[发明专利]硬盘故障的预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种硬盘故障的预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，在建立针对多种硬盘型号的硬盘故障预测模型时，先建立各硬盘型号的各项参数与基准硬盘型号的对应参数的转换关系，再根据该转换关系将硬盘的参数检测值进行转换，消除了不同硬盘型号之间的差异；利用转换后的参数检测值和硬盘的运行状态训练硬盘故障预测模型，由此建立了适用于多种硬盘型号的硬盘故障预测模型，相较于针对每种型号的硬盘单独训练硬盘故障预测模型要省时省力，而利用该硬盘故障预测模型进行硬盘故障预测，由于建立了各硬盘型号的参数与基准硬盘型号之间的关联，相较于现有技术中仅通过型号来区分不同的硬盘故障的预测模型能够得到更为准确的预测结果。

技术领域

本发明涉及硬盘监控技术领域，特别是涉及一种硬盘故障的预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在大规模数据中心中，硬盘使用规模已经达到百万级别。硬盘故障问题频发，会导致服务器甚至整个IT基础设施稳定性、可靠性的下降，最终对业务服务级别SLA带来负面影响。近年来，工业界和学术界开展了很多关于硬盘故障预测相关的工作。在大规模硬盘故障预测中，最关键的输入数据为硬盘的参数S.M.A.R.T(Self-Monitoring Analysis andReporting Technology，自我监测、分析及报告技术)信息。

不同厂家生产的硬盘S.M.A.R.T特征的分布差异很多，即使同一个厂家生产的两个型号的硬盘的S.M.A.R.T特征，有时也会有很大差异。举例来说，表示硬盘坏块数量的smart_5_raw参数，有的硬盘型号对应的最大值只有几千，而有的硬盘型号对应的最大值会达到几万，差异很大。为此，常见的解决办法有两种，要么对每个型号的硬盘单独训练故障预测模型，众多的硬盘型号导致建模工作较为繁琐；要么将硬盘型号也作为训练特征进行学习，但得到的硬盘故障模型的训练准确性不高。

提出一种便于对多种硬盘型号进行故障预测的方法，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种硬盘故障的预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于准确便捷地对多种硬盘型号进行故障预测。

为解决上述技术问题，本发明提供一种硬盘故障的预测方法，包括：

获取多个硬盘型号下的硬盘的参数检测值和所述硬盘的运行状态；

在各所述硬盘型号中选定基准硬盘型号；

计算所述硬盘中各硬盘型号的各项参数与所述基准硬盘型号的对应参数的转换关系；

根据所述转换关系对相应的参数检测值进行转换，得到转换后的参数检测值；

利用所述转换后的参数检测值和所述硬盘的运行状态训练硬盘故障预测模型；

在接收到待监测硬盘的参数检测值时，调用所述硬盘故障预测模型以根据所述待监测硬盘的参数检测值进行故障预测，得到所述待监测硬盘故障的预测结果。

可选的，所述计算所述硬盘中各硬盘型号的各项参数与所述基准硬盘型号的对应参数的转换关系，具体通过以下公式计算得到：

F′_n＝s·(F_n-M_xmin)+M_ymin

其中，s为待转换参数与所述基准硬盘型号的对应参数的转换系数，M_ymax为所述待转换参数的最大值，M_ymin为所述待转换参数的最小值，M_xmax为所述基准硬盘型号的对应参数的最大值，M_xmin为所述基准硬盘型号的对应参数的最小值，F_n为所述待转换参数的参数检测值，F_n'为所述待转换参数转换后的参数检测值。