[發(fā)明專利]一種基于IO負載大小的硬盤健康狀態(tài)估計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010576017.7
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111782143A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄧玲;田鵬;陜振;宋珺
• 申請（專利權(quán)）人: 北京計算機技術(shù)及應(yīng)用研究所
• 主分類號: G06F3/06
• 分類號: G06F3/06;G06N20/00
• 代理公司: 中國兵器工業(yè)集團公司專利中心 11011
• 代理人: 張然

1.一種基于IO負載大小的硬盤健康狀態(tài)估計方法，其特征在于，包括：

步驟一、進行硬盤樣本的篩選；

步驟二、計算健康度，包括：基于IO負載大小的健康度適用于硬盤整個生命周期，計算公式包括：

其中，D_t表示t時刻硬盤的健康程度，取值范圍為[0，100]，為t時刻之后硬盤在未來的IO負載量，RW_total為硬盤在失效時IO負載的總量；

其中，V₂₄₁、V₂₄₂分別表示SMART屬性ID為241和242的值，u₂₄₁和u₂₄₂分別表示ID為241和242的權(quán)重；

RW＝V₂₄₀ (式3)；

其中，V₂₄₀分別表示SMART屬性ID為240的值；

步驟三、將步驟二中計算好的健康度標記在對應(yīng)的硬盤樣本上；

步驟四、根據(jù)標記好的硬盤樣本進行訓練。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，式1中RW的計算依賴于硬盤報告的SMART屬性中ID為240、241以及242的值。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，式2是基于ID為241和242的RW計算方法。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，式3是基于ID為240的RW計算公式。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟二中，計算硬盤健康度是基于硬盤報告的與IO負載相關(guān)的SMART屬性。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)標記好的硬盤樣本進行訓練：訓練過程包含機器學習算法的選取、數(shù)據(jù)處理和調(diào)參；

機器學習算法的選取使用隨機森林或xgboost；

數(shù)據(jù)處理包括對硬盤報告的SMART屬性進行歸一化處理；

在進行算法模型的調(diào)參后，需要對在步驟二中涉及到的u₂₄₁和u₂₄₂進行調(diào)節(jié)，初始值取(1,1)，調(diào)節(jié)u₂₄₁、u₂₄₂的比值，通過驗證集比較模型的估計效果，再反饋到步驟二，重新計算健康度、對樣本重新標記，直至估計效果最優(yōu)。

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在步驟四中，調(diào)參過程需要重新計算樣本標簽。

8.如權(quán)利要求1所述的基于IO負載大小的硬盤健康狀態(tài)估計方法，其特征在于，進行硬盤樣本的篩選包括：在獲得某型號失效硬盤報告的歷史smart數(shù)據(jù)后，將使用壽命較短的硬盤從數(shù)據(jù)集中刪去。