[发明专利]磁盘的故障预测方法和装置

权利要求书

1.一种磁盘的故障预测方法，其特征在于，包括：

通过磁盘监控技术获取磁盘的样本磁盘数据，其中，所述样本磁盘数据包括多个维度上的样本数据；

采用Bucketing技术对所述样本磁盘数据进行分箱处理，对所述样本磁盘数据进行分类；

采用Owlqn模型对分类后的所述样本磁盘数据进行样本训练，得到磁盘预测模型；

在接收到待测磁盘的磁盘数据之后，使用所述磁盘预测模型对所述待测磁盘的磁盘数据进行处理，确定所述待测磁盘是否为故障磁盘；

其中，采用Owlqn模型对分类后的所述样本磁盘数据进行样本训练，得到磁盘预测模型，包括：所述Owlqn模型对每个维度上的样本数据所对应的ID值进行训练，得到所述每个维度上的样本数据的权重值，其中，所述ID值为对所述样本磁盘数据进行分箱处理所得到的每个分箱的ID值；根据所述每个维度上的样本数据及对应的权重值，确定所述磁盘预测模型，其中，所述磁盘预测模型包括所述每个维度上的样本数据的预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本磁盘数据为SMART磁盘数据，其中，所述样本磁盘数据至少包括如下四个维度上的样本数据：原始值、标准值、最差值和累积值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过磁盘监控技术获取磁盘的样本磁盘数据之后，所述方法还包括：

对所述每个维度上的样本数据进行如下任意一种或多种运算：差分运算、平方运算和分布求和运算，使得任意一个维度上的样本数据被扩展出新的维度上的样本数据。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，采用Bucketing技术对所述样本磁盘数据进行分箱处理，对所述样本磁盘数据进行分类，包括：

确定预先划分的每个分箱的取值范围以及每个分箱对应的ID值；

通过将所述每个维度上的样本数据离散化至对应的分箱来对所述样本磁盘数据进行分类，得到所述每个维度上的样本数据所对应的ID值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述每个维度上的样本数据的预测结果为所述样本磁盘数据进行分类后得到的预测值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在接收到待测磁盘的磁盘数据之后，使用所述磁盘预测模型对所述待测磁盘的磁盘数据进行处理，确定所述待测磁盘是否为故障磁盘，包括：

接收到所述待测磁盘的磁盘数据之后，将所述待测磁盘的磁盘数据离散化至对应的分箱，得到所述待测磁盘的磁盘数据所对应的ID值；

根据所述待测磁盘的磁盘数据所对应的ID值确定所述待测磁盘的磁盘数据的权重值；

根据所述待测磁盘的磁盘数据的权重值从所述磁盘预测模型中确定所述待测磁盘是否为故障磁盘。

7.一种磁盘的故障预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于通过磁盘监控技术获取磁盘的样本磁盘数据，其中，所述样本磁盘数据包括多个维度上的样本数据；

分类模块，用于采用Bucketing技术对所述样本磁盘数据进行分箱处理，对所述样本磁盘数据进行分类；

训练模块，用于采用Owlqn模型对分类后的所述样本磁盘数据进行样本训练，得到磁盘预测模型；

确定模块，用于在接收到待测磁盘的磁盘数据之后，使用所述磁盘预测模型对所述待测磁盘的磁盘数据进行处理，确定所述待测磁盘是否为故障磁盘；

其中，所述训练模块包括：训练子模块，用于所述Owlqn模型对每个维度上的样本数据所对应的ID值进行训练，得到所述每个维度上的样本数据的权重值，其中，所述ID值为对所述样本磁盘数据进行分箱处理所得到的每个分箱的ID值；第二确定子模块，用于根据所述每个维度上的样本数据及对应的权重值，确定所述磁盘预测模型，其中，所述磁盘预测模型包括所述每个维度上的样本数据的预测结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述样本磁盘数据为SMART磁盘数据，其中，所述样本磁盘数据至少包括如下四个维度上的样本数据：原始值、标准值、最差值和累积值。