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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司

摘要：本发明涉及存储技术领域，具体公开了磁盘故障预测处理方法、设备、介质及计算机程序产品，采用磁盘故障预测模型来预测目标磁盘阵列的磁盘故障，在监测到预期故障磁盘时采用将预期故障磁盘的数据同步至备份磁盘，并在数据同步完毕后，将预期故障磁盘的数据输入输出任务切换至备份磁盘的方式来实现对预期故障磁盘的预先处理，避免磁盘阵列业务停滞。通过利用加权后的磁盘运行数据训练样本进行多轮训练磁盘状态分类模型的磁盘状态分类能力的迭代训练，将多轮迭代训练中得到的磁盘状态分类模型得到磁盘故障预测模型以生成强分类器来准确预测磁盘阵列中磁盘故障的发生，降低因预测失误导致磁盘出现故障时造成业务停滞或频繁换盘提升运行成本的概率。

主权项：1.一种磁盘故障预测处理方法，其特征在于，包括：利用磁盘运行数据训练样本训练磁盘状态分类模型，将多轮迭代训练中得到的所述磁盘状态分类模型进行组合，得到磁盘故障预测模型；在每轮迭代训练中，采用加权后的所述磁盘运行数据训练样本训练当前轮的所述磁盘状态分类模型的磁盘状态分类能力，并根据当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的磁盘状态分类误差确定当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的权重以及更新所述磁盘运行数据训练样本进入下一轮迭代训练的权重；磁盘状态包括正常状态和故障状态；利用所述磁盘故障预测模型根据目标磁盘阵列的目标磁盘的磁盘运行数据确定所述目标磁盘的磁盘运行状态；若确定所述目标磁盘中存在预期故障磁盘，则将所述预期故障磁盘的数据同步至备份磁盘，并在数据同步完毕后，将所述预期故障磁盘的数据输入输出任务切换至所述备份磁盘；其中，所述磁盘运行数据训练样本根据正常磁盘的SMART信息和故障磁盘出现故障前的SMART信息生成；所述磁盘状态分类模型为支持向量机模型；在每轮迭代训练中对所述磁盘状态分类模型的训练步骤包括：确定所述支持向量机模型的核函数；以最小化磁盘状态分类误差为目标，利用所述核函数构造所述磁盘状态分类模型的目标函数；利用所述磁盘状态分类模型的目标函数和加权后的所述磁盘运行数据训练样本求解所述磁盘状态分类模型的最优解；利用所述磁盘状态分类模型的最优解构造当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型；所述根据当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的磁盘状态分类误差确定当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的权重以及更新所述磁盘运行数据训练样本进入下一轮迭代训练的权重，包括：在根据当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的磁盘状态分类误差确定当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的权重之后，根据当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型的权重、当前轮最终得到的所述磁盘状态分类模型对各所述磁盘运行数据训练样本的磁盘状态分类结果、各所述磁盘运行数据训练样本的实际磁盘状态以及各所述磁盘运行数据训练样本在当前轮的权重，计算得到当前轮的权重更新参数；利用所述权重更新参数更新所述磁盘运行数据训练样本在当前轮的权重，得到所述磁盘运行数据训练样本进入下一轮迭代训练的权重；所述利用磁盘运行数据训练样本训练磁盘状态分类模型，将多轮迭代训练中得到的所述磁盘状态分类模型进行组合，得到磁盘故障预测模型，包括：在利用所述磁盘运行数据训练样本进行多轮迭代训练后，将各轮迭代训练得到的所述磁盘状态分类模型进行组合，得到中间磁盘故障预测模型；利用磁盘运行数据测试样本对所述中间磁盘故障预测模型进行测试；若测试结果满足预设磁盘故障预测要求，则结束迭代训练，得到所述磁盘故障预测模型；若所述测试结果不满足所述磁盘故障预测要求，则继续进行迭代训练。

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