大規(guī)模存儲系統(tǒng)中磁盤故障預測至關重要,一旦磁盤損壞信息丟失,將會給企業(yè)帶來無法挽回的損失。基于磁盤運行數(shù)據(jù),使用機器學習方法進行磁盤故障預測,目前已可得到較好的預測效果。但由于S.M.A.R.T屬性對故障表征能力的局限性,僅含單個時間點的信息導致預測效果不佳。在磁盤故障預測問題中,目前預測的召回率和誤報率無法達到工業(yè)級應用水平。文章將時序信息引入磁盤預測模型,提出時序隨機森林的磁盤故障預測方法,包括數(shù)據(jù)時序特征處理和時序模型的優(yōu)化。時序特征處理部分,提出數(shù)據(jù)時序分配策略,將時序數(shù)據(jù)按照時間動態(tài)分配到訓練集、驗證集與測試集;提出時序特征處理算法,將S.M.A.R.T屬性的變化值拓展到模型特征中。預測模型優(yōu)化部分,提出隨機森林決策樹時序權重投票算法,基于樣本數(shù)據(jù)的時序特征,對隨機森林中的不同決策樹初始化不同權重,使用均值和方差進行時序數(shù)據(jù)的擬合;提出負反饋更新模型,在隨機森林中引入后驗決策樹;基于歷史預測數(shù)據(jù)加入負反饋信息,提出決策樹權重更新算法�；谏鲜鲅芯�,設計并開發(fā)了數(shù)據(jù)中心的磁盤故障預測原型系統(tǒng),包括磁盤數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、磁盤故障預測子系統(tǒng)、磁盤巡檢子系統(tǒng)與中心監(jiān)控子系統(tǒng),現(xiàn)已部署在... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

隨機森林邏輯架構圖

圖 2-2 Verify12 指令結構圖圖 2-3 Verify16 指令結構圖發(fā)起者通過向設備發(fā)送磁盤巡檢指令，控制設備進行邏輯塊的檢查。每一個邏輯塊的檢查，包含用戶數(shù)據(jù)和其他的保護信息兩部分，基于發(fā)起者對 VRPROTECT字段的填寫格式。其中 LBA 為待巡檢的目標扇區(qū)起始地址，LENGTH 為待巡檢的長

16圖 2-3 Verify16 指令結構圖發(fā)起者通過向設備發(fā)送磁盤巡檢指令，控制設備進行邏輯塊的檢查。每一個邏輯塊的檢查，包含用戶數(shù)據(jù)和其他的保護信息兩部分，基于發(fā)起者對 VRPROTECT字段的填寫格式。其中 LBA 為待巡檢的目標扇區(qū)起始地址，LENGTH 為待巡檢的長度，我們可通過對設備下發(fā) SCSI 命令時，修改指令結構中命令控制塊的數(shù)據(jù)段部分，對磁盤下發(fā)不同的巡檢長度。2.4.2 磁盤巡檢應用在磁盤巡檢時，對系統(tǒng)前臺的 I/O 有一定的影響[30]，不同的巡檢參數(shù)對前臺 I/O的影響有所不同。巡檢一般希望對前臺的影響不要過大，所以會設置相應的檢查頻

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：2973116