【摘 要】
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随着数据共享技术的发展,数据规模呈指数型增长,数据的存储形式也逐步迈向云端,数据安全管理的难度倍增,导致企业数据中心故障事件频发。这些故障会带来难以估量的经济损失。报告[1,2]指出,云存储中心出现的诸类故障中,硬盘问题占比最高。因此通过硬盘数据开展可靠性研究能有效避免数据灾害发生,本文主要研究有:（1）针对硬盘样本数据不平衡和SMART特征冗余导致预测模型的真阳率和假阳率指标不佳的问题,提出了基
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随着数据共享技术的发展,数据规模呈指数型增长,数据的存储形式也逐步迈向云端,数据安全管理的难度倍增,导致企业数据中心故障事件频发。这些故障会带来难以估量的经济损失。报告[1,2]指出,云存储中心出现的诸类故障中,硬盘问题占比最高。因此通过硬盘数据开展可靠性研究能有效避免数据灾害发生,本文主要研究有:（1）针对硬盘样本数据不平衡和SMART特征冗余导致预测模型的真阳率和假阳率指标不佳的问题,提出了基于GHM-XGBoost的硬盘故障预测模型。首先,通过m RMR方法对硬盘SMART特征进行降维;然后,利用GHM样本均衡方法,计算硬盘各类样本的梯度来均衡与模型结果之间的影响;最后,采用遗传算法对模型进行参数优化。实验显示,提出的GHM-XGBoost硬盘故障预测模型在真阳率和假阳率双指标方面优于其它预测模型,真阳率提升至0.864,假阳率降低至0.032。（2）基于实际运维场景,为解决数据中心硬盘故障预测结果单一的问题,提出了一种基于TCBN（树型组合贝叶斯网络）组合模型的硬盘健康度预测方法。训练四个单一分类器并将输出作为特征节点,提出“SMART-Degree”硬盘健康度划分,将统计后的健康度等级作为贝叶斯网络的分类节点,以全连接方式进行组合得到TCBN组合模型。实验结果表明,与传统的等分健康度划分相比,最佳区间的准确率提升到75%。此外,模型在故障预测方面真阳率高于单一模型并且能较好拟合实际剩余使用寿命,即证明该模型能提供更多元的故障预测结果且准确率和灵活度较高。本课题分别从硬盘故障预测模型本身以及实际运维场景两个角度出发,一方面为硬盘故障二分类模型提供了精细的优化方案,从而提升预测模型的各项指标;另一方面为企业运维人员提供了多元的硬盘状态信息,从而降低硬盘故障导致发生数据丢失事件的频次。两项研究相辅相成,针对不同规模、不同机制及需求的数据中心提供了多元的硬盘故障预测解决方案。
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