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一种磁盘识别方法及装置 

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申请/专利权人:中国建设银行股份有限公司

摘要:本发明提供一种磁盘识别方法及装置,获取数据中心中当前运行的所有磁盘的磁盘数据;基于预先构建的磁盘预测模型对磁盘数据进行处理,得到目标磁盘;针对每一目标磁盘,基于预先构建的磁盘识别模型对磁盘参数进行处理,得到每一目标磁盘的磁盘分值;在确定磁盘分值大于预设限值时,确定磁盘分值对应的目标磁盘为隐性坏盘。在本方案中,通过磁盘预测模型对磁盘数据进行处理,确定目标磁盘;并利用磁盘识别模型对目标磁盘进行二次识别处理,确定磁盘分值,以确定目标磁盘是否为隐性坏盘,在确定磁盘分值大于预设限值时,确定磁盘分值对应的目标磁盘为隐性坏盘。能够规避隐性坏盘所造成的计算倾斜等问题,且能够提高磁盘的鲁棒性和可用性。

主权项:1.一种磁盘识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取数据中心中当前运行的所有磁盘的磁盘数据;基于预先构建的磁盘预测模型对所述磁盘数据进行处理,得到目标磁盘,所述目标磁盘为可能存在隐患的磁盘,所述磁盘预测模型是利用第一预设历史时间段内数据库的磁盘输入输出IO数据进行训练得到的,所述目标磁盘的数量至少为一个;针对每一目标磁盘,基于预先构建的磁盘识别模型对磁盘参数进行处理,得到每一目标磁盘的磁盘分值,所述磁盘参数是对目标磁盘的硬盘自检SMART日志信息进行处理得到的,所述磁盘识别模型是利用第二预设历史时间段内磁盘的SMART日志信息进行训练得到的;在确定所述磁盘分值大于预设限值时,确定所述磁盘分值对应的目标磁盘为隐性坏盘;所述利用预设历史时间段内数据库的磁盘IO数据进行训练得到磁盘预测模型的过程,包括:获取第一预设历史时间段内数据库中的磁盘IO数据,并将所述磁盘IO数据分为训练集和测试集;所述训练集包括多个维度磁盘IO数据;对所述训练集进行分类处理,并提取每一类训练集中的特征数据;基于所述每一类训练集中的特征数据进行训练,得到训练完成的初始磁盘预测模型;利用所述测试集对所述初始磁盘预测模型进行验证测试,直至得到的测试结果与预期结果相同,确定当前训练得到的初始磁盘预测模型为磁盘预测模型,其中,所述测试结果是在所述初始磁盘预测模型中对所述测试集进行预测得到的。

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