基于機器學習的磁盤故障預測系統(tǒng).pdf

1、大數(shù)據(jù)時代來臨，數(shù)據(jù)變得越來越寶貴，全世界接近90％的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)中心的磁盤中。由于磁盤存儲自身的機制，磁盤一旦損壞，那么存儲在其中的數(shù)據(jù)將永久性丟失。當前防止磁盤數(shù)據(jù)丟失的主要方法是做冗余備份，但是這樣一方面增加了數(shù)據(jù)存儲的成本；另一方面，數(shù)據(jù)丟失還是可能發(fā)生。如果能夠對數(shù)據(jù)中心中的磁盤故障進行預測，將會在保障數(shù)據(jù)安全、防止數(shù)據(jù)丟失、降低數(shù)據(jù)中心運營成本等方面帶來極大價值。為提高數(shù)據(jù)中心可靠性而進行的磁盤故障研究和預測已成為研究熱點

2、之一。
　　在目前國內外相關研究工作中，磁盤故障預測的主流方法是根據(jù)磁盤狀態(tài)數(shù)據(jù)，建立分類模型，再根據(jù)分類模型將未知狀態(tài)的磁盤根據(jù)其狀態(tài)數(shù)據(jù)進行分類，一類是磁盤正常，一類是即將故障。雖然這種預測機制已經(jīng)達到了較高的預測精度，但是誤報率（False Alarm Rate，F(xiàn)AR）還是太高，并且只能預測故障是否會發(fā)生，而不能預測故障具體發(fā)生的時間，大大限制故障預測應用的場景。同時在將其用于實際數(shù)據(jù)中心時，發(fā)現(xiàn)預測中預警提前時間（Lea

3、d Time）過長從而導致磁盤浪費嚴重。為實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境實際可用的磁盤故障預測系統(tǒng)，論文的主要工作在首先降低故障預測中的誤報率；其次解決Lead Time過長的問題；最后對故障時間進行預測。
　　在對磁盤故障進行預測時，通過考慮更多的狀態(tài)特征，使預測性能提高到檢出率（Failure Detection Rate，F(xiàn)DR）為97%，同時誤報率為0.02%；為對故障時間進行預測，建立邏輯回歸模型來預測磁盤在未來一段時間內是否發(fā)生故障。測