摘要
本发明涉及硬盘测试与验证技术领域,具体为基于多线程的固态硬盘可靠性自动化测试方法及系统,首先通过微秒级高粒度连续性能监控和深度解析SMART信息,辅以多线程并行处理,能够快速捕捉固态硬盘在并发负载下的细微性能波动并识别故障模式,然后利用提取到的多维度特征和机器学习模型实现早期预警,生成详细的故障诊断报告;通过动态错误纠正码强度验证和压力下的数据完整性验证,主动探测并优化固态硬盘的内部纠错机制。最终,结合预测可靠性建模,系统能够估算剩余使用寿命、预测故障,并为固态硬盘的设计、制造和固件优化提供产品优化建议,从而实现对固态硬盘故障检测可靠性的自动化、智能化和全生命周期管理。
技术关键词
固态硬盘可靠性
自动化测试方法
剩余使用寿命
机器学习模型
多线程并行处理
数据完整性验证
可靠性管理
NAND型闪存
性能监控
多源异构数据
识别故障
坏块管理
优化固态硬盘
模式
自动化测试系统
系统实时监控
精确时间戳
系统为您推荐了相关专利信息
攻击检测方法
攻击检测装置
代码特征
程序
规则集
产量预测方法
果树产量
光照强度数据
分布特征
机器学习模型
可视优化方法
数字孪生
三维网格数据
三角形
顶点