基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法及系统。该方法包括：采集被预测磁盘的特征图像；将采集到的特征图像与故障预测匹配图例进行匹配，从而预测磁盘未来发生故障的概率；对通过预测得到的概率进行跟踪验证。本发明专利技术提供的基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法及系统能够以较小的计算量代价，实现准确的预测故障磁盘的出现。准确的预测故障磁盘的出现。准确的预测故障磁盘的出现。

【技术实现步骤摘要】
基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及磁盘故障监测
，特别是涉及一种基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法及系统。

技术介绍

[0002]当今企业服务器性能愈加强大，数据愈发膨胀，存储系统上的磁盘数量，容量都指数级增长。在如此高负荷的工作背景下，磁盘故障出现的概率愈加频繁，磁盘的维护在整个运维过程中的频次愈加上升。为了提高服务的高质量，磁盘的故障预测变得尤为重要，提前更换亚健康磁盘，降低数据丢失或服务宕机的风险，为企业的效益和运维成本都提供了有利支撑。
[0003]主流的磁盘故障预测是基于AI机器学习，利用已知分类的磁盘历史数据进行模型训练，得到训练后的模型再用未知的磁盘数据进行预测方法。机器学习的模型大体分“分类”和“回归”两种，同时也分“离线”和“在线”的方式。相对简单易懂的方法是“离线”+“分类”的模型，“离线”的意思是用于训练的是“已知类别是否故障”的历史磁盘数据，例如从Backblaze网站下载的海量数据，“分类”指的算法的预测结论是离散值的类别，例如K邻、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法，其特征在于，包括：采集被预测磁盘的特征图像；将采集到的特征图像与故障预测匹配图例进行匹配，从而预测磁盘未来发生故障的概率；对通过预测得到的概率进行跟踪验证。2.根据权利要求1所述的基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法，其特征在于，还包括：在采集被预测磁盘的特征图像之前，选取与被预测磁盘具有相同产品型号的磁盘的历史最终故障数据；从历史最终故障数据中选择有效特征；对被选择的有效特征，进行业务场景以及生产环境的区分，形成故障预测匹配图例。3.根据权利要求1所述的基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法，其特征在于，特征图像包括：磁头选址失败次数的特征图像。4.根据权利要求1所述的基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法，其特征在于，采集被预测磁盘的特征图像，包括：采集被预测磁盘n天内的特征图像。5.根据权利要求4所述的基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法，其特征在于，特征图像为时序图。6.根据权利要求4所述的基于图像模式匹配的磁盘故障预测方法，其特征在于，将采集到的特征图像与故障预测匹配图例进行匹配，从而预测磁盘未来发生故障的概率，包括：将采集到的特征图像与故障...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳京，刘攀，周泽湘，文中领，尹微，
申请(专利权)人：北京同有飞骥科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：