最后的选择——IDE硬盘购买之我见

曾有人预言2003年传统IDE硬盘会在市场上消失，串行S-ATA硬盘将取代传统并行ATA硬盘。但实际情况是，S-ATA就技术本身而言，或许能称之为成熟，但作为产品在市场上却完全谈不上短期能够普及。原因是多方面的，S-ATA现在最大的硬伤是其昂贵的价格和紧缺的货源。

基于随机森林的硬盘故障率预测研究

为了避免硬盘出现故障而造成大量数据丢失,文章提出一种基于随机森林的方法对硬盘的故障进行预测,降低其丢失数据的风险。首先,在数据预处理方面,对所采用的数据做特征映射预处理;其次,通过对决策树进行构建及选取等,构建随机森林预测模型,根据所选取的特征属性预测硬盘故障率所在的区间,并且特征属性的变化能反映出硬盘故障率的变化趋势;最后,对构建的随机森林模型参数进行调优,选取不同的n_estimators参数值进行测试和优化。实验结果表明,与XGBoost(Extreme Gradient Boosting)、LSTM(Long Short-Term Memory)等方法相比,本文方法的F1值(F-Measure)分别提高了0.93%和1.84%,并且对随机森林预测模型的参数值进行不同取值测试,最终准确率达到98.18%,比默认值提高了1.23%,证明该方法能更精确地预测硬盘故障率,反映出硬盘故障率基于特征属性的变化趋势。

基于AE-LSTM的多目标硬盘故障预测方法

硬盘故障预测是在故障发生前发出预警,避免数据丢失或服务中断,提高数据中心的可靠性和安全性;然而,大多数故障预测模型将硬盘故障问题转化为二分类任务,忽略了硬盘故障是渐变过程的,并且缺乏故障诊断功能;因此,提出了一种基于AE-LSTM的硬盘故障预测框架,实现多目标任务:硬盘健康状态分级、硬盘剩余使用寿命预测、硬盘故障诊断;采用回归决策树模型智能化对硬盘健康状态进行标记,并通过AE-LSTM模型提取鲁棒的隐藏变量,构建剩余使用寿命预测模型和硬盘健康状态分级模块,根据AE模块的输入输出差异进行硬盘故障诊断;在Backblaze公开数据集上,对比了RF、LSTM和AE-LSTM三种算法,实验结果证实了AE-LSTM算法在多目标硬盘故障预测中的有效性和优势。

大规模集群硬盘故障预测可迁移性研究

硬盘驱动器(HDD)仍然是大型数据中心与超算中心主要和重要的存储部件,而存储集群规模地持续扩大对硬盘故障预测的研究不断提出挑战.当前,前人已使用统计学、机器学习和深度学习等不同类型的故障预测方法用于大规模存储集群的硬盘故障预测,并取得不俗的研究结果.但是,对于故障模型的迁移性与数据集差异的相关研究还较少.我们收集了多种类型的HDD数据集与基于不同策略的模型,对其进行交叉实验验证,在模型迁移性、数据集预处理和模型参数方面获得了相关实验结果,例如:数据集在回溯时间与平衡度上的设置显著影响一定程度的预测模型性能,而模型参数设置则并不敏感;模型在不同数据集之间的可迁移性强弱不定,而数据集特征类型和数量的选择更影响预测模型性能.

噪声激励下的硬盘频响特性研究和性能预测模型

针对服务器硬盘在高噪声环境下性能下降问题,设计了一种试验方法来分析噪声激励下硬盘性能损失的敏感度特性。通过编程模拟不同频率和强度的1/9倍频程带宽的均匀随机噪声,测试硬盘在噪声激励下产生的性能损失。通过机理分析和试验数据分析,建立回归方程,提出敏感度(K)的数学模型。建立了预测硬盘性能损失的数学模型,基于服务器机箱内散热风扇产生的真实噪声信号可计算出硬盘性能损失率。在多种场景的检验中发现预测模型的结果非常接近实际结果,证明此方法是一种非常准确的分析和预测手段,为服务器系统的声学设计提供有效的量化参考。

基于SMART数据模式的HDD硬盘状态预测方法

硬盘广泛应用于各类信息系统中,其工作状态预测对信息系统的正常运行管理有着重要意义。现有基于SMART(Self Monitoring Analysis and Reporting Technology)属性的机器学习预测算法为保证其通用性,普遍选取部分典型属性作为特征,带来一定的信息丢失。在分析SMART数据特点的基础上,提出数据模式分类后再进行机器学习预测的SMART数据处理方法。实际测试结果表明,经分类处理后,采用简单的机器学习算法即可获得与强分类器接近的性能,同时,该方法可有效简化SMART数据机器学习时的特征选择过程,有效降低算法的资源消耗。

