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摘要：本发明提供了一种云边协同数据容错方法，包括：构建并训练两个精度不同的故障预测模型，两个故障预测模型分别位于物联网终端和云端；采集硬盘SMART数据并为其添加时序特征和趋势特征，将SMART数据输入位于物联网终端的故障预测模型中进行初步故障预测；当初步预测结果为硬盘濒临故障时，将携有时序特征和趋势特征的SMART数据发送至位于云端的故障预测模型进行二次故障预测；当二次预测结果为硬盘濒临故障时，通过并行执行数据的迁移与重建操作，在硬盘故障前完成对硬盘的修复。本发明有益效果：通过云边协调数据容错方法，提前通知技术人员采取措施，并在故障真正发生之前主动修复这些硬盘中的数据，从而保障数据安全，降低维护成本。
主权项：1.一种云边协同数据容错方法，其特征在于，包括：构建并训练两个精度不同的故障预测模型，两个故障预测模型分别位于物联网终端和云端；采集硬盘SMART数据并为其添加时序特征和趋势特征，将SMART数据输入位于物联网终端的故障预测模型中进行初步故障预测；当初步预测结果为硬盘濒临故障时，将携有时序特征和趋势特征的SMART数据发送至位于云端的故障预测模型进行二次故障预测；当二次预测结果为硬盘濒临故障时，通过并行执行数据的迁移与重建操作，在硬盘故障前完成对硬盘的修复。
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百度查询： 天津理工大学 一种云边协同数据容错方法及系统
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