磁盘故障预测方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了磁盘故障预测方法、装置及计算机可读存储介质，包括：获取磁盘检测数据，所述磁盘检测数据包括磁盘的当前检测数据和历史检测数据；从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据；基于所述多组目标检测数据，得到所述磁盘的第一故障预测类别；基于所述磁盘的第一故障预测类别，得到所述磁盘出现故障的概率。本发明专利技术实施例，可以预测磁盘出现故障的概率。

Disk fault prediction method, device and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
磁盘故障预测方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及计算机
，具体涉及磁盘故障预测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的不断发展，服务器中需要存储的数据越来越多。服务器均包括中央处理器(centralprocessingunit，CPU)、内存、存储介质等部件。CPU和内存的寿命一般在8～10年，而磁盘作为一种重要的存储介质，寿命一般在3～5年。根据统计大规模集群系统中的数据可知，50％～60％以上的故障来源于磁盘等存储介质，剩下40％～50％的故障来源于其他部件的总和，如CPU、主板、图形处理器(graphicsprocessingunit，GPU)、阵列卡等部件。此外，相对于其他部件，磁盘的数量较多，在大规模集群系统中由于磁盘故障而对集群性能影响较大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供磁盘故障预测方法、装置及计算机可读存储介质，用于预测磁盘出现故障的概率。第一方面提供一种磁盘故障预测方法，包括：获取磁盘检测数据，所述磁盘检测数据包括磁盘的当前检测数据和历史检测数据；从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据；基于所述多组目标检测数据，得到所述磁盘的第一故障预测类别；基于所述磁盘的第一故障预测类别，得到所述磁盘出现故障的概率。在本公开实施例中，可以从磁盘的检测数据中获取多组目标检测数据，基于多组目标检测数据得到磁盘的故障预测类别，并基于故障预测类别得到磁盘出现故障的概率，从而实现较为准确的磁盘故障预测。作为一种可能的实施方式，所述方法还包括：基于所述磁盘所在服务器的类型、所述磁盘的使用年限、所述磁盘所在服务器上的运行业务、所述磁盘的坏块率和所述磁盘的性能参数中的至少一种，校正所述磁盘出现故障的概率。由于磁盘出现故障的概率不仅与磁盘当前的运行状态有关，还与磁盘的使用环境、使用年限、性能参数、坏块率等信息有关，因此，在根据磁盘的运行状态数据预测出磁盘出现故障的概率之后，可以使用上述信息对预测出的概率进行修正，以便提高磁盘出现故障的概率的准确性。作为一种可能的实施方式，所述基于所述磁盘所在服务器的类型、所述磁盘的使用年限、所述磁盘所在服务器上的运行业务、所述磁盘的坏块率和所述磁盘的性能参数中的至少一种，校正所述磁盘出现故障的概率包括：若所述磁盘所在服务器的类型为特定类型、所述磁盘的使用年限大于第一阈值、所述磁盘所在服务器上的运行业务为特定业务、所述磁盘的坏块率大于第二阈值和所述磁盘的性能参数满足特定条件中的至少一项满足，将所述磁盘出现故障的概率校正为第二故障预测类别对应的概率。作为一种可能的实施方式，所述方法还包括：在所述磁盘出现故障的概率达到第三阈值的情况下，触发针对所述磁盘的预故障处理流程。在预测出的磁盘出现故障的概率较大的情况下，可以触发针对磁盘的预故障处理流程，进行相应的处理，以便可以对出现故障较大的磁盘进行提前处理，从而可以尽量地避免磁盘出现故障的可能。作为一种可能的实施方式，所述基于所述磁盘的第一故障预测类别，得到所述磁盘出现故障的概率包括：基于所述磁盘的第一故障预测类别以及预设的故障预测类别与故障概率区间之间的对应关系，得到所述磁盘出现故障的概率区间。作为一种可能的实施方式，所述多组目标检测数据包括多个目标种类的检测数据，所述从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据包括：确定所述磁盘检测数据包括的多个种类的数据中每个种类的检测数据与参考数据之间的关联度；对所述多个种类对应的所述关联度进行平均处理，得到平均关联度；将所述磁盘检测数据包括的多个目标种类的检测数据确定为多组所述目标检测数据，其中，所述目标种类为所述多个种类中对应的所述关联度大于所述平均关联度的种类。磁盘检测数据包括的种类较多，但并不是所有种类都对磁盘的影响较大，因此，可以从所有种类中选取对磁盘影响较大的种类，这样不仅不会影响预测磁盘出现故障的概率，而且还会减少需要处理的数据量，从而可以提高预测效率。作为一种可能的实施方式，所述基于所述多组目标检测数据，得到所述磁盘的第一故障预测类别包括：将所述多组目标检测数据中包括的不同时间的检测数据作为不同的样本，对所述多组目标检测数据对应的多个样本进行聚类处理，得到聚类结果；基于所述聚类结果，确定所述多组目标检测数据中当前时间的检测数据所对应样本所属的类别；基于所述对应样本所属的类别，确定第一故障预测类别。作为一种可能的实施方式，所述方法还包括：剔除所述当前检测数据中的异常数据；对所述历史检测数据中包含的所述异常数据所属类别的历史数据进行处理，得到所述所属类别的更新后的当前数据；所述从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据包括：从更新后的磁盘检测数据中获取多组目标检测数据，其中，所述更新后的磁盘检测数据包括所述所属类别的更新后的当前数据。磁盘检测数据中采集的有些数据并不合理，而这些数据有可能影响预测结果，因此，可以对异常数据进行处理，以便提高预测的准确性。作为一种可能的实施方式，所述从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据，包括：在所述磁盘的当前检测数据中指定种类的数据的数值小于第四阈值的情况下，从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据；所述方法还包括：在所述当前检测数据中所述指定种类的数据的数值大于或等于所述第四阈值的情况下，触发所述磁盘的预故障处理流程。在磁盘检测数据中的某些种类对磁盘的影响非常大，在这些种类的数据较大的情况下，表明磁盘出现故障的概率非常大，可以不需要后续的预测，从而可以减少预测流程，提高处理效率。