從2020年開始，微軟開始著手在云端運營中導入人工智能技術，希望藉由人工智能來提高服務品質，而微軟在其云端平臺Azure中，部署端到端預測和故障緩解服務，便是策略中的一環(huán)。Narya能預測可能發(fā)生故障的節(jié)點，并自動采取緩解措施解決潛在故障風險，并透過收集數據，改進預測和緩解模型，現在Narya已經成為Azure智慧基礎設施的關鍵部分。
Narya是以《魔戒》中精靈三戒之一的火之戒命名，火之戒在故事中，擁有能夠抵抗支配、絕望和疲勞的力量，而Narya在Azure中，則被賦予預測和緩解Azure主機故障的任務，并衡量其采取的措施所帶來的影響，并透過自動回饋循環(huán)，智慧地調整緩解措施。
微軟提到，Narya已經透過微軟通用機器學習和預測服務系統(tǒng)Resource Central平臺，部署到全球的Azure運算叢集中，已被用于生產環(huán)境一年多，降低26％的虛擬機器中斷事件，使得Azure整體工作負載更加穩(wěn)定順暢。
過去微軟預測故障和緩解的方法，雖然也是采用機器學習技術，但只會根據預測選擇固定的緩解措施，像是當某個硬件被標記為存在風險，則系統(tǒng)會通知在其上面執(zhí)行工作負載的用戶，并且阻止新的工作分配給該節(jié)點，接著使用即時搬遷服務，盡可能移走所有虛擬機器，過幾天后待所有虛擬機器停止運作，微軟便會停止該節(jié)點進行修復。
這個過程微軟看到一些可以改進的點，像是部分時候因為硬盤損壞等過于嚴重的故障，無法等待幾天才停止或是重新部署虛擬機器，而且很多時候，節(jié)點被標記為存在風險，但其實只是很小的問題，甚至可能是誤報，強制搬遷用戶的虛擬機器造成不必要的麻煩，因此微軟認為，更好的做法是讓預測更加靈活，并且需要評估每個行動切確對用戶產生的影響。
微軟依照這些需求設計了新系統(tǒng)Narya，在采取緩解措施時，會考慮多種可能的辦法，而不是僅對存在風險的預測，提供單一緩減措施，Narya還會使用A/B測試框架和增強學習框架來找出最佳應對措施。
Narya的故障預測和緩解措施分為三個階段，第一階段是預測故障，Narya會使用機隊遙測數據，來預測主機的硬件故障，除了采用基于規(guī)則的預測外，Narya還會使用機器學習方法來產生準確的預測。微軟提到，整合機器學習模型，就可以進行更長時間的分析，分析比規(guī)則預測更多的信號和模式，因此能更早地預測故障。
Narya不采用固定的緩解策略，而會視情況選擇一些小步驟，將這些小步驟組合成緩解措施，像是其中一種緩解措施可能是將節(jié)點標記為不可用，并且嘗試保留內存內容進行核心軟件重新啟動，如果成功了便將節(jié)點重新標記為可用，如果失敗了，便會執(zhí)行即時搬遷，并對該節(jié)點進行診斷，當發(fā)現存在問題的硬件，便會送維修更換硬件。
Narya采用更加靈活的方式應對風險情況，而且使用A/B測試框架和增強學習框架，持續(xù)最佳化緩解措施，盡可能減少虛擬機器中斷的情況。執(zhí)行A/B測試時，Narya會選擇不同的緩解措施，并與未采取任何措施的對照組比較，以收集數據確定哪種緩解措施更好，并且持續(xù)在往后的類似故障進行比較，不斷地改進緩解措施。增強學習框架則是用來找出最佳客戶體驗的方法，讓Narya隨著時間，持續(xù)探索不同的行動，嘗試找出能提升客戶體驗的新方式。
在對故障采取緩解措施后，Narya會收集新數據，評估用戶影響，以便在Narya框架中的每個步驟，持續(xù)改進模型，Narya會自動進行這個評估工作，更新專家規(guī)則和機器學習模型，在之后的決策中，提供更好的緩解措施。
微軟仍在持續(xù)改進Narya，除了要讓Narya能夠處理更多種類的硬件故障之外，也希望能整合更多的緩解措施，響應廣泛的故障預測事件。
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