存储装置寿命监控系统以及其存储装置寿命监控方法制造方法及图纸

一种存储装置寿命监控系统以及其存储装置寿命监控方法，此方法包括获取对应这些存储装置的运作行为信息；存储多个具有包括运作行为信息及对应运作寿命值的训练数据；依据这些训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构存储装置寿命预测模型；将这些存储装置的运作行为信息输入至存储装置寿命预测模型以产生对应每一存储装置的预估寿命值；以及依据每一存储装置的运作行为信息与预估寿命值来重新架构存储装置寿命预测模型。借此，此方法能够准确地预测存储装置的寿命。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是有关于一种存储装置寿命监控系统，且特别是用于监控数据中心的多个存储装置的存储装置寿命监控系统以及其所使用的存储装置寿命监控方法。
技术介绍
近年来，随着科技的日新月异，数据量的爆炸性发展已经影响科技业界在数据存储硬件上的需求。因为必须通过诸多非易失性存储装置来存储大量数据，这些存储装置的容量的大小以及管理上的复杂性也相应提高。一般来说，为了掌握数据中心的运作情形以进行安全性维护，在开发与设计管理数据中心的服务器系统时，多半会配置管理模块对系统内部的风扇运转状况、温度或是电压等信息进行监控。藉此，服务器系统可在接收到系统的存储装置的异常状态的回报(例如，接收对应每一存储装置的日志档)之后，被动地做出数据救援或是硬件替换的处置。由于数据中心的每一存储装置的大容量，故，在存储装置毁损(或是发生严重错误)之后，对此毁损的存储装置所需要的数据回复时间，或是数据备份时间也会对应提高许多，进而导致数据中心维护成本的大量增加。然而，随着高速存取数据的趋势发展之下，数据中心也逐渐引进传统硬盘(HDD)以外的存储装置(例如，可高速存取数据的固态硬盘(SSD))来存储数据。也因为如此，旧有的仅适用于传统硬盘的自我监测分析及报告技术逐渐地不能满足数据中心对于多种存储装置的维护需求。基此，如何准确地预测存储装置的寿命，主动地提早预测存储装置的寿命来进行预防性的处置，以节省因为装置毁损所导致的大量维护成本，为本领域人员所致力的目标。
技术实现思路
本专利技术提供一种存储装置寿命监控系统以及其所使用的存储装置寿命监控方法，其能够有效地预测存储装置的寿命。本专利技术的一范例实施例提出一种用于监控多个存储装置的寿命的存储装置寿命监控系统。所述存储装置寿命监控系统包括存储装置状态检测与分析模块、数据库、寿命估计训练模块与寿命预测模块。数据库耦接至存储装置状态检测与分析模块。寿命估计训练模块耦接至存储装置状态检测与分析模块。寿命预测模块耦接至存储装置状态检测与分析模块与寿命估计训练模块。数据库记录多个训练数据，其中每一训练数据包括运作行为信息及对应运作寿命值。存储装置状态检测与分析模块获取对应此些存储装置的运作行为信息。寿命估计训练模块依据此些训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构存储装置寿命预测模型。寿命预测模块将此些存储装置的运作行为信息输入至存储装置寿命预测模型以产生对应每一存储装置的预估寿命值。在本专利技术的一范例实施例中，寿命估计训练模块依据每一存储装置的运作行为信息与预估寿命值来重新架构存储装置寿命预测模型。在本专利技术的一范例实施例中，其中当此些存储装置之中的第一存储装置损坏时，存储装置状态检测与分析模块记录第一存储装置的实际寿命值，并且寿命估计训练模块依据第一存储装置的运作行为信息与实际寿命值来重新架构存储装置寿命预测模型。在本专利技术的一范例实施例中，其中存储装置状态检测与分析模块包括日志搜集模块与运作行为识别模块，并且在上述存储装置状态检测与分析模块获取对应这些存储装置的运作行为信息的运作中，日志搜集模块搜集对应每一存储装置的至少一个运作日志，并且运作行为识别模块剖析每一存储装置的至少一个运作日志以建立每一存储装置的运作行为信息。在本专利技术的一范例实施例中，上述运作日志包括系统日志、应用程序日志、数据库日志与自我监测分析及报告技术日志。在本专利技术的一范例实施例中，运作行为识别模块识别对应每一存储装置的系统日志中的系统存取错误、应用程序日志中的应用程序存取错误、数据库日志中的数据库存取错误和自我监测分析及报告技术日志中的磁盘存取错误，计算系统存取错误的数目、应用程序存取错误的数目、数据库存取错误的数目与磁盘存取错误的数目，并且依据系统存取错误的数目、应用程序存取错误的数目、数据库存取错误的数目与磁盘存取错误的数目来建立每一存储装置的运作行为信息。在本专利技术的一范例实施例中，在上述寿命估计训练模块依据这些训练数据的运作