第二方面提供一种磁盘故障预测装置，包括：第一获取单元，用于获取磁盘检测数据，所述磁盘检测数据包括磁盘的当前检测数据和历史检测数据；第二获取单元，用于从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据；第一得到单元，用于基于所述多组目标检测数据，得到所述磁盘的第一故障预测类别；第二得到单元，用于基于所述磁盘的第一故障预测类别，得到所述磁盘出现故障的概率。第三方面提供一种磁盘故障预测装置，包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于调用存储器存储的计算机程序执行如第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式提供的磁盘故障预测方法。第四方面提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包括程序代码，该程序代码当被处理器执行时使该处理器执行第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式提供的磁盘故障预测方法。第五方面提供一种应用程序，该应用程序用于在运行时执行第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式提供的磁盘故障预测方法。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种磁盘故障预测方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的另一种磁盘故障预测方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种基于多组目标检测数据和聚类算法得到磁盘的第一故障预测类别的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种磁盘故障预测装置的结构示意图；图5是本专利技术实施例公开的另一种磁盘故障预测装置的结构示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种磁盘故障预测方法，其特征在于，包括：/n获取磁盘检测数据，所述磁盘检测数据包括磁盘的当前检测数据和历史检测数据；/n从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据；/n基于所述多组目标检测数据，得到所述磁盘的第一故障预测类别；/n基于所述磁盘的第一故障预测类别，得到所述磁盘出现故障的概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种磁盘故障预测方法，其特征在于，包括：
获取磁盘检测数据，所述磁盘检测数据包括磁盘的当前检测数据和历史检测数据；
从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据；
基于所述多组目标检测数据，得到所述磁盘的第一故障预测类别；
基于所述磁盘的第一故障预测类别，得到所述磁盘出现故障的概率。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述磁盘所在服务器的类型、所述磁盘的使用年限、所述磁盘所在服务器上的运行业务、所述磁盘的坏块率和所述磁盘的性能参数中的至少一种，校正所述磁盘出现故障的概率。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述磁盘所在服务器的类型、所述磁盘的使用年限、所述磁盘所在服务器上的运行业务、所述磁盘的坏块率和所述磁盘的性能参数中的至少一种，校正所述磁盘出现故障的概率包括：
若所述磁盘所在服务器的类型为特定类型、所述磁盘的使用年限大于第一阈值、所述磁盘所在服务器上的运行业务为特定业务、所述磁盘的坏块率大于第二阈值和所述磁盘的性能参数满足特定条件中的至少一项满足，将所述磁盘出现故障的概率校正为第二故障预测类别对应的概率。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述磁盘出现故障的概率达到第三阈值的情况下，触发针对所述磁盘的预故障处理流程。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述磁盘的第一故障预测类别，得到所述磁盘出现故障的概率包括：
基于所述磁盘的第一故障预测类别以及预设的故障预测类别与故障概率区间之间的对应关系，得到所述磁盘出现故障的概率区间。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述多组目标检测数据包括多个目标种类的检测数据，所述从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据包括：
确定所述磁盘检测数据包括的多个种类的数据中每个种类的检测数据与参考数据之间的关联度；
对所述多个种类对应的所述关联度进行平均处理，得到平均关联度；
将所述磁盘检测数据包括的多个目标种类的检测数据确定为多组所述目标检测数据，其中，所述目标种类为所述多个种类中对应的所述关联度大于所述平均关联度的种类。


7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述多组目标检测数据，得到所述磁盘的第一故障预测类别包括：
将所述多组目标检测数据中包括的不同时间的检测数据作为不同的样本，对所述多组目标检测数据对应的多个样本进行聚类处理，得到聚类结果；
基于所述聚类结果，确定所述多组目标检测数据中当前时间的检测数据所对应样本所属的类别；
基于所述对应样本所属的类别，确定第一故障预测类别。


8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
剔除所述当前检测数据中的异常数据；
对所述历史检测数据中包含的所述异常数据所属类别的历史数据进行处理，得到所述所属类别的更新后的当前数据；
所述从所述磁盘检测数据中获取多组目标检测数据包括：
从更新后的磁盘检测数据中获取多组目标检测数据，其中，所述更新后的磁盘检测数据包括所述所属类别的更新后的当前数据。


9.一种磁盘故障预测装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取磁盘检测数据，所述磁盘检测数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：易建亮，赵伟，颜深根，
申请(专利权)人：上海商汤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31