizados por los ingenieros. Sin embargo, estos datos tambi\u00e9n pueden ser tratados por un&nbsp;<strong>sistema de Inteligencia Artificial<\/strong>&nbsp;que, mediante aprendizaje autom\u00e1tico, pueda aprender qu\u00e9 s\u00edntomas son los que provocan los fallos en los discos duros para poder realizar una predicci\u00f3n y avisar de antemano qu\u00e9 discos duros van a fallar para que sean sustituidos antes de que lo hagan, evitando as\u00ed cortes en el servicio.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hardzone.es\/app\/uploads-hardzone.es\/2019\/05\/Discos-duros-01.jpg\" alt=\"ventas de discos duros\" class=\"wp-image-306272\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ahora las compa\u00f1\u00edas han probado dos modelos: uno basado en tablas AutoML y otro desarrollado a medida para este proyecto. El primero por ahora se ha mostrado m\u00e1s fiable con un&nbsp;<strong>98% de precisi\u00f3n<\/strong>&nbsp;y una recuperaci\u00f3n del 35% en comparaci\u00f3n con una precisi\u00f3n del 70-80% y una recuperaci\u00f3n del 20-25% del segundo, lo que tambi\u00e9n significa que el experiment\u00f3 sirvi\u00f3 doblemente para demostrar los beneficios de utilizar Auto Machine Learning en lugar de una soluci\u00f3n personalizada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Google Cloud ha dicho que planea expandir el sistema para admitir todas las unidades de disco duro de Seagate, y pretenden extenderlo a todas las marcas de discos duros que utilizan en sus centros de datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Fuente &gt;<\/strong>\u00a0<a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/ai-machine-learning\/seagate-and-google-predict-hard-disk-drive-failures-with-ml\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Google<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Fuente:<\/strong> <a href=\"https:\/\/hardzone.es\/noticias\/componentes\/inteligencia-artificial-fallos-discos-duros\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">HardZone<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google&nbsp;Cloud y&nbsp;Seagate&nbsp;han ofrecido un vistazo a sus esfuerzos por utilizar el&nbsp;aprendizaje autom\u00e1tico, un tipo de&nbsp;Inteligencia Artificial, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":28915,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-28914","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticas"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Google y Seagate ya utilizan IA para predecir fallos en discos 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