一种基于机器学习的分布式存储故障预测方法及系统

本发明涉及分布式存储和机器学习技术领域，具体涉及一种基于机器学习的分布式存储故障预测方法及系统，该方法获取初始样本数据集合；基于高维数据特征的聚类分析，从初始样本数据集合中筛选出对应高维空间的初始锚点集合；将初始锚点集合输入到训练好的生成对抗网络中，经生成器的处理得到目标样本数据集合；构建初始多层感知机，将目标样本数据集合输入到初始多层感知机中进行训练，训练过程中，基于Adam优化器自适应地调整学习率；训练结束后，输出目标多层感知机；获取对应分布式存储系统实时运行状态的实时运行数据，将所述实时运行数据输入到所述目标多层感知机中，进行分布式存储故障的预测。该方法的实施能够提高预测准确率。