近年來人工智慧和大數據的迅速發展正在深刻改變著這個世界和我們的生活方式。人工智慧的核心是機器學習(Machine Learning) 算法，自 2006 年以來，在機器學習領域，以深度學習(Deep Lerning) 為代表的機器學習算法取得了突破性的進展，在2017年AlphaGo大戰圍棋冠軍李世石後這一技術加速走向市場、落地應用。而SSD作為大數據的一種存儲介質，正在取代HDD成為主流的存儲設備。那麼當機器學習遇上SSD，會擦出怎樣的火花呢?
一、什麼是機器學習?
機器學習是讓計算機具有學習的能力，無需進行明確編程。—— 亞瑟·薩繆爾，1959
電腦程式利用經驗 E 學習任務 T，性能是 P，如果針對任務 T 的性能 P 隨著經驗 E 不斷增長，則稱為機器學習。—— 湯姆·米切爾，1997
機器學習是一類算法的總稱，這些算法從大量歷史數據中挖掘出其中隱含的規律，並用於預測或者分類，更具體的說，機器學習可以看作是尋找一個函數，輸入是樣本數據，輸出是期望的結果，只是這個函數過於複雜，以至於不太方便形式化表達。需要注意的是，機器學習的目標是使學到的函數很好地適用於「新樣本」，而不僅僅是在訓練樣本上表現很好。學到的函數適用於新樣本的能力，稱為泛化(Generalization)能力。
二、機器學習步驟
通常學習一個好的函數，分為以下三步：
1、選擇一個合適的模型，這通常需要依據實際問題而定，針對不同的問題和任務需要選取恰當的模型，模型就是一組函數的集合。
2、判斷一個函數的好壞，這需要確定一個衡量標準，也就是我們通常說的損失函數(Loss Function)，損失函數的確定也需要依據具體問題而定，如回歸問題一般採用歐式距離，分類問題一般採用交叉熵代價函數。
3、找出「最好」的函數，如何從眾多函數中最快的找出「最好」的那一個，這一步是最大的難點，做到又快又準往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，最小二乘法等和其他一些技巧(tricks)。
學習得到「最好」的函數後，需要在新樣本上進行測試，只有在新樣本上表現很好，才算是一個「好」的函數。
三、機器學習的類型
機器學習主要有三種基本類型：監督學習、非監督學習和強化學習。
1監督學習
監督學習是使用已知正確答案的示例來訓練模型。已知數據和其一一對應的標籤，訓練一個智能算法，將輸入數據映射到標籤的過程，它的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見的算法有K近鄰算法、線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(SVM)、決策樹和隨機森林、神經網絡。
分類
在分類中，機器被訓練成將一個組劃分為特定的類。分類的一個簡單例子是電子郵件帳戶上的垃圾郵件過濾器。過濾器分析你以前標記為垃圾郵件的電子郵件，並將它們與新郵件進行比較。如果它們匹配一定的百分比，這些新郵件將被標記為垃圾郵件並發送到適當的文件夾。那些比較不相似的電子郵件被歸類為正常郵件並發送到你的郵箱。
也許你會問這個分類算法對於SSD有什麼用呢?SSD中的一個典型的分類問題是IO模式識別，判斷IO是純讀、純寫或者混合讀寫的，這是一個三分類的問題;判斷IO是順序的還是隨機的，這是一個二分類的問題。可以根據實際情況選擇相應的相應的機器學習分類算法識別出不同的IO模式，然後針對不同的模式FTL就可採取不同策略，進而提升SSD的性能。
回歸
回歸問題通常是用來預測一個值，它的預測結果是連續的，如預測房價、未來的天氣情況等，例如一個產品的實際價格為500元，通過回歸分析預測值為499元，我們認為這是一個比較好的回歸分析。
回歸算法在SSD中能用在什麼地方呢?回歸算法在SSD的一個應用是IO強度預測，在一定模式下IO強度在時序上是有一定規律的，可以根據前一段時間的IO強度預測下一段時間的IO強度，Smart-IO技術採用長短期記憶人工神經網絡LSTM對IO強度進行預測。提前預測出IO強度後就可優化FTL策略、合理分配GC佔用資源、合理調度、提高數據命中率等，進而提升SSD性能。
2非監督學習
在無監督學習中，數據是無標籤的。學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。無監督學習主要分為聚類和降維。
