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　　當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，信息技術(shù)扮演著企業(yè)和組織運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵角色。然而，隨著IT環(huán)境不斷復(fù)雜化和數(shù)據(jù)量激增，傳統(tǒng)的運(yùn)維管理方法已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的需求。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，智能運(yùn)維（Artificial intelligence for IT operations，簡(jiǎn)稱(chēng)AIOPS）應(yīng)運(yùn)而生。

　　AIOPS融合了人工智能、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，旨在優(yōu)化IT運(yùn)維的效率、可靠性和可用性。在AIOPS的范疇內(nèi)，硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器（HDD）故障預(yù)測(cè)是其中一個(gè)至關(guān)重要的組成部分。在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)被譽(yù)為“新時(shí)代的石油”，HDD作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基礎(chǔ)設(shè)備，在數(shù)據(jù)中心、服務(wù)器和個(gè)人計(jì)算機(jī)中廣泛使用，扮演著關(guān)鍵角色。然而其敏感、精確、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特性往往也使得某些故障難以避免。因此，通過(guò)AIOPS來(lái)實(shí)現(xiàn)HDD故障預(yù)測(cè)，避免數(shù)據(jù)丟失、業(yè)務(wù)中斷、維護(hù)成本上升，從而保障數(shù)據(jù)可用性和系統(tǒng)穩(wěn)定性，逐漸成為保障業(yè)務(wù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的重要手段。

　　為什么硬盤(pán)會(huì)出現(xiàn)故障？

　　由旋轉(zhuǎn)磁盤(pán)和漂浮在其上方的讀/寫(xiě)頭組合而成的硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器盡管結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但它們已經(jīng)證明了自己作為數(shù)據(jù)載體的價(jià)值。然而，引起機(jī)械硬盤(pán)發(fā)生故障的原因有多種：首先，如高溫、濕度、機(jī)械磨損、讀寫(xiě)操作頻率等，這些因素之間的相互作用使得故障模式變得更為復(fù)雜，大大提高了預(yù)測(cè)難度。其次，溫度、振動(dòng)、讀寫(xiě)速度、錯(cuò)誤率等多樣性HDD性能數(shù)據(jù)在規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境中對(duì)進(jìn)行有效利用和分析，無(wú)疑也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

　　傳統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)方法主要基于固定的閾值和經(jīng)驗(yàn)判斷，存在明顯的限制：傳統(tǒng)方法只能在故障已經(jīng)發(fā)生或接近發(fā)生時(shí)才采取行動(dòng)，無(wú)法預(yù)測(cè)性地防止故障；基于閾值的警報(bào)往往容易誤報(bào)，因?yàn)槟承﹨��?shù)可能因正常使用而產(chǎn)生波動(dòng)；傳統(tǒng)方法通常需要大量的人工干預(yù)，增加管理成本。相比之下，智能算法的引入為HDD故障預(yù)測(cè)帶來(lái)諸多可能性，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力可以更好地利用和分析這些多樣化的數(shù)據(jù)，從海量的硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，進(jìn)而更加準(zhǔn)確地進(jìn)行故障預(yù)測(cè)。

　　HDD故障預(yù)測(cè)解決方案

　　方案主要包含兩部分：模型離線(xiàn)訓(xùn)練以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和警報(bào)。首先通過(guò)離線(xiàn)訓(xùn)練得到可用的預(yù)測(cè)模型，然后將模型運(yùn)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)故障預(yù)測(cè)。

• 模型離線(xiàn)訓(xùn)練

　　模型離線(xiàn)訓(xùn)練整體流程如圖1所示。模型所需數(shù)據(jù)為S.M.A.R.T.（Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology，自我監(jiān)測(cè)、分析及報(bào)告技術(shù)，即一種自動(dòng)的硬盤(pán)狀態(tài)檢測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)和規(guī)范）數(shù)據(jù)，主要指硬盤(pán)運(yùn)行過(guò)程中的指標(biāo)值。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，由于并非所有原始屬性都是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可用特征，因此需要先去除冗余和不相關(guān)的特征并選擇與預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)的特征，然后對(duì)于空缺的數(shù)據(jù)進(jìn)行向前補(bǔ)全。同時(shí)，故障盤(pán)最后兩周的樣本均為潛在故障樣本（預(yù)示著該硬盤(pán)可能隨時(shí)會(huì)發(fā)生故障），即需要將最后兩周的樣本設(shè)置為故障盤(pán)樣本標(biāo)簽。最后，二維數(shù)據(jù)類(lèi)圖構(gòu)建則是將時(shí)間作為第二維度(SMART屬性作為第一維度)，使用滑動(dòng)窗口的方式，構(gòu)建出二維數(shù)據(jù)圖，如圖2所示。經(jīng)過(guò)此階段處理能夠保持SMART數(shù)據(jù)的時(shí)間局部性，有利于磁盤(pán)故障預(yù)測(cè)。最后將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，分別組成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集用于模型訓(xùn)練和評(píng)估。

