基于Fcn-Attention的硬盘故障预测方法

• 作者: 张佳惠
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 硬盘故障预测 异常检测 注意力机制 全卷积网络
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 电子工程|Electronic Engineering
• 页码范围: 48-50
• 页数: 3页
• 分类号: TP391|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.24.013

摘要

保证大型数据中心服务的可靠性越来越重要,硬盘是大型数据中心中故障率最高的组件.如果能够预测硬盘的故障情况就可以提前对数据进行保护和隔离,避免造成重大损失.然而当前的预测器不能同时有效地提取时间序列的长短期依赖关系,学习样本的有效特征.文章提出了基于注意机制的全卷积注意力模型,该模型能够解决长短期依赖问题,有效识别故障模式.最后在采集的SMART日志的数据集中证明了模型的有效性.