本發明公開了一種基于SMART信息和深度學習的硬盤損壞預測方法及裝置,該方法包括:收集不同硬盤在不同時間段的SMART信息作為原始樣本數據,并從中選取靜態數據和時間序列數據兩類訓練樣本數據;對訓練樣本數據進行篩選,提取出與硬盤故障相關的有效參數集,并標注得到標注訓練數據;分別構建至少一個神經網絡模型對標注靜態數據和標注時間序列數據進行深度學習,得到相應的優化模型參數的神經網絡模型;根據設定的定時策略獲取存儲系統中硬盤的SMART信息數據,提取有效參數集輸入神經網絡模型預測硬盤是否即將損壞。本發明能夠準確地在機械硬盤即將損壞之前及時發現,以便在硬盤失效之前及時更換,可大幅度提高數據中心的高可用性和數據安全性。
聲明:
“基于SMART信息和深度學習的硬盤損壞預測方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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