机械硬盘加速寿命试验及状态监测技术研究

机械硬盘的健康状态监测和诊断对于企业的安全可靠运行和节约运维成本起着至关重要的作用。首先,分析了硬盘的基本组成和不同环境应力下的故障模式和机理;其次,根据实际运行环境制定了加速寿命试验,并在试验过程中对硬盘的SMART数据进行采集和存储;最后,经过对比和分析发现了该型号硬盘的敏感SMART参数,并发现寻道出错率具有明显的退化趋势,可用于故障预警和预测。

计算机上常用的诊断硬盘故障的方法

计算机上常用的诊断硬盘故障的方法□谢开亮硬盘故障可分两类：硬故障和软故障。硬盘的硬故障是指硬盘驱动器物理上的故障，需要拆机检修来诊断，要用专门的维修设备来修理，通常用仪器仪表检测故障，然后进行更换修理；软故障是指硬盘驱动器的主引导程序或硬盘分区表发生...

硬盘保护卡在计算机实验室中的应用

本文首先讨论了硬盘保护卡工作原理分析,接着分析了防止硬盘保护卡网络拷贝引发网络阻塞故障、多操作系统和数据自动还原功能,最后研究了安装硬盘保护卡后Windows启动和运行过程中经常死机。因此本文具有深刻的理论意义和广泛的实际应用。

融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测

硬盘是云数据中心最主要的存储设备,硬盘故障预测是保障数据安全的重要手段。但是,硬盘的故障与健康样本之间存在着极端的数量不平衡问题,这会导致模型偏差;此外,不同型号的硬盘数据分布存在一定的差异,在特定硬盘数据上训练的模型往往不适用于其他硬盘。对于这两个问题,文中提出了一种融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测方法。针对样本不平衡问题,文中使用AP聚类算法对硬盘故障出现前一阶段的样本集进行聚类,将与故障样本处于同一聚类簇的样本扩充为故障样本。针对不同型号硬盘分布存在差异的问题,文中结合流形正则化框架和宽度学习系统来学习硬盘数据的低维结构,提高模型对未知分布数据的泛化能力。实验结果表明,在AP聚类算法重采样的样本集上,相较于用于对比的重采样方法得到的样本集,多种故障预测方法的F1_Score取得了平均0.2的提升。此外,在分布外硬盘故障预测任务上,所提模型的F1_Score相比对比方法提升了0.1~0.2。

谈谈硬盘数据丢失与修复

硬盘是电脑中存储数据的主要场所,因此数据安全性不可忽略。在本文中,将向大家介绍各种数据丢失的原因与解决方案。

硬盘维护中的常见问题及解决方法

硬盘是计算机系统存储信息的重要部件,出现故障以后,如何将其恢复,本文就此作出了详细阐述。

基于S3C2510A的嵌入式数字硬盘录像机的设计

数字硬盘录像机,英文名称为Digital Video Recorder,简称DVR,它是视频监控系统中重要的设备,用于替代早期的长延时录像机或者磁带录像机。目前硬盘录像机从硬件架构上分主要分为工控式硬盘录像机（或者工控硬盘录像机或者PC式硬盘录像机）、嵌入式硬盘录像机，从压缩算法来分有小波压缩、MJPEG、MPEG4、H．264等。

硬盘主引导扇区及其应用

硬盘主引导扇区及其应用翟陆祥孙兰英硬盘作为微机普遍采用的存贮介质，以其容量大、速度快、性能可靠等诸多优点为广大用户所接收，是微机系统最重要的硬件资源。主引导扇区是硬盘的核心所在，也成为计算机病毒攻击的主要目标。因此，了解硬盘主引导扇区的结构及作用，对...

硬盘产业的贵州因素

硬盘产业的上游材料在中国,系统组装在中国,应用产业加工在中国,世界最大的消费市场在中国,那么中国有没有自己的硬盘技术?有。2003年,中国贵州坚定的回答,中国有了自主的微硬盘产业。

安静的文件存储者——三星MP0804H笔记本硬盘

在台式机硬盘技术遭遇瓶颈而停滞不前之时,2.5英寸笔记本硬盘市场却悄然发展着。在硬盘窖量、磁盘转数、内部传输数率、外部接口上均发生不同程度的变革。笔记本电脑也因此获得了较大的性能提升,表现出不逊色于台式机的综合属性。

电视台硬盘自动播出系统的构建与应用

本文根据湖南邵阳电视台时政频道硬盘自动播出系统的实用情况,从硬盘自动播出系统的技术基础、系统组成及系统功能三个方面,详细地介绍了硬盘自动播出系统的构建与应用。该系统采用FC与以太网相结合的双网结构,涵盖硬盘自动播出的各个方面,每个节目之间做到无缝连接,图像播出平滑稳定。