聚類用於根據屬性和行為對象進行分組。這與分類不同，因為這些組不是你提供的。聚類的一個例子是將一個組劃分成不同的子組(例如，基於年齡和婚姻狀況)，然後應用到有針對性的營銷方案中。大多數大數據可視化使用降維來識別趨勢和規則。主要算法: K-means、層次聚類分析(HCA)、DBSCAN。
高維數據中很容易出現樣本稀疏、距離計算困難等問題，即「維度災難」，為了緩解維度災難，常用的就是降維。降維的主要方法有主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、局部線性嵌入(LLE)。如圖所示，通過PCA的方法可以把一個三位的數據降維成一個二維數據。
無監督學習由於沒有標籤，相比監督學習來說相當於少了一些輸入信息，實際應用中相對監督學習學習會困難一些，那麼在SSD是否就無用武之地了呢?非也非也。Smart-IO數據分組技術用K-means算法對IO進行冷熱數據分組，然後把不同組的數據寫到不同的block或者die上，那麼就可以減小，可減小WA，延長SSD使用壽命。
3 強化學習
強化學習算法的思路非常簡單，以遊戲為例，如果在遊戲中採取某種策略可以取得較高的得分，那麼就進一步「強化」這種策略，以期繼續取得較好的結果。這種策略與日常生活中的各種「績效獎勵」非常類似。我們平時也常常用這樣的策略來提高自己的遊戲水平。AlphaGo下圍棋也是這個原理，只告訴機器圍棋的基本規則，但是不告訴它人類摸索了上千年才總結出來的定式等圍棋戰術，讓機器完全依靠自學，打敗人類。
強化學習感覺和SSD很難沾上邊，不過熟悉SSD(固態硬碟)的人都知道，垃圾回收(GC，Garbage Collection)是SSD固件設計中的重要一環，也是影響SSD主控性能的重要因素。一般的GC機制都是只根據當前硬碟空閒空間狀態來做GC的：當有空閒空間的時，不啟動GC;反之，當沒有空閒空間的情況下，執行GC任務。這種策略的缺點是如果在用戶操作的時候進行GC會造成SSD性能明顯下降，可以在主控空閒時提前進行GC，但是GC過於頻繁會造成WA寫放大過大，所以需要一個平衡，需要一種算法來自動確定何時GC，強化學習正好可以排上用場，給定一定的衡量標準，然後讓機器通過強化學習的方法訓練來自動學習GC的時機，得到更優的GC的策略。
四、 DapuStor機器學習技術
DapuStor已基於SSD開發出Smart-IO Data Grouping和Smart-IO Intensities Prediction等先進技術，把機器學習的先進算法用到了SSD中，提升了SSD的產品性能。同時自研的帶有計算和智能的數據存儲處理器晶片(簡稱DPU)，可以在晶片層面實現更多的智能功能和硬體加速，實現存算一體，滿足高端存儲和邊緣計算市場的需求。
[1]Dongyang Li, Yan Wang, Bin Xu , Wenjiang Li, Weijun Li, Lina Yu3, Qing Yang ,PIPULS: Predicting I/O Patterns Using LSTM in Storage Systems, 2019 International Conference on High Performance Big Data and Intelligent Systems (HPBD&IS)[2]Wonkyung kang,dongkun shin,sungjoo yoo,Reinforcement Learning-Assisted Garbage Collection to Mitigate Long-Tail Latency in SSD, ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Vol. 16, No. 5s, Article 134. Publication date: September 2017[3]http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html[4]https://blog.csdn.net/hohaizx/article/details/80584307[5]https://blog.csdn.net/qq_28168421/article/details/81351321[6]https://www.toutiao.com/a6656380484144071179/<伺服器基礎知識全解(終極版)>，內容無死角全面覆蓋，知識點深度講解，提供182頁完整版付費下載。
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