【摘 要】
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大数据技术发展产生的海量数据急需一种可靠的数据存储方法，现有的主动故障预测方法相比被动容错机制可取得更好的效果，但是故障硬盘预测领域仍有一些问题亟待解决。当前的故障硬盘预测方法大多是离线的，通过滑动窗口将硬盘数据切分为样本，使用欠采样或过采样解决样本不平衡问题。然而，硬盘数据的分布会随时间变化，下采样可能会丢失一些有用特征，过采样可能会导致训练过拟合，该样本使用方式也忽略了样本之间的时间相关性。为
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61872186）； 南京邮电大学校级自然科学基金项目（NY221070）；
论文部分内容阅读
大数据技术发展产生的海量数据急需一种可靠的数据存储方法，现有的主动故障预测方法相比被动容错机制可取得更好的效果，但是故障硬盘预测领域仍有一些问题亟待解决。当前的故障硬盘预测方法大多是离线的，通过滑动窗口将硬盘数据切分为样本，使用欠采样或过采样解决样本不平衡问题。然而，硬盘数据的分布会随时间变化，下采样可能会丢失一些有用特征，过采样可能会导致训练过拟合，该样本使用方式也忽略了样本之间的时间相关性。为了解决这些问题，将存储系统中硬盘的整个运行维护过程视为一个顺序决策过程，使用深度强化学习DQN算法求解。在强化学习语境下，样本不平衡问题转化为稀疏奖励问题。通过奖励塑造及探索机制解决稀疏奖励问题，在模型部署后利用经验回放实现模型在线学习。在开源数据集BackBlaze上的实验验证了该方法的有效性。
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