[发明专利]基于Z语言的存储系统抗软错误可靠性建模与评估方法

权利要求书

1.一种基于Z语言的存储系统抗软错误可靠性建模与评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，根据存储系统MS结构划分存储系统功能模块MFM，并根据Z语言规范，对存储系统进行分级建模，得到可靠性模型，包括存储系统可靠性模型Z-MS-RM和其子模型存储系统功能模块可靠性模型Z-MFM-RM；存储系统功能模块可靠性模型Z-MFM-RM表示为一个四元组：

Z-MFM-RM＝(FRate_MFM,State_MFM,STR_MFM,t)

式中，FRate_MFM表示存储系统功能模块的失效率，State_MFM表示存储系统功能模块的状态空间，STR_MFM表示状态转移关系，t表示时刻；

步骤2，采用隐马尔可夫模型HMM描述Z-MS-RM模型，为存储系统建立HMM_MS模型；所述HMM_MS是一个六元组，如下所示：

HMM_MS＝(I,Q,a_ij,b_ij,π,t)

其中，

(1)I表示长度为T的状态序列，记作I＝(i₁,i₂,...,i_T)，

(2)Q表示I对应的观测序列，记作Q＝(q₁,q₂,...,q_T)；

(3)a_ij表示隐含状态转移概率，即存储系统在各个状态间转换的概率，记为矩阵

A＝[a_ij]_N×N，其中：

a_ij＝P(i_t+1＝s_j|i_t＝s_i),i≤j,j≤N

表示在任意时刻t，若状态为s_i，则在下一时刻状态为s_j的概率，N表示总时间；

(4)b_ij表示HMM_MS的输出观测概率，即模型在当前状态下取得各个观测值的概率，

记为矩阵B＝[b_ij]_N×M,其中：

b_ij＝P(q_t＝o_j|i_t＝s_i),1≤i≤N,1≤j≤M

表示在任意时刻t，若状态为s_i，则观测值o_j被获取的概率，M表示总时间；

(5)π表示HMM_MS的初始状态概率，模型在初始时刻各状态出现的概率，记为

π＝(π₁,π₂,...,π_N)，其中：

π_i＝P(i₁＝s_i),1≤i≤N

表示模型的初状态为s_i概率；

(6)t表示时刻；

对于HMM_MS，q_t∈Q表示第t时刻的存储系统功能模块状态序列，取值范围为O＝(o₁,o₂,...,o_N)，o_i表示第i个状态序列，N＝2ⁿ，n为功能模块的数量，以0表示正常状态，以1表示失效状态；i_t∈I表示第t时刻存储系统的状态值，即存储系统是否失效，取值范围为S＝(s₁,s₂,...,s_M)＝{0,1}；

在任一时刻，观测变量的取值仅依赖于状态变量，即q_t依赖于i_t，与其他状态变量及观测变量的取值无关；同时，t时刻的状态i_t仅依赖于t-1时刻的状态i_t-1，与此前t-2个状态无关，即满足马尔可夫链性质，系统下一时刻的状态仅由当前状态决定，不依赖于以前任何状态；基于这种依赖关系，所有变量的联合分布概率为：

步骤3，根据连续时间马尔可夫链CTMC计算存储系统功能模块的失效率，对存储系统功能模块的可靠性进行评估；

步骤4，将存储系统失效与否状态定义为存储系统整体的状态变量空间S，各功能模块失效与否状态序列定义为存储系统整体的观测变量空间O，O中的状态通过步骤3中的存储系统功能模块的可靠性评估结果计算得到，利用HMM_MS模型对存储系统整体的可靠性进行评估。