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基於機器學習的磁碟故障預測研究

  • 作者：江天明|責編:黃朝昉
  • 出版社：武漢大學
  • ISBN：9787307226159
  • 出版日期：2022/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：102
人民幣：RMB 38 元      售價：元
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內容大鋼
    本書的主要工作包括如下三個方面：
    首先，針對基於有監督分類模型的磁碟故障預測方法存在適用性受限的問題，提出了基於異常檢測模型的磁碟故障預測方法SPA。SPA將故障磁碟樣本當作異常，僅利用健康磁碟樣本進行模型訓練，解決了模型冷啟動問題。
    其次，針對缺少預測錯誤代價評估指標的問題，提出了磁碟故障預測錯誤代價優化方法VCM。從降低可靠性維護開銷的角度出發，VCM將錯誤預測代價引入磁碟故障預測中，並通過代價敏感學習來降低錯誤預測代價。
    最後，針對基於扇區故障預測的掃描檢測方法導致掃描檢測開銷增加的問題，提出了自適應掃描檢測方法FAS。基於扇區故障預測結果，FAS對存在扇區故障的磁碟提高掃描檢測頻率，對健康磁碟降低掃描檢測頻率。此外，針對周期性的掃描檢測行為，提出了一種基於投票的映射方法來提升預測準確率。基於Backblaze真實數據集合的實驗結果顯示，相較于當前最優的掃描檢測方法，FAS在達到與前者相同可靠性的同時，能夠減少最高32％的掃描檢測開銷。實驗結果證明了扇區故障預測對降低掃描檢測開銷和提高數據可靠性的有效性。
作者介紹
江天明|責編:黃朝昉
    江天明，華中師範大學信息管理學院講師，主要研究方向是大數據分析、機器學習、異常檢測、推薦系統。在國內外重要核心期刊和學術會議上發表多篇論文，其中SCI論文2篇，中國電腦學會推薦B類會議論文2篇；獲得發明專利1項；主持中央高校基本科研業務費專項資金青年教師項目1項、中國博士后科學基金1項。
目錄
第1章  緒論
  1.1  數據中心磁碟故障預測的研究背景
  1.2  數據中心磁碟故障預測的國內外研究現狀
  1.3  本書的主要研究內容與思路
  1.4  本書章節安排
第2章  基於深度生成對抗網路的磁碟故障預測方法SPA
  2.1  SPA的研究背景與動機
  2.2  深度生成對抗網路相關研究
  2.3  SPA設計方案
  2.4  實驗評估
  2.5  本章小結
第3章  磁碟故障預測中預測錯誤代價優化方法VCM
  3.1  VCM的研究背景與動機
  3.2  代價敏感學習簡介
  3.3  VCM設計方案
  3.4  實驗評估
  3.5  本章小結
第4章  基於磁碟扇區故障預測的自適應掃描檢測方法FAS
  4.1  FAS的研究背景及動機
  4.2  磁碟掃描檢測簡介
  4.3  FAS設計方案
  4.4  FAS理論分析
  4.5  實驗評估
  4.6  本章小結
第5章  總結與展望
  5.1  總結
  5.2  展望
致謝
參考文獻
附錄1  攻讀學位期間發表論文目錄
附錄2  攻讀博士學位期間申請的發明專利和其他成果
附錄3  攻讀博士學位期間參與的科研項目
附錄4  英文縮略及含義

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