硬盘故障

摘要： 硬盘故障所致的数据丢失和损坏给企业和用户带来重大损失,硬盘故障预测也因此引起了学术界和企业界的高度重视,涌现了不少基于机器学习的故障预测方法,但由于存在机器学习算法模型的样本数据差异、性能指标不一致等原因,无法合理评估预测方法的优劣。鉴于此,建立了基于机器学习的硬盘故障检测评估平台,在统一的实验平台中对随机森林、逻辑回归、多层感知神经网络、决策树、朴素贝叶斯、极端梯度提升树、梯度提升决策树和AdaBoost算法模型进行故障预测性能比较,主要针对相同样本集和同一性能度量进行预测对比研究,还对同一预测模型在不同大小样本集上的预测效果进行了对比。实验结果表明:随机森林模型和梯度提升决策树模型不仅预测精度很高而且对不同规模的样本集具有很强的泛化性。

摘要： 针对数据中心硬盘故障单个预测模型性能差且预测结果单一的问题,设计一种基于树型组合贝叶斯网络(TCBN)组合模型的硬盘健康度预测模型。训练4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,模型在故障预测方面真阳率提升至0.857且能较好拟合实际剩余使用寿命。与传统等分健康度划分相比,准确率显著提升,为数据中心可靠性研究提供了一种方案。

摘要： 本文首先简要阐述了在信息时代背景的驱动下,数据存储技术的重要性作用;接着介绍了现阶段计算机数据的一般存放方式,以及在任何一种模式存储中硬盘故障带来的破坏性,然后本文详细专业得重点描述了硬盘驱动器故障的各种表现、针对各种故障情况下对应的数据恢复技术、以及各种存储模式下的数据备份技术。

摘要： 主动容错机制通过预先发现即将故障的硬盘来提醒系统提前迁移备份危险数据,从而显著提高存储系统的可靠性.针对现有研究无法准确评价主动容错副本存储系统可靠性的问题,提出几种副本存储系统的状态转换模型,然后利用蒙特卡洛仿真算法实现了该模型,从而模拟主动容错副本存储系统的运行,最后统计系统在某个运行时期内发生数据丢失事件的期望次数.采用韦布分布函数模拟设备故障和故障修复事件的时间分布,并定量评价了主动容错机制、节点故障、节点故障修复、硬盘故障以及硬盘故障修复事件对存储系统可靠性的影响.实验结果表明,当预测模型的准确率达到50％时,系统的可靠性可以提高1～3倍;与二副本系统相比,三副本系统对系统参数更敏感.所提模型可以帮助系统管理者比较权衡不同的容错方式以及系统参数下的系统可靠性水平,从而搭建高可靠和高可用的存储系统.

摘要： 计算机硬盘发生故障后,会对计算机的正常使用造成影响.为此,对硬盘故障进行快速修复显得尤为重要.文章从计算机硬盘及故障的主要原因分析入手,提出了有关计算机硬盘故障维修技术措施,仅供参考.

摘要： 纠删码消耗的存储空间较少,获得的数据可靠性较高,因此被分布式存储系统广泛采用.但纠删码在修复数据时较高的修复成本限制了其应用.为了降低纠删码的修复成本,研究人员在分组码和再生码上进行了大量的研究.由于分组码和再生码属于被动容错方式,对于一些容易出现失效的节点,采用主动容错的方式能更好地降低修复成本,维护系统的可靠性,因此,提出了一种主动容错的预测式纠删(Proactive basic-Pyramid,PPyramid)码.PPyramid码利用硬盘故障预测方法来调整basic-Pyramid码中冗余块和数据块之间的关联,将预测出的即将出现故障的硬盘划分到同一小组,使得在修复数据时,所有的读取操作在小组内进行,从而减少读取数据块的个数,节省修复成本.在基于Ceph搭建的分布式存储系统中,在修复多个硬盘故障时,将PPyramid码与其他常用的纠删码进行对比.实验结果表明,相比basic-Pyramid码,PPyramid码能降低6.3％～34.9％的修复成本和减少7.6％～63.6％的修复时间,相比LRC码、pLRC码、SHEC码、DLRC码,能降低8.6％～52％的修复成本和减少10.8％～52.4％的修复时间.同时,PPyramid码构造灵活,具有很强的实际应用价值.

