一种SSD闪存寿命预测的方法、装置、设备及可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种SSD闪存寿命预测的方法，包括以下步骤：每日固定时间获取SSD的磨损度参数和当日时间戳，并基于磨损度参数和当日时间戳生成包含磨损变化的时间序列的训练集；基于Holt算法对训练集进行学习，得到预测模型；以及在预测模型下丢弃超过预定磨损度阈值的数值，并计算剩余序列长度，以得到SSD剩余寿命天数。本发明专利技术还公开了一种SSD闪存寿命预测的装置、计算机设备和可读存储介质。本发明专利技术通过SSD参数中的磨损度和时间序列作为模型的输入，基于Holt算法学习SSD磨损历史变化趋势，预测SSD磨损未来变化，并基于历史数据的变化规律对未来进行预测，当磨损度达到预定阈值的时间和起始时间的差即为预测的SSD的寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种SSD闪存寿命预测的方法、装置、设备及可读介质
本专利技术涉及寿命预测
，尤其涉及一种SSD闪存寿命预测的方法、装置、设备及可读介质。
技术介绍
随着云技术的兴起，大数据时代已经来临。传统的机械硬盘很明显无法满足大数据时代的高速、低功耗、便捷、高性能、成本低等要求，因此SSD(固态硬盘)应运而生。SSD以闪存作为存储介质，而随着闪存技术的发展，其单位bit的价格也越来越低，而最新的SSD传输结构——PCIE-NVME接口的速度更是达到了Gbps量级，而SSD的体积小，抗干扰能强等各种优点已经逐渐取代传统的机械硬盘作为主要的存储媒体。然而由于SSD是以闪存作为存储介质，因此闪存的各种缺陷也注定也给SSD带来各种缺陷，而随着闪存技术的发展，虽然单位容量的价格飞速下降，但是其可靠性也不断下降，最直接的体现就是闪存寿命的减少。SSD的闪存芯片有寿命限制，即它的擦写次数。SSD磨损度的定义为：当前已发生的擦写次数/额定最大擦写次数。随着对闪存的擦除/编程次数增加，导致闪存的存储单元产生缺陷，当SSD的磨损达到100％时，意味着S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种SSD闪存寿命预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n每日固定时间获取SSD的磨损度参数和当日时间戳，并基于所述磨损度参数和所述当日时间戳生成包含磨损变化的时间序列的训练集；/n基于Holt算法对所述训练集进行学习，得到预测模型；以及/n在所述预测模型下丢弃超过预定磨损度阈值的数值，并计算剩余序列长度，以得到所述SSD剩余寿命天数。/n

【技术特征摘要】
1.一种SSD闪存寿命预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
每日固定时间获取SSD的磨损度参数和当日时间戳，并基于所述磨损度参数和所述当日时间戳生成包含磨损变化的时间序列的训练集；
基于Holt算法对所述训练集进行学习，得到预测模型；以及
在所述预测模型下丢弃超过预定磨损度阈值的数值，并计算剩余序列长度，以得到所述SSD剩余寿命天数。


2.根据权利要求1所述的SSD闪存寿命预测的方法，其特征在于，每日固定时间获取SSD的磨损度参数和当日时间戳包括：
每日固定时间通过smartctl工具获取SSD的smart参数；
基于所述smart参数得到磨损度参数和当日时间戳。


3.根据权利要求1所述的SSD闪存寿命预测的方法，其特征在于，基于所述磨损度参数和所述当日时间戳生成包含磨损变化的时间序列的训练集包括：
基于预定时间内收集的所述磨损度参数生成磨损变化列；
基于预定时间内收集的所述当日时间戳生成时间戳列；
将所述时间戳列拓展为连续日期，并基于插值法将所述磨损变化列填充空值，以得到磨损变化的时间序列的训练集。


4.根据权利要求1所述的SSD闪存寿命预测的方法，其特征在于，基于所述Holt算法对所述训练集进行学习，得到预测模型包括：
基于极大似然估计算法得到最优的平滑系数；
基于Holt算法对所述训练集进行学习，得到预测模型。


5.根据权利要求1所述的SSD闪存寿命预测的方法，其特征在于，在所述预测模型下丢弃超过预定磨损度阈值的数值包括：
基于所述预测模型得到预测时间序列；
对所述预测时间序列切片处理，丢弃自第一次超过100％后的数值。
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【专利技术属性】
技术研发人员：曹琪，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32