[发明专利]硬盘更换判别方法、装置、设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202110697081.5 申请日: 2021-06-23
公开(公告)号: CN113312006A 公开(公告)日: 2021-08-27
发明(设计)人: 冯期明;卢道和;罗锶;曾可;黄耿冬;邵海涛;鲁东东;郭江涛 申请(专利权)人: 深圳前海微众银行股份有限公司
主分类号: G06F3/06 分类号: G06F3/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 张莉
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 硬盘 更换 判别 方法 装置 设备 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种硬盘更换判别方法,其特征在于,所述硬盘更换判别方法包括:

获取目标硬盘对应的硬盘运行时间,提取所述硬盘运行时间内的健康特征值以及退役特征值;

构建所述健康特征值在所述硬盘运行时间内的随时间变化矩阵,获得健康特征数据;

构建所述退役特征值在所述硬盘运行时间内的随时间变化矩阵,获得退役特征数据;

基于硬盘状态预测模型、所述健康特征数据和所述退役特征数据,通过对所述目标硬盘进行健康状态预测和退役状态预测,判别所述目标硬盘是否需要进行更换。

2.如权利要求1所述硬盘更换判别方法,其特征在于,所述硬盘状态预测模型包括健康状态预测模型和退役状态预测模型,

所述基于硬盘状态预测模型、所述健康特征数据和所述退役特征数据,通过对所述目标硬盘进行健康状态预测和退役状态预测,判别所述目标硬盘是否需要进行更换的步骤包括:

通过将所述健康特征数据输入所述健康状态预测模型,对所述目标硬盘进行健康状态预测,获得健康状态预测结果;

若所述健康状态预测结果为不健康,则判定所述目标硬盘需要进行更换;

若所述健康状态预测结果为健康,则通过将所述退役特征数据输入所述退役状态预测模型,对所述目标硬盘进行退役状态预测,获得退役状态预测结果;

基于所述退役状态预测结果,判别所述目标硬盘是否需要进行更换。

3.如权利要求1所述硬盘更换判别方法,其特征在于,所述硬盘状态预测模型包括健康状态预测模型和退役状态预测模型,

所述基于硬盘状态预测模型、所述健康特征数据和所述退役特征数据,通过对所述目标硬盘进行健康状态预测和退役状态预测,判别所述目标硬盘是否需要进行更换的步骤包括:

通过将所述健康特征数据输入所述健康状态预测模型,对所述目标硬盘进行健康状态预测,获得健康状态预测结果;

通过将所述退役特征数据输入所述退役状态预测模型,对所述目标硬盘进行退役状态预测,获得退役状态预测结果;

对所述健康状态预测结果和所述退役状态预测结果进行聚合,获得硬盘状态预测结果;

基于所述硬盘状态预测结果,判别所述目标硬盘是否需要进行更换。

4.如权利要求2或3所述硬盘更换判别方法,其特征在于,所述健康状态预测模型包括卷积神经网络模型和循环神经网络模型,

所述通过将所述健康特征数据输入所述健康状态预测模型,对所述目标硬盘进行健康状态预测,获得健康状态预测结果的步骤包括:

将所述健康特征数据输入所述卷积神经网络模型,以基于所述健康特征数据在硬盘运行时间内的分布状况,对所述目标硬盘进行健康状态预测,获得第一健康状态预测结果;

将所述健康特征数据输入所述循环神经网络模型,以基于所述健康特征的变化趋势,对所述目标硬盘进行健康状态预测,获得第二健康状态预测结果;

对所述第一健康状态预测结果和所述第二健康状态预测结果进行聚合,获得所述健康状态预测结果。

5.如权利要求4所述硬盘更换判别方法,其特征在于,所述健康特征数据包括在所述硬盘运行时间内的时序健康特征数据,所述第一健康状态预测结果包括健康概率,

所述将所述健康特征数据输入所述卷积神经网络模型,以基于所述健康特征数据在硬盘运行时间内的分布状况,对所述目标硬盘进行健康状态预测,获得第一健康状态预测结果的步骤包括:

基于所述卷积神经网络模型中的特征提取器,将所述时序健康特征数据映射为特征提取结果;

基于所述卷积神经网络模型中的分类器,将所述特征提取结果转换为所述健康概率。

6.如权利要求1所述硬盘更换判别方法,其特征在于,所述退役特征值至少包括硬盘温度和硬盘业务复杂度中的一种。

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