磁盘状态判断方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数字医疗技术领域，公开了一种磁盘状态判断方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取到目标磁盘的状态数据及对应的相邻磁盘的状态数据；基于所述目标磁盘的状态数据和每个所述相邻磁盘的状态数据，分别计算得到所述目标磁盘的特征向量和每个所述相邻磁盘的特征向量；对所述目标磁盘的特征向量和每个所述相邻磁盘的特征向量进行特征融合，得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入到状态预测模型，得到所述目标磁盘的状态预测结果，所述状态预测结果用于判断所述目标磁盘是否即将发生故障。本发明专利技术通过目标磁盘的邻近磁盘的状态数据，判断目标磁盘是否会发生故障，可以提高数字医疗领域中，医院磁盘中的患者病历数据的安全性。历数据的安全性。历数据的安全性。

【技术实现步骤摘要】
磁盘状态判断方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数字医疗
，尤其涉及一种磁盘状态判断方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]磁盘作为云服务器的重要组成部分，一旦磁盘发生故障，极易导致磁盘中存储数据的丢失，影响云服务的可靠性，因此，必须对磁盘提前进行故障预测，并针对性地对磁盘进行数据备份、故障修复或者磁盘更换等处理，以保证云服务的可靠性。
[0003]例如，医疗领域中医院存储病人的病例资料，需要用到大量的磁盘，任意一个磁盘发生损坏，都会导致大量病人的病历资料的丢失，给病人病情诊断、复查等带来极大影响。
[0004]目标常见的磁盘故障预测方法，仅针对需要预测的磁盘本身的相关数据作为预测数据来对该磁盘进行故障预测。因此，由现有的磁盘故障预测方法可以利用的预测数据比较单一，导致磁盘故障预测的精确度较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例公开一种磁盘状态判断方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的磁盘故障预测方法可以利用的预测数据比较单一，导致磁盘故障预测的精本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种磁盘状态判断方法，其特征在于，所述方法包括：获取到目标磁盘的状态数据及对应的相邻磁盘的状态数据，所述目标磁盘的状态数据和每个所述相邻磁盘的状态数据为在相同时间窗口的状态数据；基于所述目标磁盘的状态数据和每个所述相邻磁盘的状态数据，分别计算得到所述目标磁盘的特征向量和每个所述相邻磁盘的特征向量；对所述目标磁盘的特征向量和每个所述相邻磁盘的特征向量进行特征融合，得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入到状态预测模型，得到所述目标磁盘的状态预测结果，所述状态预测结果用于判断所述目标磁盘是否即将发生故障。2.如权利要求1所述的磁盘状态判断方法，其特征在于，所述对所述目标磁盘的特征向量和每个所述相邻磁盘的特征向量进行特征融合，得到融合特征向量，包括：计算得到每个所述相邻磁盘的特征向量对应的权重系数；基于所述目标磁盘的特征向量，和每个所述相邻磁盘的特征向量及对应的权重系数，计算得到融合特征向量。3.如权利要求2所述的磁盘状态判断方法，其特征在于，所述计算得到每个所述相邻磁盘的特征向量对应的权重系数，包括：将每个所述相邻磁盘的特征向量输入到权重计算公式，计算得到每个所述相邻磁盘的特征向量对应的权重系数；所述权重计算公式为：其中，为第i个所述目标磁盘的第j个相邻磁盘的特征向量，为第i个所述目标磁盘的第j个相邻磁盘的权重系数，j为所述相邻磁盘的数量。4.如权利要求2述的磁盘状态判断方法，其特征在于，所述基于所述目标磁盘的特征向量和每个所述相邻磁盘的特征向量及对应的权重系数，计算得到融合特征向量，包括：将所述目标磁盘的特征向量和每个所述相邻磁盘的特征向量及对应的权重系数输入到特征融合公式，计算得到所述融合特征向量；所述特征融合公式为：其中，为第i个所述目标磁盘的特征向量，为第i个所述目标磁盘的第j个相邻磁盘的权重系数，为第i个所述目标磁盘的第j个相邻磁盘的特征向量，v
i
为所述融合特征向量。5.如权利要求1所述的磁盘状态判断方法，其特征在于，在所述将所述融合特征向量输入到状态预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳琳，瞿晓阳，王健宗，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：