Ułatwienia dostępu

Web Accessibility plugin by DJ-Extensions.com
monitorowanie serwerów nas dzięki ai

Sztuczna inteligencja i kontrola parametrów serwera NAS opartego na Raspberry Pi 5

Posted on by GiO

Sztuczna inteligencja (AI) jest obecnie jednym z najważniejszych trendów technologicznych. Może ona zrewolucjonizować wiele dziedzin, w tym zarządzanie i monitorowanie systemów komputerowych. W tym artykule przedstawimy, jak wykorzystać AI do kontroli parametrów serwera NAS (Network Attached Storage) opartego na Raspberry Pi 5. Projekt ten nie tylko wprowadzi nas w świat AI, ale również pozwoli na lepszą kontrolę i optymalizację naszego serwera NAS.

Wprowadzenie

Serwery NAS są popularne ze względu na swoją zdolność do przechowywania i udostępniania dużych ilości danych w sieci. Wykorzystanie Raspberry Pi 5 jako platformy do budowy serwera NAS jest ekonomiczne i efektywne. Dodanie warstwy AI do monitorowania parametrów takiego serwera może znacząco poprawić jego wydajność i stabilność, automatyzując procesy zarządzania i podejmowania decyzji.

Raspberry Pi 5 jako Platforma Serwera NAS

Raspberry Pi 5 to najnowsza wersja popularnego mikrokontrolera, która oferuje większą moc obliczeniową i lepsze parametry niż jej poprzednicy. Jest wyposażona w czterordzeniowy procesor, więcej pamięci RAM oraz szybkie interfejsy, takie jak USB 3.0 i Gigabit Ethernet, co czyni ją idealnym rozwiązaniem do budowy domowego lub małego biurowego serwera NAS.

Zalety Raspberry Pi 5

  • Niski koszt: Raspberry Pi 5 jest znacznie tańszy w porównaniu do dedykowanych serwerów NAS.
  • Małe wymiary: Kompaktowe rozmiary umożliwiają łatwą integrację z istniejącą infrastrukturą.
  • Wsparcie dla różnych systemów operacyjnych: Możliwość zainstalowania różnych dystrybucji Linuksa, takich jak Raspbian, Ubuntu Server, czy OpenMediaVault.
  • Duża społeczność i zasoby: Wsparcie licznej społeczności użytkowników i dostępność licznych tutoriali oraz zasobów online.

Instalacja i Konfiguracja Serwera NAS

Aby rozpocząć, musimy zainstalować i skonfigurować serwer NAS na Raspberry Pi 5. Istnieje kilka popularnych narzędzi i oprogramowania, które możemy wykorzystać.

Instalacja OpenMediaVault

OpenMediaVault (OMV) jest jednym z najbardziej popularnych systemów operacyjnych do budowy serwera NAS na Raspberry Pi. Jest to system bazujący na Debianie, zaprojektowany specjalnie do zarządzania NAS.

Kroki instalacji OpenMediaVault

  • Pobranie i instalacja OpenMediaVault: Można pobrać obraz OMV z oficjalnej strony i zainstalować go na karcie SD.
  • Konfiguracja sieci: Podłącz Raspberry Pi do sieci i uzyskaj adres IP.
  • Pierwsze logowanie: Uzyskaj dostęp do interfejsu webowego OMV przez przeglądarkę internetową.
  • Konfiguracja dysków: Podłącz i skonfiguruj dyski twarde, które będą używane jako przestrzeń dyskowa NAS.
  • Ustawienia użytkowników i uprawnień: Skonfiguruj użytkowników oraz uprawnienia dostępu do plików.

Instalacja Nextcloud

Alternatywą dla OMV jest Nextcloud, który oferuje bardziej zaawansowane funkcje synchronizacji i współdzielenia plików, a także liczne aplikacje dodatkowe.

Kroki instalacji Nextcloud

  • Instalacja Apache, PHP i MariaDB: Przed instalacją Nextcloud należy zainstalować niezbędne komponenty serwera webowego.
  • Pobranie i instalacja Nextcloud: Pobierz i zainstaluj Nextcloud na serwerze.
  • Konfiguracja Nextcloud: Skonfiguruj bazę danych oraz konto administracyjne.

Monitoring Parametrów Systemu

Aby AI mogła efektywnie monitorować serwer NAS, musimy zbierać dane na temat jego parametrów. Do tego celu możemy użyć różnych narzędzi monitorujących.