行为信息及对应运作寿命值来架构存储装置寿命预测模型的运作中，寿命估计训练模块使用K分群演算法、线性回归分析或支援向量机来架构存储装置寿命预测模型。在本专利技术的一范例实施例中，在上述寿命估计训练模块依据这些训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构存储装置寿命预测模型的运作中，寿命估计训练模块将这些训练数据与这些预测数据分割为多个数据集合，分别地依据这些数据集合来架构多个子预测模型，并且合并这些子预测模型以形成存储装置寿命预测模型。本专利技术的一范例实施例提供一种用于监控多个存储装置的寿命的存储装置寿命监控方法。所述存储装置寿命监控方法包括建立数据库，其中数据库记录多个训练数据，其中每一训练数据包括运作行为信息及对应运作寿命值；以及获取对应这些存储装置的运作行为信息。所述存储装置寿命监控方法还包括依据这些训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构存储装置寿命预测模型；将这些存储装置的运作行为信息输入至存储装置寿命预测模型以产生对应每一存储装置的预估寿命值。在本专利技术的一范例实施例中，所述存储装置寿命监控方法还包括依据每一存储装置的运作行为信息与预估寿命值来重新架构存储装置寿命预测模型。在本专利技术的一范例实施例中，所述存储装置寿命监控方法还包括当这些存储装置之中的第一存储装置损坏时，记录第一存储装置的实际寿命值；以及依据第一存储装置的运作行为信息与实际寿命值来重新架构存储装置寿命预测模型。在本专利技术的一范例实施例中，上述获取对应这些存储装置的运作行为信息的步骤包括搜集对应每一存储装置的至少一个运作日志；以及剖析每一存储装置的至少一个运作日志以建立每一存储装置的运作行为信息。在本专利技术的一范例实施例中，所述存储装置寿命监控方法还包括识别对应每一存储装置的系统日志中的系统存取错误、应用程序日志中的应用程序存取错误、数据库日志中的数据库存取错误和自我监测分析及报告技术日志中的磁盘存取错误；计算系统存取错误的数目、应用程序存取错误的数目、数据库存取错误的数目与磁盘存取错误的数目；以及依据系统存取错误的数目、应用程序存取错误的数目、数据库存取错误的数目与磁盘存取错误的数目来建立每一存储装置的运作行为信息。在本专利技术的一范例实施例中，所述依据这些训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构存储装置寿命预测模型的步骤包括使用K分群演算法、线性回归分析或支援向量机来架构存储装置寿命预测模型。在本专利技术的一范例实施例中，所述依据这些训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构存储装置寿命预测模型的步骤包括将这些训练数据与这些预测数据分割为多个数据集合；分别地依据这些数据集合来架构多个子预测模型；以及合并这些子预测模型以形成存储装置寿命预测模型。基于上述，本专利技术所提供的一种存储装置寿命监控系统以及其所使用的存储装置寿命监控方法，可辨识对应多个存储装置的运作行为信息，根据这些存储装置的运作行为信息经由存储装置寿命预测模型来预测每一存储装置的寿命，还依据每一存储装置的运作行为信息与所预测的寿命所构成的多个预测数据来重新架构存储装置寿命预测模型。如此一来，本专利技术可产生大量且成本低的训练数据来增进预测存储装置的寿命的精确度，进而提高管理这些存储装置的效率。附图说明图1是根据一范例实施例所绘示的数据中心的示意图。