摘要： 程序员编程的时候,一定会有一个备份。万一硬盘故障、代码丢失,没有备份,损失就会相当惨重。人生也是如此。当你只给自己留了一种选择,一旦那扇门被关上,便只能做困兽之斗。备份,就是另一种可能。西方一位哲人说过:“学习用左手剪指甲,因为你的右手未必永远管用。”这就是备份定律:思路清晰的人,凡事都有两手准备,从来不是一根筋走到底。

摘要： 428XL仪器作为目前主流的地震勘探设备,在地震勘探中得到广泛使用.然而,在某工区施工生产过程中,428XL仪器数据采集变慢直至不能正常工作.综合使用经验,采用排除法进行问题原因排查,确认为服务器硬盘存在故障.在现场条件有限的情况下,提出了在缺少一块硬盘情况下重装系统的解决方案.经过现场试验验证,故障处理方法有效,仪器工作正常.该临时解决方案为类似问题的解决提供有益参考.最后,给出了使用此类仪器的注意事项.

摘要： 本文将对数据库的维护模式加以介绍,分别以视频服务器故障以及系统应急故障为中心展开研究,探讨其中各类故障的有效判断处理方式,以期为各大电视台提供可靠参考。

摘要： 硬盘故障给数据中心的可靠性和可用性带来的影响越来越大,采用不同的机器学习方法构建基于自监控分析报告技术(self-monitoring,analysis and reporting technology,SMART)属性的硬盘故障预测模型策略的研究已经取得了一定的效果.但这些模型策略无法得到较为稳定的预测效果,并且无法选择适合于不同用户需求的最佳模型.为得到更高的准确率和较低的误报率,实现了基于Adaboost算法的BP神经网络预测模型优化方法.在此基础上,为更好地适用于实际工作场景,实现了根据遗传算法(genetic algorithm,GA),按照用户的预测效果要求,选择出最恰当的预测模型的方法,在不同的效果要求下选用不同的预测模型.

摘要： 硬盘是计算机系统中的重要组成部分,进行硬盘故障的原因分析,探讨硬盘故障的解决方法,是计算机维护和保护数据安全的重要工作内容.较详细分析了硬盘的软、硬故障的判定方法和维修方法,以确保尽可能地保护好计算机硬盘,出现故障后能够及时挽救硬盘的数据.

摘要： 本文作者根据多年从事计算机工作的体会,浅谈了计算机硬盘故障的原因及解决方法,以"抢救"出故障硬盘中的数据,把损失降到最低.

摘要： 利用存储备份和过滤模块来恢复存储设备，以使得存储设备变为可启动。存储备份和过滤模块使得阴影存储设备对基本输入输出系统(BIOS)和操作系统而言不可见。存储备份和过滤模块将来自存储设备的存储设备映像存储到阴影存储设备上。存储备份和过滤模块将所述存储设备映像的至少一段从阴影存储设备恢复到存储设备上。

摘要： 本实用新型涉及故障硬盘数据恢复用便携式硬盘电源。本实用新型提供的故障硬盘数据恢复用便携式硬盘电源，通过在壳体内设置用于将输入电能分为5V和12V的分压模块、用于对经分压模块处理后的电流过行稳压的稳压模块和用于对经稳压模块处理后的电流进行滤波的滤波模块，故障硬盘数据恢复过程中电源供电稳定，避免了由于电压不稳造成硬盘二次损坏；通过设置监控模块防止硬盘被烧毁、设置滤波模块增加电流稳定性，极大地避免了因电压不稳等原因造成故障硬盘数据恢复过程中对硬盘的二次损坏且携带方便。

摘要： 本发明公开了一种面向硬盘故障预测的特征选择方法及硬盘故障预测方法。本发明特征选择方法包括：1)以设定时间间隔T采集所选w块硬盘的SMART信息p次；所述SMART信息为硬盘的N维特征信息；2)分别计算每一维特征p次采集的特征值的方差或标准差，过滤掉方差或标准差小于设定阈值y的M个特征，保留剩余的N‑M个特征；3)选用x种算法对所保留的N‑M个特征分别进行重要程度的排序，生成x个序列；4)计算所保留的每一特征在各序列中位置的平均值，根据平均值对特征进行排序，生成序列b；5)从该序列b中选取前k个特征并测试每次所选特征所建预测模型的召回率，将召回率最大值对应的所选特征作为最终的特征筛选结果。

摘要： 本发明实施例提供一种硬盘故障处理方法。所述方法由存储阵列的阵列控制器执行。所述存储阵列包括多个硬盘，每个硬盘被划分多个存储块，位于不同硬盘的多个存储块通过冗余算法构成存储块组。所述方法包括：获取第一硬盘中发生故障的故障区的故障信息；当所述故障信息指示所述故障区有数据丢失时，则确定丢失数据所在的故障存储块；利用所述故障存储块所归属的存储块组中的其他存储块恢复所述故障存储块的数据；将所恢复的数据存储至恢复存储块，所述恢复存储块位于第二硬盘，所述第二硬盘为除所述存储块组所在的硬盘以外的硬盘；记录所述故障存储块中的数据在所述第一硬盘中的地址与所述恢复数据块在所述第二硬盘中的地址的对应关系。

