1(北京大学软件与微电子学院 北京 102600);2(中兴通讯股份有限公司 广东深圳 518057);3(北京大学信息科学技术学院 北京 100871) (yanghongzhang@pku.edu.cn)
出版日期: 2020-02-01基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFB1003302)；国家自然科学基金项目(61672062)；江苏省工业和信息产业转型升级专项资金项目(2018GX02517)Proactive Fault Tolerance Based on “Collection—Prediction—Migration—Feedback” Mechanism
Yang Hongzhang1, Yang Yahui1, Tu Yaofeng2, Sun Guangyu3, and Wu Zhonghai11(School of Software & Microelectronics, Peking University, Beijing 102600);2(ZTE Corporation, Shenzhen, Guangdong 518057);3(School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871)
Online: 2020-02-01Supported by:This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2018YFB1003302), the National Natural Science Foundation of China(61672062), and the Jiangsu Provincial Program of Industrial & Information Industry Transformation (2018GX02517).摘要/Abstract
摘要： 硬盘故障是数据中心最主要的故障，严重影响了可靠性.传统的数据容错技术一般都是通过增加数据冗余来实现的，存在缺陷.主动容错技术通过预测硬盘故障提前将数据迁移，成为研究热点.现有技术大多研究硬盘故障预测，缺乏采集、迁移、反馈的研究，难以商用.提出“采集—预测—迁移—反馈”全流程主动容错机制，包括：分时硬盘信息采集方法、滑动窗口记录合并及样本构建方法、多类型硬盘故障预测方法、多盘联合数据迁移方法、预测结果二级验证及快速反馈方法.测试表明：采集硬盘信息对业务影响仅0.96%，硬盘故障预测召回率达94.66%，数据修复时间较传统方法减少55.10%.该工作已在中兴通讯的数据中心稳定商用，满足了主动容错技术在高可靠、高智能、低干扰、低成本、广适用等核心目标.
参考文献
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