一种视频服务器的磁盘的监控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种视频服务器的磁盘的监控方法及系统，该方法包括：获取视频服务器磁盘的磁盘物理监控数据；预先训练训练模型，将磁盘物理监控数据作为特征值输入到训练模型得到与磁盘物理监控数据对应的磁盘损坏概率值。本发明专利技术通过视频业务的下载数据为目标变量，以物理层的磁盘的下载数据为特征值进行机器学习训练；将训练得到的模型应用于磁盘状态的监控，能够给出磁盘损坏的概率值，从而将现有技术中依靠运维人员经验处理方法转化为依靠机器学习方法判断视频服务器磁盘是否发生损坏，增加监控准确性。

Method and system for monitoring disk of video server

The invention discloses a method and system for monitoring the disk of a video server. The method includes obtaining the physical monitoring data of the disk of a video server, training the training model in advance, inputting the disk physical monitoring data as the eigenvalue to the training model and getting the disk damage corresponding to the disk physical monitoring data. Rate value. This invention uses the downloaded data of the video service as the target variable and uses the downloaded data of the physical disk as the eigenvalue to train the machine learning and training. The trained model is applied to the monitoring of the disk state, and the probability of the disk damage can be given, and the existing technology depends on the experience processing method of the operation and maintenance personnel. The machine learning method is used to determine whether the video server disk is damaged or not, so as to increase the accuracy of monitoring.

【技术实现步骤摘要】
一种视频服务器的磁盘的监控方法及系统
本专利技术涉及服务器监控
，特别是涉及一种视频服务器的磁盘的监控方法及系统。
技术介绍
目前国内的主流视频网站，其视频服务器使用的大都是linux操作系统；在linux操作系统下，服务器监控磁盘运行状况一般使用的是SMART命令。SMART命令查看某个磁盘的状态的结果通过部分参数进行显示。但与磁盘是否损坏相关的重要参数有多个，而如何根据这多个参数决定磁盘是否“损坏”，一直是一个难题。目前的做法是运维人员根据经验通过观察多个参数的值，来决定是否对磁盘进行维修。但是由于数值的累积直至磁盘完全损坏是一个量变产生质变的过程，因此在很多情况，磁盘的实际服务情况已经很差了，但是相关数值仍难以观察到明显的问题；或是，某项值比较异常但是其他值较为正常，很难决定是否维修磁盘，视频服务器的磁盘的监控准确性不高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种视频服务器的磁盘的监控方法及系统，以实现提高视频服务器磁盘的监控准确性。为达到上述目的，本专利技术提供了以下技术方案：一种视频服务器的磁盘的监控方法，包括：获取所述视频服务器的磁盘的磁盘物理监控数据；预先训练训练模型，将所述磁盘物理监控数据作为特征值输入到所述训练模型得到与所述磁盘物理监控数据对应的磁盘损坏概率值。优选的，根据机器学习方法进行所述训练模型的训练，包括：获取训练数据，所述训练数据包括磁盘物理监控样本数据以及与所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值；将所述磁盘物理监控样本数据作为特征值，以与所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值作为目标变量通过机器学习进行模型训练，得到训练模型。优选的，所述获取所述磁盘物理监控样本数据，包括：通过SMART命令获取预设时间内的磁盘物理状态数据，所述磁盘物理状态数据包括：磁盘坏道元素数、磁盘健康状态、磁盘带电时间、非介质错误、读操作的错误次数以及写操作的错误次数；根据所述磁盘物理状态数据的数据类型确定所述磁盘物理监控样本数据。优选的，所述获取所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值，包括：获取预设时间内向服务器发送的所有下载请求对应的下载数据，并根据预设条件对所述下载数据进行过滤，所述下载数据包括：处理对应下载请求的磁盘标识、下载数据的文件数量、所述下载请求对应的下载时间以及网络延迟；根据预设公式对过滤后的所有下载请求进行计算得到与每个下载请求对应的下载速度，将每条所述下载请求表示为二元组，所述二元组包括：处理对应下载请求的所述磁盘标识和对应的下载速度；将所有下载请求按照所述磁盘标识进行分集合，得到包含多个下载速度值的N个集合，其中N为大于等于1的正整数；针对每个磁盘的所述集合计算出下载速度值小于预设阈值的元素数，确定每个磁盘的所述集合占整个集合元素数的慢速比，得到包含所述磁盘标识和所述慢速比的N个二元组；设定目标变量值，根据所述慢速比判断所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值。优选的，所述设定目标变量，根据所述慢速比判断所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值，包括：预先设定所述目标变量值为第一目标变量值、第二目标变量值、第三目标变量值，所述第一目标变量值、所述第二目标变量值和所述第三目标变量值的数值依次增大，所述目标变量值的数值越大，则对应的所述磁盘损坏的概率越大；计算N个所述磁盘的慢速比的平均值；预先设定第一预设比例和第二预设比例，逐个将所述磁盘的慢速比与所述平均值进行对比；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第一预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第三目标变量值；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第二预设比例但小于等于所述第一预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第二目标变量值；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第二预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第一目标变量值；根据所述目标变量值确定所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值。一种视频服务器的磁盘的监控系统，包括：获取模块，用于获取所述视频服务器的磁盘的磁盘物理监控数据；确定模块，用于预先训练训练模型，将所述磁盘物理监控数据作为特征值输入到所述训练模型得到与所述磁盘物理监控数据对应的磁盘损坏概率值。优选的，所述确定模块包括：训练模块，用于根据机器学习方法进行所述训练模型的训练，所述训练模块包括：获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括磁盘物理监控样本数据以及与所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值；训练单元，用于将所述磁盘物理监控样本数据作为特征值，以与所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值作为目标变量通过机器学习进行模型训练，得到训练模型。优选的，所述获取单元包括：第一获取子单元，用于通过SMART命令获取预设时间内的磁盘物理状态数据，所述磁盘物理状态数据包括：磁盘坏道元素数、磁盘健康状态、磁盘带电时间、非介质错误、读操作的错误次数以及写操作的错误次数；第一确定单元，用于根据所述磁盘物理状态数据的数据类型确定所述磁盘物理监控样本数据。优选的，所述获取单元包括：第二获取子单元，用于获取预设时间内向服务器发送的所有下载请求对应的下载数据，并根据预设条件对所述下载数据进行过滤，所述下载数据包括：处理对应下载请求的磁盘标识、下载文件的大小、所述下载请求对应的下载时间以及网络延迟；第一计算单元，用于根据预设公式对过滤后的所有下载请求进行计算得到与每个下载请求对应的下载速度，将每条所述下载请求表示为二元组，所述二元组包括：处理对应下载请求的所述磁盘标识和对应的下载速度；分集合单元，用于将所有下载请求按照所述磁盘标识进行分集合，得到包含多个下载速度值的N个集合，其中N为大于等于1的正整数；第二计算单元，用于针对每个磁盘的所述集合计算出下载速度值小于预设阈值的元素数，确定每个磁盘的所述集合占整个集合元素数的慢速比，得到包含所述磁盘标识和所述慢速比的N个二元组；第二确定单元，用于设定目标变量值，根据所述慢速比判断所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值。优选的，所述第二确定单元包括：预设单元，用于预先设定所述目标变量值为第一目标变量值、第二目标变量值、第三目标变量值，所述第一目标变量值、所述第二目标变量值和所述第三目标变量值的数值依次增大，所述目标变量值的数值越大，则对应的所述磁盘损坏的概率越大；第三计算单元，用于计算N个所述磁盘的慢速比的平均值；对比单元，用于预先设定第一预设比例和第二预设比例，逐个将所述磁盘的慢速比与所述平均值进行对比；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第一预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第三目标变量值；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第二预设比例但小于等于所述第一预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第二目标变量值；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第二预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第一目标变量值；第三确定单元，用于根据所述目标变量值确定所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开了一种视频服务器的磁盘的监控方法及系统，该方法包括：获取视频服务器的磁盘的磁盘物理监控数据；预先训练训练模型，将磁盘物理监控数据作为特征值输入到训练模型得到与磁盘物理监控数据对应的磁盘损坏概率值。本专利技术通过视频业务的下载数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频服务器的磁盘的监控方法，其特征在于，包括：获取所述视频服务器的磁盘的磁盘物理监控数据；预先训练训练模型，将所述磁盘物理监控数据作为特征值输入到所述训练模型得到与所述磁盘物理监控数据对应的磁盘损坏概率值。

