【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机领域，具体而言，涉及一种磁盘故障的预测方法及装置、存储介质、计算机程序产品。
技术介绍
1、磁盘作为数据存储的关键基石，一旦发生故障很可能会导致存储数据丢失，给个人及企业带来难以估量的损失。磁盘故障预测技术通过对硬盘性能数据的深度挖掘和分析，能够提前预测磁盘故障，从而避免数据丢失和业务中断，保障数据的可用性和系统的稳定性。
2、传统的磁盘故障预测方法大多基于简单的线性策略或浅层机器学习模型，这些方法在处理复杂多变的磁盘运行数据时，往往难以准确捕捉其内在的时序性和非线性特征，从而限制了预测精度。使得上述磁盘故障预测方法受无关属性的影响，无法实现合理快速的识别判断。
3、针对相关技术中，磁盘故障预测方案的预测精度较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种磁盘故障的预测方法及装置，以至少解决现有方式中磁盘故障预测方案的预测精度较低的问题。
2、根据本申请的一个实施例，提供了一种磁盘故障的预测方法，包...
【技术保护点】
1.一种磁盘故障的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述主要特征向量集与所述次要特征向量集分别输入至目标双向长短期记忆网络模型得到所述目标磁盘是否故障的预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据比较结果生成所述目标磁盘是否故障的预测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述主要特征向量集与所述次要特征向量集分别输入至目标双向长短期记忆网络模型得到所述目标磁盘是否故障的预测结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种磁盘故障的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述主要特征向量集与所述次要特征向量集分别输入至目标双向长短期记忆网络模型得到所述目标磁盘是否故障的预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据比较结果生成所述目标磁盘是否故障的预测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述主要特征向量集与所述次要特征向量集分别输入至目标双向长短期记忆网络模型得到所述目标磁盘是否故障的预测结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对预设的双向长短期记忆网络模型进行模型训练之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：李桂森，
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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