Narzędzia Monitorujące

  • collectd: Narzędzie do zbierania i analizowania danych o wydajności systemu. Może zbierać dane z różnych źródeł i przesyłać je do centralnego serwera.
  • Prometheus: System monitoringu i alertowania, który gromadzi dane w formacie czasowych serii danych.
  • Komendy Linux: Standardowe komendy Linux, takie jak top, htop, df, sensors, mogą być używane do zbierania danych w prostszy sposób.

Przykładowy Skrypt do Zbierania Danych (Bash)

Poniższy skrypt zbiera dane o obciążeniu CPU, użyciu pamięci, przestrzeni dyskowej oraz temperaturze:

#!/bin/bash

while true; do
    CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | \
               sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | \
               awk '{print 100 - $1}')
    MEMORY_USAGE=$(free | grep Mem | awk '{print $3/\ * 100.0}')
    DISK_USAGE=$(df -h | grep '/dev/root' | awk '{print $5}')
    TEMPERATURE=$(vcgencmd measure_temp | egrep -o '[0-9]*\.[0-9]*')
    
    echo "CPU Usage: $CPU_USAGE%"
    echo "Memory Usage: $MEMORY_USAGE%"
    echo "Disk Usage: $DISK_USAGE"
    echo "Temperature: $TEMPERATURE°C"
    
    # Sleep for a minute before next measurement
    sleep 60
done

Implementacja Sztucznej Inteligencji

Aby stworzyć system AI, który będzie monitorować parametry serwera NAS i podejmować odpowiednie decyzje, musimy zdefiniować, jakie dane będą zbierane, jakie decyzje mają być podejmowane oraz jak będzie wyglądać proces uczenia modelu.

Algorytmy AI/ML

Do stworzenia modelu AI możemy wykorzystać różne algorytmy uczenia maszynowego (ML), takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, itp. Biblioteki takie jak TensorFlow, PyTorch czy scikit-learn mogą być użyte do implementacji tych algorytmów.

Zbieranie i Przetwarzanie Danych

Dane zebrane z monitoringu systemu muszą być przetwarzane i przechowywane w odpowiedni sposób, aby mogły być wykorzystane do uczenia modelu AI.

Tworzenie Modelu AI

W tej sekcji przedstawimy, jak stworzyć model AI do przewidywania temperatury na podstawie danych historycznych. Ponieważ w tej części skupimy się na użyciu C++, kod będzie bazował na bibliotece dlib, która umożliwia tworzenie modeli ML w C++.

Przygotowanie Danych (C++)

Na początku musimy zebrać dane historyczne i przygotować je do treningu modelu. Zakładamy, że dane są przechowywane w pliku CSV.

#include <dlib/mlp.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

using namespace dlib;
using namespace std;

int main()
{
    // Wczytanie danych z pliku CSV
    std::vector<matrix<double>> samples;
    std::vector<double> labels;
    load_libsvm_formatted_data("system_data.csv", samples, labels);

    // Normalizacja danych
    vector_normalizer<matrix<double>> normalizer;
    normalizer.train(samples);
    for (auto& sample : samples)
        sample = normalizer(sample);

    // Definiowanie sieci neuronowej
    mlp::kernel_1a_c net(3, 5); // 3 wejścia, 5 neuronów w warstwie ukrytej

    // Trenowanie sieci
    net.train(samples, labels);

    // Zapisanie modelu
    serialize("temperature_model.dat") << net;

    return 0;
}

Wykorzystanie Modelu (C++)

Skrypt do przewidywania temperatury na podstawie aktualnych danych:

#include <dlib/mlp.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

using namespace dlib;
using namespace std;

int main()
{
    // Załadowanie modelu
    mlp::kernel_1a_c net;
    deserialize("temperature_model.dat") >> net;

    // Aktualne dane systemu
    matrix<double> current_data(3, 1);
    current_data = 30, 70, 50; // Przykładowe wartości CPU, pamięci i dysku

    // Normalizacja danych
    vector_normalizer<matrix<double>> normalizer;
    normalizer.train({current_data});
    current_data = normalizer(current_data);

    // Przewidywanie temperatury
    double predicted_temp = net(current_data);
    cout << "Przewidywana temperatura: " << predicted_temp << "°C" << endl;

    return 0;
}

Interfejs Użytkownika

Aby użytkownik mógł łatwo monitorować parametry systemu oraz wyniki przewidywań AI, warto stworzyć webowy interfejs użytkownika. Do tego celu możemy użyć PHP i HTML.