图2是根据一范例实施例所绘示的存本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种存储装置寿命监控系统，用于监控多个存储装置的寿命，其特征在于，所述存储装置寿命监控系统包括：一存储装置状态检测与分析模块；一数据库，耦接至所述存储装置状态检测与分析模块；一寿命估计训练模块，耦接至所述存储装置状态检测与分析模块；以及一寿命预测模块，耦接至所述存储装置状态检测与分析模块与所述寿命估计训练模块，其中所述数据库记录多个训练数据，其中每一所述训练数据包括一运作行为信息及一对应运作寿命值，其中所述存储装置状态检测与分析模块获取对应所述存储装置的运作行为信息，其中所述寿命估计训练模块依据所述训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构一存储装置寿命预测模型，其中所述寿命预测模块将所述存储装置的运作行为信息输入至所述存储装置寿命预测模型以产生对应每一所述存储装置的一预估寿命值。

【技术特征摘要】
2015.02.05 TW 1041038771.一种存储装置寿命监控系统，用于监控多个存储装置的寿命，其特征在于，所述存储装置寿命监控系统包括：一存储装置状态检测与分析模块；一数据库，耦接至所述存储装置状态检测与分析模块；一寿命估计训练模块，耦接至所述存储装置状态检测与分析模块；以及一寿命预测模块，耦接至所述存储装置状态检测与分析模块与所述寿命估计训练模块，其中所述数据库记录多个训练数据，其中每一所述训练数据包括一运作行为信息及一对应运作寿命值，其中所述存储装置状态检测与分析模块获取对应所述存储装置的运作行为信息，其中所述寿命估计训练模块依据所述训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构一存储装置寿命预测模型，其中所述寿命预测模块将所述存储装置的运作行为信息输入至所述存储装置寿命预测模型以产生对应每一所述存储装置的一预估寿命值。2.如权利要求1所述的存储装置寿命监控系统，其特征在于，所述寿命估计训练模块依据每一所述存储装置的运作行为信息与预估寿命值重新架构所述存储装置寿命预测模型。3.如权利要求1所述的存储装置寿命监控系统，其特征在于，当所述存储装置之中的一第一存储装置损坏时，所述存储装置状态检测与分析模块记录所述第一存储装置的一实际寿命值，其中所述寿命估计训练模块依据第一存储装置的运作行为信息与实际寿命值重新架构所述存储装置寿命预测模型。4.如权利要求1所述的存储装置寿命监控系统，其特征在于，所述存储装置状态检测与分析模块包括一日志搜集模块与一运作行为识别模块，并且在上述所述存储装置状态检测与分析模块获取对应所述存储装置的运作行为信息的运作中，所述日志搜集模块搜集对应每一所述存储装置的至少一运作日志，其中所述运作行为识别模块剖析每一所述存储装置的至少一运作日志以建立每
\t一所述存储装置的运作行为信息。5.如权利要求4所述的存储装置寿命监控系统，其特征在于，所述至少一运作日志包括一系统日志、一应用程序日志、一数据库日志与一自我监测分析及报告技术日志。6.如权利要求5所述的存储装置寿命监控系统，其特征在于，所述运作行为识别模块识别对应每一所述存储装置的所述系统日志中的一系统存取错误、所述应用程序日志中的一应用程序存取错误、所述数据库日志中的一数据库存取错误和所述自我监测分析及报告技术日志中的一磁盘存取错误，其中所述运作行为识别模块计算所述系统存取错误的数目、所述应用程序存取错误的数目、所述数据库存取错误的数目与所述磁盘存取错误的数目，其中所述运作行为识别模块依据所述系统存取错误的数目、所述应用程序存取错误的数目、所述数据库存取错误的数目与所述磁盘存取错误的数目来建立每一所述存储装置的运作行为信息。7.如权利要求1所述的存储装置寿命监控系统，其特征在于，在所述寿命估计训练模块依据所述训练数据的运作行为信息及对应运作寿命值来架构所述存储装置寿命预测模型的运作中，所述寿命估计训练模块使用一K分群演算法、一线性回归分析或一支援向量机来架构所述存储装置寿命预测模型。8.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志明，张承亿，
申请(专利权)人：纬创资通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71