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申请/专利权人：江苏华存电子科技有限公司

摘要：本发明公开了基于性能分析的固态硬盘寿命监测预警系统及方法，涉及计算机存储技术领域，该系统包括：连接固态硬盘管理系统获取包含故障各阶段数据的历史故障事件样本，按故障类型聚类得到多类故障事件样本，以此训练寿命下降预警模型。实时监测固态硬盘故障事件数据，输入模型识别寿命下降梯度，若实时寿命下降梯度大于匹配下降预警梯度，则生成寿命预警信号。解决了现有固态硬盘寿命监测预警技术在数据采集、故障分类、模型训练以及实时监测预警等方面的综合性不足，无法全面、精准、及时地评估和预测固态硬盘的寿命的技术问题，实现对固态硬盘寿命的全面、精准、及时评估与预警，达到了保障数据安全和系统稳定运行的技术效果。

主权项：1.基于性能分析的固态硬盘寿命监测预警系统，其特征在于，所述系统包括：历史故障事件样本获取模块，所述历史故障事件样本获取模块用于连接固态硬盘管理系统，获取历史故障事件样本，其中，每个故障事件样本记录有故障发生前数据、故障发生时数据、故障恢复时数据以及故障恢复后数据；故障事件样本输出模块，所述故障事件样本输出模块用于按照故障类型对所述历史故障事件样本进行聚类，输出多类故障事件样本；寿命下降预警模型输出模块，所述寿命下降预警模型输出模块用于根据所述多类故障事件样本进行寿命下降预警模型训练，输出训练好的寿命下降预警模型；实时寿命下降梯度输出模块，所述实时寿命下降梯度输出模块用于实时监测所述固态硬盘的实时故障事件数据，将所述实时故障事件数据输入所述寿命下降预警模型进行寿命下降梯度识别，输出实时寿命下降梯度；寿命预警信号生成模块，所述寿命预警信号生成模块用于当所述实时寿命下降梯度大于所述实时故障事件数据的匹配下降预警梯度，生成寿命预警信号；其中，根据所述多类故障事件样本进行寿命下降预警模型训练，包括：根据所述多类故障事件样本，获取每类故障事件样本对应的阶段特征向量以及寿命下降梯度标签；根据所述阶段特征向量以及所述寿命下降梯度标签，获取寿命下降预警模型；按照所述阶段特征向量以及寿命下降梯度标签，获取每类故障事件样本对应的敏感因子；根据所述敏感因子配置多类下降预警梯度，将所述多类下降预警梯度存储至所述寿命下降预警模型；输出多类故障事件样本之后，包括：对所述多类故障事件样本进行二次故障事件分析，构建故障关联图；识别所述多类故障事件样本的二次故障事件触发概率，根据所述二次故障事件触发概率对所述故障关联图进行概率标识，输出标识故障关联标识图；将所述标识故障关联标识图与所述寿命下降预警模型进行连接；将所述标识故障关联标识图与所述寿命下降预警模型进行连接后，包括：将所述实时故障事件数据输入所述寿命下降预警模型，根据所述实时故障事件数据的匹配类故障事件，在所述标识故障关联标识图中进行二次故障识别，输出多个二次故障事件；获取所述多个二次故障事件对应的多个寿命下降梯度；以所述多个寿命下降梯度对应的触发概率为权重对所述实时寿命下降梯度进行反馈，输出优化后的实时寿命下降梯度；在所述标识故障关联标识图中进行二次故障识别，输出多个二次故障事件，包括：获取所述匹配类故障事件的关联故障事件集合；识别所述匹配类故障事件分别转移至所述关联故障事件集合一一对应的转移概率集合；将所述转移概率集合中大于预设转移概率的事件作为二次故障事件输出。

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