【技术特征摘要】
1.一种视频服务器的磁盘的监控方法，其特征在于，包括：获取所述视频服务器的磁盘的磁盘物理监控数据；预先训练训练模型，将所述磁盘物理监控数据作为特征值输入到所述训练模型得到与所述磁盘物理监控数据对应的磁盘损坏概率值。2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，根据机器学习方法进行所述训练模型的训练，包括：获取训练数据，所述训练数据包括磁盘物理监控样本数据以及与所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值；将所述磁盘物理监控样本数据作为特征值，以与所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值作为目标变量通过机器学习进行模型训练，得到训练模型。3.根据权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述获取所述磁盘物理监控样本数据，包括：通过SMART命令获取预设时间内的磁盘物理状态数据，所述磁盘物理状态数据包括：磁盘坏道元素数、磁盘健康状态、磁盘带电时间、非介质错误、读操作的错误次数以及写操作的错误次数；根据所述磁盘物理状态数据的数据类型确定所述磁盘物理监控样本数据。4.根据权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述获取所述磁盘物理监控样本数据对应的磁盘损坏样本概率值，包括：获取预设时间内向服务器发送的所有下载请求对应的下载数据，并根据预设条件对所述下载数据进行过滤，所述下载数据包括：处理对应下载请求的磁盘标识、下载数据的文件数量、所述下载请求对应的下载时间以及网络延迟；根据预设公式对过滤后的所有下载请求进行计算得到与每个下载请求对应的下载速度，将每条所述下载请求表示为二元组，所述二元组包括：处理对应下载请求的所述磁盘标识和对应的下载速度；将所有下载请求按照所述磁盘标识进行分集合，得到包含多个下载速度值的N个集合，其中N为大于等于1的正整数；针对每个磁盘的所述集合计算出下载速度值小于预设阈值的元素数，确定每个磁盘的所述集合占整个集合元素数的慢速比，得到包含所述磁盘标识和所述慢速比的N个二元组；设定目标变量值，根据所述慢速比判断所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值。5.根据权利要求4所述的监控方法，其特征在于，所述设定目标变量，根据所述慢速比判断所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值，包括：预先设定所述目标变量值为第一目标变量值、第二目标变量值、第三目标变量值，所述第一目标变量值、所述第二目标变量值和所述第三目标变量值的数值依次增大，所述目标变量值的数值越大，则对应的所述磁盘损坏的概率越大；计算N个所述磁盘的慢速比的平均值；预先设定第一预设比例和第二预设比例，逐个将所述磁盘的慢速比与所述平均值进行对比；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第一预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第三目标变量值；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第二预设比例但小于等于所述第一预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第二目标变量值；当所述磁盘的慢速比比所述平均值高所述第二预设比例时，则所述磁盘的目标变量值为所述第一目标变量值；根据所述目标变量值确定所述磁盘标识对应的磁盘损坏样本概率值。6.一种视频服务器的磁盘的监控系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取所述视频服...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁浩，吴岩，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11