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隨著超大規(guī)模數據中心數量不斷增長，其數據量也呈指數級增長；同時各種新存儲介質和技術的應用，設備間的關系和網絡的復雜性不斷增加，給運維管理帶來更多挑戰(zhàn)。據Gartner預測，到2025年，30%的企業(yè)級存儲將使用人工智能運維技術（AIOps）來進行IT硬件管理和維護，而2022年這一比例還不到3%，智能運維成為業(yè)界的趨勢。對此，浪潮存儲基于InView智能管理平臺，通過實時的拓撲發(fā)現、感知和管理技術，推動超大規(guī)模數據中心實現智能、簡單、易用的管理和運維。

一張拓撲圖，為何成為影響運維的關鍵？

拓撲結構一般是指由點和線排列成的幾何圖形，存儲網絡拓撲結構則可以從物理拓撲和邏輯拓撲兩方面來描述。物理網絡拓撲是指節(jié)點之間的物理連接和互連形成的圖形結構。 邏輯網絡拓撲則較為抽象且更具策略性，涉及到如何部署網絡、數據如何在其中移動等問題。目前比較常見物理拓撲結構分別是總線型、環(huán)型、星型、網狀以及樹狀結構。

具體來講，NAS、IP SAN及使用TCP/IP協議（Transmission Control Protocol/Internet Protocol，即傳輸控制協議/網際協議）的存儲網絡通常使用樹狀的網絡拓撲結構，FC SAN存儲網絡（Fibre Channel Storage Area Network，即光纖通道協議存儲區(qū)域網絡）通常使用樹狀或環(huán)形網絡拓撲結構。

如果能夠繪制出網絡拓撲圖并且對其中的設備進行監(jiān)控，就能大大提高問題設備的定位速度，鎖定性能瓶頸的設備，降低運維難度。網絡拓撲發(fā)現及感知恰恰是浪潮智能存儲管理平臺InView的重要特性之一。

浪潮存儲：通過拓撲發(fā)現和管理，"看到"IT運行狀態(tài)

浪潮智能統(tǒng)一存儲管理平臺InView通過管理網絡實時收集來自存儲、交換機、主機的各類信息，匯總后通過分析算法形成網絡拓撲的專有數據結構，再通過界面可視化地展示存儲網絡的拓撲結構。

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