【技术实现步骤摘要】
磁盘阵列控制器性能异常检测方法及系统
本专利技术实施例涉及存储、人工智能
,尤其涉及一种磁盘阵列控制器性能异常检测方法及系统。
技术介绍
磁盘阵列(RedundantArraysofIndependentDrives,RAID)是由独立磁盘构成具有冗余能力的阵列,磁盘阵列控制器的速度和性能直接影响到磁盘阵列的表现。现今的网络传输速度已经可以达到10GB/s以上,如果存储控制器达不到同等的数据处理和写入速度的话,它就会变成存储性能瓶颈。因此对存储控制器性能的监测分析至关重要。目前对存储控制器性能指标分析是通过单个控制器的单个指标设置阈值的方式。但现有技术对磁盘阵列控制器性能的异常检测方式由于是单体分析,而异常原因往往是来自与多维情况下的联动反映,从而造成现有技术的检测方法误警率高且准确度较低,因此现在亟需一种磁盘阵列控制器性能异常检测方法来解决上述问题。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种磁盘阵列控制器性能异常检测方法及 ...
【技术保护点】
1.一种磁盘阵列控制器性能异常检测方法,其特征在于,包括:/n获取磁盘阵列当前时刻的原始控制器性能差异值,所述原始控制器性能差异值是根据磁盘阵列第一控制器的当前性能数据以及磁盘阵列第二控制器的当前性能数据获取的;/n将所述原始控制器性能差异值输入训练后的自编码神经网络中,输出自编码后控制器性能差异值;/n根据所述自编码后控制器性能差异值与原始控制器性能差异值之间的误差,检测当前时刻的磁盘阵列控制器性能。/n
【技术特征摘要】
1.一种磁盘阵列控制器性能异常检测方法,其特征在于,包括:
获取磁盘阵列当前时刻的原始控制器性能差异值,所述原始控制器性能差异值是根据磁盘阵列第一控制器的当前性能数据以及磁盘阵列第二控制器的当前性能数据获取的;
将所述原始控制器性能差异值输入训练后的自编码神经网络中,输出自编码后控制器性能差异值;
根据所述自编码后控制器性能差异值与原始控制器性能差异值之间的误差,检测当前时刻的磁盘阵列控制器性能。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取磁盘阵列当前的原始控制器性能差异值之前,所述方法还包括:
获取磁盘阵列预设数量的历史控制器性能差异值;
将所述历史控制器性能差异值作为训练样本集对预设的自编码神经网络进行训练,得到所述训练后的自编码神经网络。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述将所述历史控制器性能差异值作为训练样本集对预设的自编码神经网络进行训练之前,所述方法还包括:
基于控制器的运行状态,为每个历史控制器性能差异值添加标签;
在所述训练样本集中去除标签为运行状态不正常的历史控制器性能差异值。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预设的自编码神经网络包括1个输出层、8个隐藏层以及1个输出层,其中,8个隐藏层中的前4个隐藏层为编码器,后4个隐藏层为解码器。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述原始控制器性能差异值输入训练后的自编码神经网络中,输出自编码后控制器性能差异值,包括:
基于所述编码器,对所述原始控制器性能差异值进行压缩降维,得到控制器差异值的特征表示;
基于所述解码器,对所述控制器差异值的特...
【专利技术属性】
技术研发人员:邢彪,张卷卷,凌啼,章淑敏,付家乐,杨晓敏,周鹏,
申请(专利权)人:中国移动通信集团浙江有限公司,中国移动通信集团有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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