Details

Данная работа посвящена разработке метода, позволяющего определять надежность на основе данных по отказам жестких дисков, и предсказывать выход из строя жесткого диска, основываясь на показаниях параметров SMART. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Определить ключевые показатели и параметры, необходимые для предсказания долговечности жестких дисков. 2) Произвести анализ данных по отказам HDD, предоставленный компанией Backblaze. 3) Разработать систему обработки и анализа данных, учитывающую особенности и недостатки предоставленных данных. 4) Разработать усовершенствованный метод оценки и определения надежности жестких дисков. 5) Используя различные алгоритмы, научиться точно предсказывать выход из строя жестких дисков. В ходе работы были произведено сравнение различных предсказательных моделей. Наиболее точная модель была использована для обучения предсказанию выхода из строя жестких дисков определенных моделей. На основе результатов исследования, были выбраны наиболее надежные модели жестких дисков для использования в серверном оборудовании. Для выбранных моделей была обучена и настроена модель предсказания выхода из строя дисковых устройств.

This work is devoted to the development of a method that makes it possible to determine reliability based on data on hard disk failures and predict hard disk failure based on SMART parameter readings. Tasks that were solved during the research: 1) Identify the key indicators and parameters necessary to predict the durability of hard drives. 2) Perform an analysis of HDD failure data provided by Backblaze. 3) Develop a data processing and analysis system that takes into account the features and disadvantages of the data provided. 4) To develop an improved method for assessing and determining the reliability of hard drives. 5) Using various algorithms, learn how to accurately predict the failure of hard drives. In the course of the work, various predictive models were compared. The most accurate model was used to predict the failure of certain models of hard drives. Based on the results of the study, the most reliable models of hard drives for use in server equipment were selected. A disk device failure prediction model was trained and configured for the selected models.