Backblaze a publié le dernier rapport détaillant les taux de défaillance pour la multitude de disques qui alimentent ses services de stockage et de sauvegarde, et examine les tendances récentes dans les chiffres ainsi que la possibilité que l’IA puisse réduire ces taux de défaillance. En tant que fournisseur de services de stockage, Backblaze surveille une flotte entière de disques de marques et de modèles variés dans ses centres de données. En excluant les périphériques de démarrage, cela représentait 284 876 disques durs à la fin du deuxième trimestre 2024. Cependant, la société a exclu certains modèles de disques, notamment ceux n’ayant pas au moins 100 unités en service avec elle et ceux n’ayant pas accumulé 10 000 jours de fonctionnement ou plus au cours du trimestre, laissant 284 386 disques divisés en 29 modèles différents pour l’analyse. Avec toute l’effervescence autour de l’IA ces derniers temps, il était inévitable que la question se pose de savoir si elle peut être utilisée pour prédire les défaillances de disques durs. En fait, la maintenance prédictive a depuis longtemps été considérée comme un cas d’utilisation pour l’apprentissage automatique en informatique et dans d’autres domaines de l’ingénierie. Pour les disques durs, cela pourrait impliquer que Backblaze entraîne un LLM en utilisant ses données Drive Stats pour un type de disque donné pour l’année écoulée, puis vérifie si ce disque peut utiliser l’inférence pour fournir une probabilité de défaillance pour un appareil spécifique au fil du temps.
« Les livres de Penguin Random House disent maintenant explicitement ‘non’ à la formation IA »
‘Écrit par Emma Roth, dont le portfolio couvre aussi bien les percées technologiques grand public, les dynamiques de l’industrie du