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申请/专利权人：北京计算机技术及应用研究所
申请日：2020-06-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN111782143B
主分类号：G06F3/06
分类号：G06F3/06;G06N20/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2020.11.03#实质审查的生效;2020.10.16#公开
摘要：本发明涉及计算机存储技术领域，具体一种基于IO负载大小的硬盘健康状态估计方法包括：步骤一、进行硬盘样本的筛选；步骤二、计算健康度；步骤三、将步骤二中计算好的健康度标记在对应的硬盘样本上；步骤四、根据标记好的硬盘样本进行训练。本发明保证了对质量合格硬盘的健康度进行估计时有较高精度。同时，在对健康度算法参数的不断调节中，可找到最佳的表征硬盘健康状态的健康度算法，对和训练集同型号或近似型号硬盘的健康度有高准确度估计效果。
主权项：1.一种基于IO负载大小的硬盘健康状态估计方法，其特征在于，包括：步骤一、进行硬盘样本的筛选；步骤二、计算健康度，包括：基于IO负载大小的健康度适用于硬盘整个生命周期，计算公式包括： 其中，Dt表示t时刻硬盘的健康程度，取值范围为[0，100]，RWrtemain为t时刻之后硬盘在未来的IO负载量，RWtotal为硬盘在失效时IO负载的总量；式1中RWrtemain和RWtotal的计算依赖于式2、式3中RW的计算，在验证时从式2、式3中选取一种估计结果更好计算方法； 其中，V241、V242分别表示SMART属性ID为241和242的值，u241和u242分别表示SMART属性ID为241和242的权重；RW＝V240式3；其中，V240表示SMART属性ID为240的值；步骤三、将步骤二中计算好的健康度标记在对应的硬盘样本上；步骤四、根据标记好的硬盘样本进行训练；其中，根据标记好的硬盘样本进行训练：训练过程包含机器学习算法的选取、数据处理和调参；机器学习算法的选取使用随机森林或xgboost；数据处理包括对硬盘报告的SMART属性进行归一化处理；在进行算法模型的调参后，需要对在步骤二中涉及到的u241和u242进行调节，初始值取1,1，调节u241、u242的比值，通过验证集比较模型的估计效果，再反馈到步骤二，重新计算健康度、对样本重新标记，直至估计效果最优。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京计算机技术及应用研究所 一种基于IO负载大小的硬盘健康状态估计方法
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