【摘 要】
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随着大数据、人工智能、云计算以及物联网等技术的不断发展与完善,全球数据呈爆发式增长,数据安全显得愈发重要。传统的多副本和纠删码等被动容错技术会造成存储空间、网络带宽和计算资源的浪费。为了降低这部分开销,相关研究人员开始研究以硬盘故障预测为主的主动容错技术。现有故障预测方法仍然存在预测误差,且每次故障预测都是一个相对独立的过程,导致其预测结果可解释性较差,对硬盘处理决策的指导意义有限,实际应用价值低
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随着大数据、人工智能、云计算以及物联网等技术的不断发展与完善,全球数据呈爆发式增长,数据安全显得愈发重要。传统的多副本和纠删码等被动容错技术会造成存储空间、网络带宽和计算资源的浪费。为了降低这部分开销,相关研究人员开始研究以硬盘故障预测为主的主动容错技术。现有故障预测方法仍然存在预测误差,且每次故障预测都是一个相对独立的过程,导致其预测结果可解释性较差,对硬盘处理决策的指导意义有限,实际应用价值低。论文提出了一种基于强化学习的硬盘故障预测方法。该方法首先通过数据预处理和特征工程对原始的硬盘属性数据进行处理。然后使用分类算法预测硬盘的故障概率,使用回归算法预测硬盘的剩余使用寿命,并将二者结合起来评估硬盘的健康状态,评估结果受预测误差影响小。最后以硬盘的状态值为基础建立强化学习决策模型,通过多元反馈机制和模拟环境对模型的策略进行优化,使模型能准确评估决策风险,衡量当前决策能带来的长期收益,根据硬盘状态做出风险最小的硬盘处理决策,其决策结果具有更高的可解释性和实际应用价值。实验结果表明,本文提出的方法决策结果更加稳定,且总体性能更高,平均在硬盘剩余34.68天寿命时做出更换硬盘的决策,同时决策的召回率也达到了96.87%。
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