【摘 要】
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随着单点高密度采集技术和室内处理技术的发展,数据量激增,对数据计算存储与安全提出了更高的要求。为保障现场工作站与室内集群主机数据安全,在现有硬盘维护和数据恢复手段基础上,采样 6 万机械硬盘数据,利用 Anaconda 随机森林机器学习算法对硬盘 SMART 静态数据进行训练,将原始数据进行填充整理,特征项进行相关性验证,采用交叉验证进行算法调参建模,并利用模型对硬盘故障进行了预测。模型应用在集群存储硬盘和单机工作站中,完成硬盘数据迁移与 Raid 系统重建。
【机 构】
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中石化地球物理公司胜利分公司地球物理研究所
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随着单点高密度采集技术和室内处理技术的发展,数据量激增,对数据计算存储与安全提出了更高的要求。为保障现场工作站与室内集群主机数据安全,在现有硬盘维护和数据恢复手段基础上,采样 6 万机械硬盘数据,利用 Anaconda 随机森林机器学习算法对硬盘 SMART 静态数据进行训练,将原始数据进行填充整理,特征项进行相关性验证,采用交叉验证进行算法调参建模,并利用模型对硬盘故障进行了预测。模型应用在集群存储硬盘和单机工作站中,完成硬盘数据迁移与 Raid 系统重建。
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