Seagate SkyHawk AI im Praxiseinsatz

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Seagate hat kürzlich eine neue Version seiner SkyHawk-Modelle vorgestellt, welche für Anwendungen im Bereich Videoüberwachung optimiert sind. Die SkyHawk AI sind für sogenannte KI-fähige Überwachungssysteme entwickelt worden, welche die nächste Generation in diesem Bereich darstellen. Bei Überwachungssystemen mit "Künstlicher Intelligenz" wird aufgrund von Deep Learning und anderen Technologien anders auf die Daten zugriffen, als das bei herkömmlichen Systemen der Fall ist. Daher hat Seagate jetzt mit den SkyHawk AI als erster Hersteller eine speziell auf diese modernen Systeme angepasste Version seiner Festplatten für Überwachungssysteme herausgebracht.

Der Bereich Videoüberwachung ist nur einer von vielen Bereichen der IT, der zukünftig immer mehr Daten produzieren wird, die irgendwo gespeichert werden müssen. Die Anzahl der Kameras wird aus verschiedensten Gründen immer weiter steigen und auch die Auflösung bzw. der Platzbedarf wird in Zukunft rapide zunehmen. Auch wenn SSDs immer weiter in Sachen Marktanteil zulegen und auch an Kapazität gewinnen, so entwickeln sich im gleichen Maße auch Festplatten weiter, d.h. der Abstand zwischen beiden Systemen wird sich zumindest in naher Zukunft nicht wesentlich verändern. Der Bereich Surveillance ist dabei einer, bei dem Festplatten wohl auf vergleichsweise lange Zeit noch das Maß der Dinge bleiben werden, da hier klar Kapazität und Kosten im Vordergrund stehen und die wesentliche Stärke von SSDs, nämlich die "IOPS", nicht gefordert ist.

Für den Bereich der Videoüberwachung, welcher andere Anforderungen an eine Festplatte als beispielsweise Desktopsysteme oder NAS-Boxen stellen, hatte Seagate mit den SkyHawk bisher eine entsprechend angepasste Festplattenserie im Angebot. Die SkyHawk AI ergänzen nun die SkyHawk für den Einsatz in sogenannten KI-Surveillance-Systemen.

Herkömmliche Videoüberwachung beschränkt sich bislang auf das Anzeigen und Speichern von Überwachungsvideomaterial. Es stehen zwar mit Bewegungserkennung und ähnlichen Verfahren Technologien bereit, welche in manchen Anwendungsbereichen relevante Ereignisse melden können, aber diese "Vorfilterung" ist nicht überall möglich bzw. meist auch eine Abwägung hinsichtlich der Fehlalarmquote. In vielen Bereichen, beispielsweise öffentlichen Räumen etc, übernimmt heutzutage ein menschlicher Supervisor die Auswertung der Bilddaten. Dieser muss also entscheiden, ob sich eine Person verdächtig verhält oder irgendwo abweichende Verhaltensmuster Hinweise auf ein sicherheitsrelevantes Ereignis geben. In diesem Szenario ist aktuell klar der Mensch die Schwachstelle im System, denn Menschen können nur für kurze Zeit die nötige Aufmerksamkeit aufbringen, um hier die Informationen meist auch von mehreren Bildschirmen zuverlässig auszuwerten. Da hilft es dann auch nicht, wenn mehr Überwachungskameras mit höherer Auflösung installiert werden, eher im Gegenteil.

Daher geht im Bereich der Überwachungssysteme zunehmend der Weg dahin, die Schwachstelle Mensch aus der Gleichung zu nehmen. Oder vielmehr sollen sie dem menschlichen Supervisor so viel "Arbeit" abnehmen, dass er sich auf seine eigentlichen Stärke konzentrieren kann, nämlich eine Situation aus menschlicher Sicht zu beurteilen. Je besser vorgefiltert er diese geliefert bekommt, desto weniger spielen menschliche Schwächen wie seine begrenzte Aufmerksamkeit eine Rolle. Das Schlagwort "Künstliche Intelligenz" ist natürlich ein recht allgemeiner Begriff. In diesem Bereich wird konkret Deep Learning als Methode eingesetzt. Bei Deep Learning "lernt" das System, in dem es Daten wie z.B. Bilder in verschiedenen Ebenen hinsichtlich Mustern und Strukturen analyisiert und zur Verbesserung der eigenen Prozesse nutzt. Im Bereich Videoüberwachung wäre es beispielsweise, dass das System eine Abweichung vom normalen Geschehen erfasst, was dann wieder ein Hinweis auf ein Ereignis sein könnte. Ein System, das beispielsweise einen öffentlichen Platz filmt, wird mit der Zeit erkennen, wie sich die Objekte (=Menschen) normalerweise wie bewegen. Wenn das System dann irgendwann erfasst, dass sich alle Objekte z.B."außerplanmäßig" schnell in eine Richtung bewegen, kann es diese Abweichung seinem Supervisor melden, welcher dann die Lage beurteilen kann: ist es Zufall, ein Flashmob oder etwas Anderes.