摘要： 本发明公开了一种面向硬盘故障预测的特征选择方法及硬盘故障预测方法。本发明特征选择方法包括：1)以设定时间间隔T采集所选w块硬盘的SMART信息p次；所述SMART信息为硬盘的N维特征信息；2)分别计算每一维特征p次采集的特征值的方差或标准差，过滤掉方差或标准差小于设定阈值y的M个特征，保留剩余的N‑M个特征；3)选用x种算法对所保留的N‑M个特征分别进行重要程度的排序，生成x个序列；4)计算所保留的每一特征在各序列中位置的平均值，根据平均值对特征进行排序，生成序列b；5)从该序列b中选取前k个特征并测试每次所选特征所建预测模型的召回率，将召回率最大值对应的所选特征作为最终的特征筛选结果。

摘要： 本发明涉及一种基于硬盘自适应报告数据的数据中心硬盘故障预测方法，与现有技术相比解决了硬盘故障预测无法满足实际使用需求的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据集的建立；故障预测模型的构建；故障预测模型的训练；待预测数据的获取；预测结果的获得。本发明根据真实数据中心硬盘SMART数据的特点，利用随机森林算法建立高效的硬盘故障预测模型，并对其进行改进，使得预测模型更贴合真实数据中心硬盘故障预测的场景，提高了数据中心硬盘故障预测的准确率和效率。

摘要： 本发明实施例提供一种硬盘故障处理方法。所述方法由存储阵列的阵列控制器执行。所述存储阵列包括多个硬盘，每个硬盘被划分多个存储块，位于不同硬盘的多个存储块通过冗余算法构成存储块组。所述方法包括：获取第一硬盘中发生故障的故障区的故障信息；当所述故障信息指示所述故障区有数据丢失时，则确定丢失数据所在的故障存储块；利用所述故障存储块所归属的存储块组中的其他存储块恢复所述故障存储块的数据；将所恢复的数据存储至恢复存储块，所述恢复存储块位于第二硬盘，所述第二硬盘为除所述存储块组所在的硬盘以外的硬盘；记录所述故障存储块中的数据在所述第一硬盘中的地址与所述恢复数据块在所述第二硬盘中的地址的对应关系。

摘要： 本发明实施例提供一种硬盘故障处理方法。所述方法由存储阵列的阵列控制器执行。所述存储阵列包括多个硬盘，每个硬盘被划分多个存储块，位于不同硬盘的多个存储块通过冗余算法构成存储块组。所述方法包括：获取第一硬盘中发生故障的故障区的故障信息；当所述故障信息指示所述故障区有数据丢失时，则确定丢失数据所在的故障存储块；利用所述故障存储块所归属的存储块组中的其他存储块恢复所述故障存储块的数据；将所恢复的数据存储至恢复存储块，所述恢复存储块位于第二硬盘，所述第二硬盘为除所述存储块组所在的硬盘以外的硬盘；记录所述故障存储块中的数据在所述第一硬盘中的地址与所述恢复数据块在所述第二硬盘中的地址的对应关系。

摘要： 本发明公开了一种固态硬盘故障在线处理方法，固态硬盘内部发生错误的故障模块通过中断方式通知与主机交互的前端模块；前端模块保留与主机接口，将与故障模块通信的接口设置为回环模式；回环模式下，前端模块接收并向故障模块转达主机下发的命令，故障模块直接返回完成，不执行命令对应功能；前端模块向主机返回中止。还公开了一种固态硬盘，其特征是，所述固态硬盘根据功能划分为前端模块、算法模块和后端模块，算法模块和后端模块内部包括检测代码，用于检测模块内部错误。在固态硬盘发生软件逻辑故障后，通过将故障模块的连接接口设置为回环模式，保证固态硬盘不掉盘，屏蔽固态硬盘的部分功能，防止故障扩散。

摘要： 本发明提供一种硬盘背板及计算机装置、硬盘故障检测方法及存储器，该硬盘背板包括硬盘接口、硬盘电源线，还包括：电流传感器，所述电流传感器用于监测对应的硬盘电源线的电流值；电压传感器，所述电压传感器用于监测对应的硬盘电源线的电压值；FPGA芯片，所述FPGA芯片与所述电流传感器、所述电压传感器连接，用于接收所述电流值、所述电压值；所述FPGA芯片与硬盘接口中的SMBus总线连接；所述FPGA芯片用于判断所述电压值、所述电流值是否在预设正常范围；如果否，则发出警报。本发明中采用电压传感器，电流传感器检测对应的硬盘电源线的电压、电流，FPGA芯片判断电压，电流是否正常，在不正常时，发出警报。从而能够准确高效的进行硬盘故障定位。