談到Memory-Driven，大家也可以看一個例子， DZNE公司采用了我們Memory-Driven的技術以后整個的研究成本降低了60%，研究速度提升了一百倍，當所有的運算不再依靠磁盤介質，而變成NAND介質甚至是SCM介質的時候，帶來的計算的速度會成倍的增加，從而帶來成本的進一步下降，這是給大家帶來的業務價值.

所以我們說,新的閃存紀元不僅僅是要求更多更大的IOPS，可能更快速的響應，更低的延時。

今天這個大會的主旨“DataIntelligence”，我們的存儲能不能“Intelligence”？給大家分享一個小例子。

前一段時間去美國的時候，我用了導航軟件，因為谷歌不可用，所以當地的朋友推薦了我用waze，這個工具非常好的一點，除了有我們現在百度高德所有的功能外，它提供的非常豐富的反饋功能，也就是作為用戶可以實時反饋你在路上看到的情況，大家知道當一條道路顯示紅色的時候，往往是因為這里的平均車速比較低，但在美國很多的情況是因為有Parkingload有車停在路邊，也會導致平均速度降低，駕駛者可把信息提供到軟件上，我這里碰到了事故，整個系統學習了這些數據以后，會反饋給路過這條路上的所有駕駛員，這是一個擁有反饋機制的人工智能。

waze還有一個非常大的好處，因為到美國一個新的城市可能路不是很熟悉，waze就會做出推薦，他會問你出行的時間是什么，如果是中午，他會給你推薦最適合中午出行的路線，晚上會推薦你晚上出行的路線，告訴你這條路大概要花多長時間，它不僅僅是基于現在的數據，它基于歷史的數據驅分析出來一個結果，反饋給有相同使用需求的人。

存儲可不可以？我的答案一定是可以的，我們帶來的系統就是這樣的，首先根據我們所有的歷史狀況，發現真正跟存儲相關的報錯錯誤，其實只有46%和本身存儲有關，更多的是非存儲的原因，比如最佳實踐和資源沖突以及兼容性的問題，過去往往沒有人關注這一點。通過人工智能可以把這些問題全都分析出來。

我們InfoSight人工智能系統上線以后一定是一個閉環，從洞察這些問題，到機器學習，然后到預報，同時還可以做推薦，還有執行，所有的整個一套系統我們是閉環進行的。這套系統上線以后，85%的問題被自動診斷并且解決，5000多個案子被成功避免，所以新華三的服務部門非常開心，工作量一下子減少了，當然對于客戶而言，79%的日常IT維護的工作沒有了，可以投入更多精力在IT的創新，而不是復雜的運維。

現在我們已經將InfoSight智能系統運行到了我們的平臺上運行到了所有HPE服務器上，也就是說整個的InfoSight系統已經被IT基礎架構平臺上使用，這是簡單使用以后的數據。

11倍的高效非常有趣，有一個客戶有多臺陣列，但是多臺陣列之間的負載是不均衡的，有些陣列用滿了，有些沒有，單用戶本身是不知道的，他也沒有明確的感知，也不知道是哪個應用把哪臺陣列用滿了。上線InfoSight以后就給了他建議，某幾個應用已經遇到了瓶頸，某臺設備也遇到了瓶頸，應該把一些應用和虛機遷移到另一臺陣列上，所有的這些工作就可以幫助用戶正確的診斷出系統里真正的問題到底在哪里。

另外我們也是全球首創一個飽和度的分析結果，這種分析以前可能是不可想象得，可能我們要咨詢團隊入住用戶的現場待上幾個月觀察你所有的數據，現在就是一份報告，通過我們的InfoSight系統，綠線是OK，紅線就是有問題。

不僅僅是讓用戶發現問題，而且知道故障是什么原因導致的，以及如何解決。

另外，InfoSight還可以推薦結果，當有客戶在一個環境里碰到了問題，并且最終找到了解決方案解決以后，整個解決方案會通過這一套智能系統推送到所有有類似環境的客戶里，告訴他們說有類似的潛在風險，需要做一定的升級或采取一定的措施。

當然也有這樣的情況，我最近也碰到一些客戶經常會問我，現在陣列的分布的版本經常有更新，那作為一個客戶我怎么知道現在是不是需要升級系統？InfoSight可以告訴你，這次版本的升級，升級了哪幾個補丁，主要為了修復哪些環境上的問題，再檢測環境里是不是有類似的潛在風險，如果有就跟你說你需要升級，如果沒有就說不用。

所以你可以看到整個有一個反饋的積極正向的反饋機制給到用戶，告訴用戶你的系統應該怎樣的調整。