磁盘故障预测处理方法、设备、介质及计算机程序产品技术

本发明专利技术涉及存储技术领域，具体公开了磁盘故障预测处理方法、设备、介质及计算机程序产品，采用磁盘故障预测模型来预测目标磁盘阵列的磁盘故障，在监测到预期故障磁盘时采用将预期故障磁盘的数据同步至备份磁盘，并在数据同步完毕后，将预期故障磁盘的数据输入输出任务切换至备份磁盘的方式来实现对预期故障磁盘的预先处理，避免磁盘阵列业务停滞。通过利用加权后的磁盘运行数据训练样本进行多轮训练磁盘状态分类模型的磁盘状态分类能力的迭代训练，将多轮迭代训练中得到的磁盘状态分类模型得到磁盘故障预测模型以生成强分类器来准确预测磁盘阵列中磁盘故障的发生，降低因预测失误导致磁盘出现故障时造成业务停滞或频繁换盘提升运行成本的概率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及存储，特别是涉及磁盘故障预测处理方法、设备、介质及计算机程序产品。

技术介绍

1、磁盘阵列（如redundant arrays of independent disks，raid）是由很多块独立的磁盘组成的容量巨大的磁盘组。利用磁盘阵列技术，将数据切割成许多区段，分别存放在各个磁盘上。磁盘阵列提供了一种容错机制，在磁盘阵列中任意一个磁盘发生故障时，可以基于其他磁盘计算出坏盘上的数据，并重构在一个新的磁盘上，极大地提升了存储的可靠性。

2、然而，当前磁盘阵列的容错机制只能提供灾后恢复功能，并需要运维人员发现故障、手动控制换盘，运维效率较低，相应地导致了较长的业务停滞时间。同时，磁盘阵列控制器对磁盘阵列中磁盘的控制包括raid0、raid1、raid5、raid6等级别，其中raid0没有数据冗余，无法实现上述灾后恢复功能，导致数据可靠性低。

3、如何提高磁盘阵列运行的可靠性，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供磁盘故障预测处理方法、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种磁盘故障预测处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述磁盘状态分类模型为支持向量机模型；

3.根据权利要求2所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，确定所述支持向量机模型的核函数，包括：

4.根据权利要求2所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，确定所述支持向量机模型的核函数，包括：

5.根据权利要求2所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述根据当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的磁盘状态分类误差确定当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的权重以及更新所述磁盘运行数据训练样本进入...

【技术特征摘要】

1.一种磁盘故障预测处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述磁盘状态分类模型为支持向量机模型；

3.根据权利要求2所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，确定所述支持向量机模型的核函数，包括：

4.根据权利要求2所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，确定所述支持向量机模型的核函数，包括：

5.根据权利要求2所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述根据当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的磁盘状态分类误差确定当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的权重以及更新所述磁盘运行数据训练样本进入下一轮迭代训练的权重，包括：

6.根据权利要求1所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述利用磁盘运行数据训练样本训练磁盘状态分类模型，将多轮迭代训练中得到的所述磁盘状态分类模型进行组合，得到磁盘故障预测模型，包括：

7.根据权利要求6所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述测试结果满足所述预设磁盘故障预测要求，包括：

8.根据权利要求7所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述故障检测率为所述中间磁盘故障预测模型预测得到的故障磁盘的数量与实际故障磁盘数量的比值。

9.根据权利要求7所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，所述误报率为所述中间磁盘故障预测模型误判为健康磁盘的数量与实际健康磁盘数量的比值。

10.根据权利要求1所述的磁盘故障预测处理方法，其特征在于，利用所述磁盘故障预测模型根据目标磁盘阵列的目标磁盘的磁盘运行数据确定所述目标磁盘的磁盘运行状态，包括：

11.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：李凤民，李超，李超，张晶晶，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：