　　圖1 模型離線(xiàn)訓(xùn)練

　　圖2 滑動(dòng)窗口構(gòu)建數(shù)據(jù)類(lèi)圖

　　在故障預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練過(guò)程中（圖3中虛線(xiàn)框所示），只使用健康硬盤(pán)的樣本。編碼器GE用來(lái)對(duì)原始輸入圖片x進(jìn)行編碼，得到圖片特征z，解碼器GD對(duì)編碼后的圖片特征z`進(jìn)行解碼。得到重構(gòu)圖片x`。為檢測(cè)異常，添加一個(gè)編碼器E來(lái)學(xué)習(xí)重構(gòu)樣本x`的特征表示z`。對(duì)于原始樣本x和生成圖片x`，交由判別網(wǎng)絡(luò)D來(lái)判別真?zhèn)�，這樣，在判別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更新時(shí)，判別網(wǎng)絡(luò)的判別能力會(huì)得到提升。

　　圖3 故障預(yù)測(cè)模型

　　在模型預(yù)測(cè)過(guò)程中（圖3中實(shí)線(xiàn)框所示），無(wú)判別網(wǎng)絡(luò)，只利用生成網(wǎng)絡(luò)。將硬盤(pán)當(dāng)前的二維SMART數(shù)據(jù)類(lèi)圖作為輸入，經(jīng)過(guò)模型中生成網(wǎng)絡(luò)的處理，得到輸入類(lèi)圖的特征表示z和生成網(wǎng)絡(luò)的特征表示z`。其預(yù)測(cè)原理是，利用z和z`之間的差異來(lái)衡量樣本生成的有效性，且兩者差異越小，樣本生成越好。因此，兩者的L2范式A(X)=||z-z`||2被用于衡量樣本的異常度，即當(dāng)值大于某一閾值時(shí)，表示樣本異常，即該硬盤(pán)將發(fā)生故障。其背后原因是，在訓(xùn)練過(guò)程中只利用和學(xué)習(xí)健康硬盤(pán)樣本的分布，則使得健康硬盤(pán)樣本的差異更小，即z和z`的差距更小。在預(yù)測(cè)時(shí)，如果輸入樣本來(lái)自故障硬盤(pán)，則會(huì)因?yàn)楣收蠘颖酒�離健康樣本的分布，導(dǎo)致z和z`差異更顯著。

　　模型每次迭代訓(xùn)練使用AUC（Area Under Curve，接受者操作特征曲線(xiàn)下面積）區(qū)域預(yù)測(cè)效果最好的模型參數(shù)進(jìn)行保存并供后續(xù)預(yù)測(cè)使用。模型訓(xùn)練完成后使用準(zhǔn)確率對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估，經(jīng)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性可達(dá)99%。

• 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和警報(bào)

　　當(dāng)模型訓(xùn)練完成后將HDD故障預(yù)測(cè)引擎順利整合到多設(shè)備管理軟件InView端，允許實(shí)時(shí)采集硬盤(pán)SMART數(shù)據(jù)，并利用模型進(jìn)行在線(xiàn)推理預(yù)測(cè)未來(lái)兩周內(nèi)硬盤(pán)發(fā)生故障可能性（如圖4所示）。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到硬盤(pán)出現(xiàn)故障風(fēng)險(xiǎn)立即觸發(fā)告警機(jī)制，及時(shí)通知用戶(hù)進(jìn)行換盤(pán)處理。此機(jī)制不僅能夠確保數(shù)據(jù)的安全可靠性，還提高了硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器的整體性能和維護(hù)效率，強(qiáng)力保障了業(yè)務(wù)的連續(xù)性和數(shù)據(jù)管理的穩(wěn)定性。

　　圖4 InView端HDD故障預(yù)測(cè)

　　通過(guò)AIOPS技術(shù)，浪潮信息HDD磁盤(pán)故障預(yù)測(cè)解決方案不僅實(shí)現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，還成功整合預(yù)測(cè)引擎和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠在故障風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)采取及時(shí)的措施，保護(hù)數(shù)據(jù)的安全和業(yè)務(wù)的連續(xù)性。

　　未來(lái)，將繼續(xù)優(yōu)化和拓展HDD磁盤(pán)故障預(yù)測(cè)能力：

• 除SMART數(shù)據(jù)外拓展更多類(lèi)型數(shù)據(jù)，全方位多角度評(píng)估硬盤(pán)健康狀況；
• 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為識(shí)別和預(yù)測(cè)復(fù)雜的故障模式提供更多工具；
• 進(jìn)一步改進(jìn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和警報(bào)系統(tǒng)，提高智能化和自適應(yīng)性，使系統(tǒng)學(xué)習(xí)并適應(yīng)不斷變化的硬盤(pán)性能和環(huán)境條件；
• 研究自動(dòng)化響應(yīng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)更快速的故障處理，進(jìn)一步降低業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。

　　面對(duì)生成式AI掀起的變革浪潮，5G、AI大語(yǔ)言模型、自動(dòng)駕駛等各類(lèi)新技術(shù)融合，大容量HDD依然是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心、云服務(wù)提供商以及超大規(guī)模云業(yè)務(wù)領(lǐng)域的首選，浪潮信息將繼續(xù)秉承“極致存儲(chǔ)，智慧有數(shù)”的理念，基于自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)不斷創(chuàng)新，持續(xù)推動(dòng)該領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，以可靠高效的一體式解決方案守護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全，助力千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　消息來(lái)源：浪潮信息