摘要
本发明提供的磁盘寿命的预测方法、装置、电子设备和存储介质,涉及计算机硬件领域;方法包括:获取影响磁盘健康的各特征项数据,包括SMART属性数据、IOPS数据、基本信息数据、文件类型数据和操作系统数据;对各特征项数据进行数据处理,通过数据归一化和数据编码进行规范化和特征提取;按照时间戳对数据处理后的各特征项数据进行对齐,构建时间序列数据集;根据时间序列数据集训练机器学习模型,获得磁盘寿命预测模型;部署磁盘寿命预测模型至磁盘健康状况监测系统,实时监测磁盘健康状况,计算目标磁盘的剩余寿命。本发明通过实时采集影响磁盘寿命的各项数据输入预测模型来预测磁盘健康状况,能更精准地预测磁盘的健康变化,提前发现磁盘故障。
技术关键词
寿命预测模型
健康状况监测系统
随机森林模型
评估机器学习模型
序列
磁盘操作系统
支持向量机模型
长短期记忆网络
数据编码
机器学习算法
训练机器学习模型
操作系统数据
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