[发明专利]一种硬盘故障预测方法、系统、设备及介质有效
申请号: | 202211470140.6 | 申请日: | 2022-11-23 |
公开(公告)号: | CN115729761B | 公开(公告)日: | 2023-10-20 |
发明(设计)人: | 王玉江;魏世丞;梁义;王博;辛蔚;卢方杰;郑超 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军陆军装甲兵学院 |
主分类号: | G06F11/22 | 分类号: | G06F11/22 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 贾瑞华 |
地址: | 100072*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 硬盘 故障 预测 方法 系统 设备 介质 | ||
本发明涉及一种硬盘故障预测方法、系统、设备及介质,属于硬盘故障预测领域。方法包括:获取硬盘的SMART属性值;对SMART属性值进行数据标准化处理,并利用Relief算法对处理后的SMART属性值进行筛选,得到筛选后的SMART属性值;根据筛选后的SMART属性值、与筛选后的SMART属性值相对应的警戒值和额定值,构建硬盘故障预测关键数据库;利用硬盘故障预测关键数据库对基于决策树的硬盘故障预测模型进行优化,得到优化后的基于决策树的硬盘故障预测模型;获取待测试硬盘的SMART属性值,利用优化后的基于决策树的硬盘故障预测模型对待测试硬盘的健康度进行预测,得到预测结果。本发明提高了故障预测准确率。
技术领域
本发明涉及硬盘故障预测领域,特别是涉及一种硬盘故障预测方法、系统、设备及介质。
背景技术
现如今,硬盘的应用已经十分广泛,在实际应用中,不同的硬盘有着不同的使用方式,从而导致硬盘故障频发,发生故障会导致严重的数据丢失,但是如果可以提出一种预测硬盘使用寿命的方法,就可以给客户提供了一种防患于未然的技术保障。
为了获得好的故障预测结果,学者们利用SMART数据和人工智能算法进行故障预测,并采用二分类、健康度和剩余使用寿命来度量硬盘健康状态。预测方式都是根据硬盘设备内嵌的SMART技术,但是SMART技术并不完美,它所提供的故障预测准确率仅在30%左右。
例如,现有技术中的一种基于SMART数据动态诊断硬盘故障的方法和装置,方法流程图如图1所示,101建立云存储服务器,持续收集各类数据;102将收集到的SMART参数数据及其对应的硬盘品牌、型号数据进行归一化处理,生成归一化SMART数据集合,基于归一化SMART数据集合,基于归一化SMART数据集合和收集到的硬盘错误日志数据,建立硬盘故障预警动态模型;103将收集到的SMART数据以参数为组,结合对于硬盘品牌、型号数据,形成不同品牌、不同型号硬盘SMART参数动态变化曲线,统计得出硬盘健康运行SMART参数正常波动范围,建立SMART参数正常波动曲线和范围;104通过大数据进行分析,结合SMART预警参数设定,得出健康诊断评分动态模型;105开始健康诊断;106确定硬盘类型:是固态硬盘还是机械硬盘;107诊断。该方法只基于SMART状态数据信息进行寿命预测建模和预测,SMART方法简单实用,但是在实际应用中,若仅凭借准确率和误判率这两个指标反映故障预测模型的可靠性,则无法全面识别硬盘的健康度,无法给出明确的预警指示,不足以给用户提供准确的预测提示,从而无法对磁盘阵列或存储系统的安全起到主动保护作用。
发明内容
本发明的目的是提供一种硬盘故障预测方法、系统、设备及介质,以解决现有技术中的硬盘故障预测方法预测准确度低的问题。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种硬盘故障预测方法,包括:
获取硬盘的SMART属性值、所述SMART属性值的额定值以及所述SMART属性值的警戒值;
对所述SMART属性值进行数据标准化处理,得到处理后的SMART属性值;
利用Relief算法对所述处理后的SMART属性值进行筛选,得到筛选后的SMART属性值;
根据所述筛选后的SMART属性值、与所述筛选后的SMART属性值相对应的警戒值和与所述筛选后的SMART属性值相对应的额定值,构建硬盘故障预测关键数据库;
利用所述硬盘故障预测关键数据库对基于决策树的硬盘故障预测模型进行优化,得到优化后的基于决策树的硬盘故障预测模型;
获取待测试硬盘的SMART属性值,利用所述优化后的基于决策树的硬盘故障预测模型对待测试硬盘的健康度进行预测,得到预测结果;所述预测结果为待测试硬盘正常、待测试硬盘健康度较差或待测试硬盘即将故障。
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