Backend w PHP

Stworzymy prosty skrypt PHP, który będzie zbierał dane i prezentował je w formie JSON:

<?php
header('Content-Type: application/json');

$cpu_usage = shell_exec("top -bn1 | grep 'Cpu(s)' | sed 's/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/' | awk '{print 100 - $1}'");
$memory_usage = shell_exec("free | grep Mem | awk '{print $3/\ * 100.0}'");
$disk_usage = shell_exec("df -h | grep '/dev/root' | awk '{print $5}'");
$temperature = shell_exec("vcgencmd measure_temp | egrep -o '[0-9]*\.[0-9]*'");

$response = array(
    "cpu_usage" => floatval($cpu_usage),
    "memory_usage" => floatval($memory_usage),
    "disk_usage" => floatval($disk_usage),
    "temperature" => floatval($temperature)
);

echo json_encode($response);
?>

Frontend w HTML

Prosty interfejs użytkownika do wyświetlania danych:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Serwer NAS Monitor</title>
    <script>
        function fetchData() {
            fetch('monitor.php')
                .then(response => response.json())
                .then(data => {
                    document.getElementById('cpu').innerText = 'CPU Usage: ' + data.cpu_usage + '%';
                    document.getElementById('memory').innerText = 'Memory Usage: ' + data.memory_usage + '%';
                    document.getElementById('disk').innerText = 'Disk Usage: ' + data.disk_usage + '%';
                    document.getElementById('temp').innerText = 'Temperature: ' + data.temperature + '°C';
                });
        }

        setInterval(fetchData, 5000); // Aktualizuj co 5 sekund
    </script>
</head>
<body onload="fetchData()">
    <h1>Serwer NAS Monitor</h1>
    <p id="cpu">CPU Usage: </p>
    <p id="memory">Memory Usage: </p>
    <p id="disk">Disk Usage: </p>
    <p id="temp">Temperature: </p>
</body>
</html>

Integracja Systemu

Po zebraniu wszystkich komponentów musimy je zintegrować, aby AI mogła monitorować i kontrolować parametry serwera NAS.

Automatyzacja

Możemy zautomatyzować proces monitorowania i kontroli za pomocą skryptów, które będą cyklicznie uruchamiane (np. przy użyciu cron).

Przykład Integracji

Poniżej znajduje się przykład skryptu integrującego wszystkie elementy:

#!/bin/bash

# Ścieżka do skryptu C++ przewidującego temperaturę
PREDICT_SCRIPT="/path/to/predict_temp"

while true; do
    CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | \
               sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | \
               awk '{print 100 - $1}')
    MEMORY_USAGE=$(free | grep Mem | awk '{print $3/\ * 100.0}')
    DISK_USAGE=$(df -h | grep '/dev/root' | awk '{print $5}' | sed 's/%//')
    TEMPERATURE=$(vcgencmd measure_temp | egrep -o '[0-9]*\.[0-9]*')

    # Aktualne dane systemu
    CURRENT_DATA="$CPU_USAGE $MEMORY_USAGE $DISK_USAGE"

    # Przewidywanie temperatury
    PREDICTED_TEMP=$(echo $CURRENT_DATA | $PREDICT_SCRIPT)
    
    # Akcje na podstawie przewidywanej temperatury
    if (( $(echo "$PREDICTED_TEMP > 75" | bc -l) )); then
        echo "Alert: Przewidywana temperatura przekracza 75°C!"
    fi
    
    # Zapis danych do pliku logu
    echo "CPU: $CPU_USAGE, Memory: $MEMORY_USAGE, Disk: $DISK_USAGE, Temp: $TEMPERATURE, Predicted Temp: $PREDICTED_TEMP" >> /var/log/nas_monitor.log

    # Sleep for a minute before next measurement
    sleep 60
done

Przykłady Zastosowań

Monitoring i Optymalizacja Wydajności

AI może monitorować obciążenie systemu i sugerować optymalizacje, takie jak przenoszenie zadań na inne maszyny lub skalowanie zasobów.

Predykcja i Zapobieganie Awariom

Przewidywanie awarii sprzętu na podstawie analizy danych historycznych i aktualnych parametrów systemu.

Automatyczne Zarządzanie Zasobami

AI może automatycznie zarządzać zasobami systemu, np. dynamicznie przydzielać pamięć i CPU w zależności od obciążenia.

Podsumowanie

Stworzenie systemu sztucznej inteligencji do kontroli parametrów serwera NAS opartego na Raspberry Pi 5 to zaawansowany, ale niezwykle satysfakcjonujący projekt. Integracja monitoringu systemu, analizy danych oraz AI pozwala na efektywne zarządzanie zasobami i zapewnienie stabilności oraz wysokiej wydajności serwera. Dzięki temu projektowi możemy nie tylko lepiej zrozumieć działanie systemów komputerowych, ale także w praktyce wykorzystać możliwości, jakie daje współczesna technologia.