基于SVM分析SMART数据的磁盘阵列故障预测

针对空管记录仪中磁盘阵列故障随机性高的问题,提出了一种利用磁盘自我监测分析和报告技术(SMART)数据,通过支持向量机(SVM) 分析来预测磁盘阵列故障的方法。首先采用磁盘阵列的监控软件收集磁盘阵列的工作状态及硬盘的 SMART 数据,选取有代表性的 SMART 数据作为故障区分的特征属性参数,通过对正常磁盘和故障磁盘特征属性参数的学习,采用SVM分类算法来预测故障的磁盘,并在 MATLAB 环境下进行了仿真实验。