【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及磁盘故障检测模型的训练方法以及磁盘故障检测方法。
技术介绍
1、相关技术中，超融合一体机产品对磁盘损坏的检测通常是基于通用的坏盘检测标准进行检测的，但是，应对执行业务任务时会存在坏盘误报的情况，如此，对应生成的磁盘告警信息也不准确，从而会引入过度运维或者运维不及时的问题，进而导致产品体验及数据保障准确度降低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种磁盘故障检测模型的训练方法以及磁盘故障检测方法，能够提高产品体验及数据保障准确度。
2、第一方面，本专利技术提供了一种磁盘故障检测模型的训练方法，所述方法包括：
3、获取超融合一体机中的样本磁盘的样本检测信息；
4、对所述样本检测信息进行特征提取，得到样本特征数据；
5、基于所述样本特征数据，得到多个样本训练集和样本随机特征；
6、基于所述多个样本训练集和所述样本检测信息，得到样本测试集；
7、基于各个所述样本训练集、所述样本随机特征和所述样本测试集训练预设故障检测模型，得到每个所述样本训练集对应的故障检测子模型，以得到目标故障检测模型，所述目标故障检测模型包括各个所述样本训练集对应的故障检测子模型以及数据融合模块，所述数据融合模块用于对各个所述故障检测子模型的输出进行融合后输出，以得到所述目标故障检测模型的输出结果。
8、本专利技术实施例提供的磁盘故障检测模型的训练方法，通过获取超融合一体机的样本磁盘的样本检测信息
9、在一些可选的实施方式中，所述对所述样本检测信息进行特征提取，得到样本特征数据，包括：
10、将所述样本检测信息输入预设的可变容器模型，得到字典列表；
11、对所述字典列表进行字典特征提取，得到样本特征数据。
12、本专利技术实施例提供的磁盘故障检测模型的训练方法，通过将样本检测信息输入预设的可变容器模型，得到字典列表，以及对字典列表进行字典特征提取，得到样本特征数据，能够将样本检测信息中的冗余信息除去，将最重要的且本质的样本特征数据得以保留。
13、在一些可选的实施方式中，所述基于所述样本特征数据，得到多个样本训练集和样本随机特征，包括：
14、对所述样本特征数据进行数据类型的转换，得到转换后的样本特征数据；
15、对所述转换后的样本特征数据进行多次有放回的抽样，得到多个样本训练集；
16、基于所述转换后的样本特征数据随机生成所述样本随机特征。
17、本专利技术实施例提供的磁盘故障检测模型的训练方法，通过对样本特征数据进行数据类型的转换，得到转换后的样本特征数据，以及对转换后的样本特征数据进行多次有放回的抽样，得到多个样本训练集，有利于提高对目标故障检测模型的训练效果，再基于转换后的样本特征数据随机生成样本随机特征，能够提高对转换后的样本特征数据进行推断的可靠程度。
18、第二方面，本专利技术提供了一种磁盘故障检测方法，应用于超融合一体机，所述方法包括：
19、获取所述超融合一体机的目标磁盘的目标检测信息；
20、对所述目标检测信息进行特征提取，得到目标特征数据；
21、将所述目标特征数据输入至目标故障检测模型，得到检测结果，所述目标故障检测模型是根据第一方面或其对应的任一实施方式的目标故障检测模型的训练方法训练得到的。
22、本专利技术实施例提供的磁盘故障检测方法，通过获取所述超融合一体机的目标磁盘的目标检测信息，以及对所述目标检测信息进行特征提取，得到目标特征数据，将所述目标特征数据输入至目标故障检测模型，得到检测结果，能够根据该检测结果确定对应的目标磁盘是否损坏，可见，通过目标故障检测模型能够提高对磁盘故障检测的准确性，以避免在执行业务任务时出现坏盘误报的情况，进而提高了超融合一体机产品体验及数据保障准确度。
23、在一些可选的实施方式中，所述检测结果包括目标准确率和检测结果，所述方法还包括：
24、若所述检测结果表征所述目标磁盘损坏，且所述目标准确率大于或者等于预设准确率，将所述目标磁盘确定为损坏的磁盘；
25、或者，
26、若所述检测结果表征所述目标磁盘损坏，且所述目标准确率小于所述预设准确率，将所述目标磁盘确定为未损坏的磁盘。
27、在一些可选的实施方式中，所述获取所述超融合一体机的目标磁盘的目标检测信息，包括：
28、获取所述超融合一体机的候选磁盘在预设时间内的目标报错次数；
29、获取所述候选磁盘对应的安全灵敏度；
30、基于所述安全灵敏度确定预设报错次数；
31、将所述目标报错次数与所述预设报错次数进行对比，得到对比结果；
32、若所述对比结果表征所述目标报错次数大于或者等于所述预设报错次数，将所述候选磁盘确定为所述目标磁盘，以得到所述目标磁盘的目标检测信息。
33、在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：
34、确定所述目标磁盘的磁盘容量比；
35、基于所述磁盘容量比确定所述目标磁盘的存储类型；
36、基于所述目标磁盘的存储类型确定所述目标磁盘对应的检测方式，所述检测方式包括带内检测；
37、若所述检测方式为带内检测，获取所述目标磁盘中的预设存储容量级别的输入输出状态信息；
38、若所述输入输出状态信息表征所述目标磁盘中存在损坏的磁盘块，确定所述目标磁盘中正常的磁盘块；
39、将所述损坏的磁盘块中的数据信息映射至所述正常的磁盘块中，并生成坏块告警信息；
40、确定所述坏块告警信息的数量；
41、若所述坏块告警信息的数量大于或者等于预设数量，生成坏盘告警信息；
42、将所述坏盘告警信息发送至目标对象，以使所述目标对象对所述目标磁盘进行故障处理。
43、第三方面，本专利技术提供了一种磁盘故障检测模型的训练装置，包括：
44、第一获取模块，用于获取超融合一体机中的样本磁盘的样本检测信息；
45、第一特征提取模块，用于对所述样本检测信息进行特征提取，得到样本特征数据；
46、第一确定模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种磁盘故障检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述样本检测信息进行特征提取，得到样本特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本特征数据，得到多个样本训练集和样本随机特征，包括：
4.一种磁盘故障检测方法，其特征在于，应用于超融合一体机，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测结果包括目标准确率和检测结果，所述方法还包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述获取所述超融合一体机的目标磁盘的目标检测信息，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种磁盘故障检测模型的训练装置，其特征在于，包括：
9.一种磁盘故障检测装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权
...【技术特征摘要】
1.一种磁盘故障检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述样本检测信息进行特征提取，得到样本特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本特征数据，得到多个样本训练集和样本随机特征，包括：
4.一种磁盘故障检测方法，其特征在于，应用于超融合一体机，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测结果包括目标准确率和检测结果，所述方法还包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏冉，李青，
申请(专利权)人：济南浪潮数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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