सीगेट हार्ड ड्राइव का एक अग्रणी निर्माता है, जबकि Google अनुप्रयोगों का एक विविध पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है जो लाखों उपयोगकर्ताओं के लिए दैनिक जीवन को आसान बनाता है। अब दोनों कंपनियों के विशेषज्ञ एक आकर्षक परियोजना में उनके प्रयासों में शामिल हो गए हैं जो एक लोकप्रिय समस्या के प्रभावी समाधान की पेशकश करने का प्रयास करेंगे।
दोनों कंपनियों की नई प्रणाली हार्ड ड्राइव की विफलता और त्रुटियों की संभावना का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग और Google क्लाउड एल्गोरिदम का उपयोग करती है।
प्रारंभिक चेतावनी बहुत परेशानी से बचा सकती है, खासकर डेटा केंद्रों में। हार्ड ड्राइव की कुछ आलोचनाओं के बावजूद, वे कई सर्वर कॉन्फ़िगरेशन में पसंदीदा विकल्प हैं और Google और सीगेट प्रोजेक्ट का मुख्य फोकस हैं।
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कंपनियों का इनोवेटिव मशीन लर्निंग सिस्टम स्टोर किए गए डेटा और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर की समस्याओं से बचने के लिए संभावित हार्ड ड्राइव विफलताओं की पहचान करने में मदद करता है। IDC विश्लेषकों का अनुमान है कि अगले तीन वर्षों में डेटा सेंटर की क्षमता में 17,8 प्रतिशत की वृद्धि होगी।
Google क्लाउड सॉफ़्टवेयर एल्गोरिदम कुछ सबसे सामान्य प्रकार की त्रुटियों पर ध्यान देते हुए, हार्ड ड्राइव की "स्वस्थ" स्थिति का विश्लेषण करते हैं। मशीन लर्निंग सिस्टम का पहला कॉन्फ़िगरेशन ऑटोएमएल टेबल्स क्लासिफायर पर आधारित था, जिसे विशेष रूप से परियोजना के उद्देश्यों के लिए विकसित किया गया था।
कंपनी ने दो मॉडलों का परीक्षण किया। एक ऑटोएमएल टेबल्स क्लासिफायर क्लासिफायर पर आधारित है, और दूसरा, विशेष रूप से प्रोजेक्ट के लिए विकसित किया गया है। महीने के आंकड़ों और पूर्वानुमानों का विश्लेषण करने के बाद पहला दो (98%) में से अधिक सटीक निकला।
लंबी अवधि में, Google और सीगेट नियमित उपयोगकर्ताओं के लिए हार्ड ड्राइव लाइफ मॉनिटरिंग सॉफ़्टवेयर का एक संस्करण पेश करने की भी उम्मीद करते हैं।
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