Die KI-basierten Überwachungssysteme haben naturbedingt ein besonderes Anforderungsprofil an die Speicherung der Videodaten. Wo bei klassischen Systemen fast überwiegend nur kontinuierlich die Videostreams weggeschrieben werden, die Festplatten also mit durchschnittlich neunzigprozentiger Schreiblast und der Rest für gelegentliche Abrufe von Videodaten genutzt werden, kommt bei den KI-basierten Systemen noch ein weiteres Zugriffsprofil dazu, welches mehr oder weniger parallel bzw. zusätzlich ausgeführt wird. Die "KI" muss stetig ihren "Deep-Learning"-Prozess ausführen, d.h. das System ist ständig dabei, gespeicherte Videodaten auszuwerten oder auch auf Ereignisse bzw. Infos zurückzugreifen. Das führt zu einer Reihe von zufälligen Datenzugriffen, die zusätzlich zu dem schreiblastigen Normalbetrieb gefahren werden.

Seagate hat daher bei den SkyHawk AI die Firmware der Festplatten hinsichtlich dieser Anforderungen optimiert. Wie bei den SkyHawk ist die "ImagePerfect"-Firmware der Skyhawk AI auf die sequentielle Schreiblast optimiert, welche beim Speichern von Kamera-Streams entsteht. Die Firmware unterstützt dabei die ATA-8 Streaming Kommandos, um ein kontinuierliches Speichern zu ermöglichen, bei dem die Kontinuität des Streams die höchste Priorität hat. Seagate gibt an, dass die SkyHawk AI so bis zu 64 HD-Kameras gleichzeitig unterstützen. Um diese vielen parallelen Streams zu bewältigen, ist die sogenannte Multi-Tier-Caching Technologie wichtig. Hierfür werden die einzelnen Datenstreams zuerst im mehrstufigen Cache-System der Festplatte gesammelt und dann in optimierte Weise gebündelt auf die eigentliche Festplatte geschrieben, was die Anzahl der nötigen Kopfbewegungen reduziert. Bei den SkyHawk AI hat Seagate eine Unterstützung von bis zu 16 "KI-Streams" im Datenblatt angegeben, d.h. zusätzlich zu den sequentiellen Datentransfers kann die Festplatte parallel auch eine Reihe von zufälligen Zugriffen durchführen. Da sich der Aktuator-Arm mit den Schreib-/Leseköpfen natürlich immer nur an einer Positionen befinden kann, ist hier auch das intelligente Cache-Management der entscheidende Faktor für das "gleichzeitige" Abarbeiten von verschiedenen Zugriffen.

Neben der ImagePerfect-Firmware und dem Multi-Tier-Caching bieten die SkyHawk AI eine hohe Zuverlässigkeit. Dank der RV-Sensoren (Vibrationssensoren) und der Acutrack-Technologie (zwei-stufige Aktuatoren) kann die SkyHawk AI auch in Systemen mit mehr als 16 Laufwerksschächten betrieben werden. Die SkyHawk AI verfügen wie normale Festplatten auch über einen Aktuator ("Linearmotor"), welche den Arm mit den Schreib-/Leseköpfen auf die gewünschte Spur bewegt. Zusätzlich ist an der Spitze des Armes noch ein Mikro-Aktuator untergebracht, welcher eine Feinbewegung der Schreib-/Leseköpfe durchführen und somit auch extern auf die Festplatte einwirkende Vibrationen kompensieren kann.

Weiterhin sind die SkyHawk AI auf eine hohe Belastung ausgelegt und verfügen mit einer Arbeitslast von 550 TB/Jahr über die dreifache Workload-Rate einer üblichen Überwachungsfestplatte wie z.B. einer normalen SkyHawk (180 TB/Jahr). Die höhere Zuverlässigkeit erreicht Seagate u.a. durch die Festlegung von engeren Toleranzen bei der Fertigung. Weiterhin enthalten die SkyHawk AI wie die Pro-Modelle der Serien Barracuda und Ironwolf auch eine zweijährige Abdeckung durch Seagates "Rescue"-Datenwiederherstellungs-Option, d.h. im Defektfalle eine kostenlose Datenrettung durch Seagate. Die Herstellergarantie beträgt bei den SkyHawk AI fünf Jahre.

Die Seagate SkyHawk AI sind aktuell in zwei Versionen mit 8 und 10 Terabyte erhältlich. Die SkyHawk AI, welche nur mit SATA-Interface erhältlich sind, verfügen über eine Heliumfüllung und haben daher eine vergleichsweise niedrige Leistungsaufnahme. Sie arbeiten mit 7.200 U/min, verfügen über 256 MB Cache und bieten laut Datenblatt eine sequentielle Datenübertragungsratung von bis zu 214 MB/s. Bei dem uns vorliegenden 10TB-Modell ST10000VE0004 scheint das bereits von der SkyHawk 10TB bekannte auf einer Heliumfüllung basierte 7-Platter-Design mit SMR-Verfahren zum Einsatz zu kommen.

Ein schneller Performancetest hat gezeigt, dass die ST10000VE0004 im Prinzip die gleichen sehr guten Transferraten wie schon die zumindest technisch verwandten 10-TB-Modelle in unseren vorherigen Tests bieten kann.

Kommen wir auf der nächsten Seite zu einem praktischen Einsatz der Seagate SkyHawk AI 10TB.

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