Processing

Please wait...

Settings

Settings

Goto Application

1. WO2022001125 - METHOD, SYSTEM AND DEVICE FOR PREDICTING STORAGE FAILURE IN STORAGE SYSTEM

Publication Number WO/2022/001125
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/CN2021/076815
International Filing Date 19.02.2021
IPC
G06F 11/32 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11Error detection; Error correction; Monitoring
30Monitoring
32with visual indication of the functioning of the machine
CPC
G06F 11/3034
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11Error detection; Error correction; Monitoring
30Monitoring
3003Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
3034where the computing system component is a storage system, e.g. DASD based or network based
G06F 11/327
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11Error detection; Error correction; Monitoring
30Monitoring
32with visual ; or acoustical; indication of the functioning of the machine
324Display of status information
327Alarm or error message display
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Applicants
  • 苏州浪潮智能科技有限公司 INSPUR SUZHOU INTELLIGENT TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 晏海龙 YAN, Hailong
  • 张东 ZHANG, Dong
  • 颜秉珩 YAN, Bingheng
Agents
  • 北京集佳知识产权代理有限公司 UNITALEN ATTORNEYS AT LAW
Priority Data
202010616525.330.06.2020CN
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) METHOD, SYSTEM AND DEVICE FOR PREDICTING STORAGE FAILURE IN STORAGE SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ, SYSTÈME ET DISPOSITIF POUR PRÉDIRE UNE DÉFAILLANCE DE MÉMORISATION DANS UN SYSTÈME DE MÉMOIRE
(ZH) 一种存储系统的存储故障预测方法、系统及装置
Abstract
(EN) A method, system and device for predicting storage failure in a storage system. On the basis of operating state data of a storage medium having time series characteristics and a cyclic neural network for processing time series characteristic data, failure prediction for a storage medium is achieved, which can significantly advance the time at which failure is predicted, being capable of predicting the failure of the storage medium at least a few days in advance, thereby increasing system security. Furthermore, the operating state data of the storage medium is processed to obtain operating state data, the correlation between said data and the operating variation conditions of the storage medium being higher than a certain value, and model training is performed, thus the amount of data for model training is reduced under the principle of ensuring that important data and information experience less loss, so as to increase the speed of model training.
(FR) La présente invention concerne un procédé et un dispositif de prédiction de défaillance de mémorisation dans un système de mémoire. Sur la base de données d'état de fonctionnement d'un support d'informations ayant des caractéristiques de série temporelle et un réseau neuronal cyclique permettant de traiter des données caractéristiques de série temporelle, une prédiction de défaillance pour un support d'informations est obtenue, qui peut avancer de manière significative le moment auquel une défaillance est prédite, permettant de prédire la défaillance du support d'informations au moins quelques jours à l'avance, ce qui permet d'augmenter la sécurité du système. En outre, les données d'état de fonctionnement du support d'informations sont traitées pour obtenir des données d'état de fonctionnement, la corrélation entre lesdites données et les conditions de variation de fonctionnement du support d'informations étant supérieure à une certaine valeur, et un apprentissage de modèle est réalisé, de sorte que la quantité de données pour l'apprentissage de modèle soit réduite selon le principe de garantir que des données et des informations importantes subissent une perte moindre, de façon à augmenter la vitesse d'apprentissage de modèle.
(ZH) 一种存储系统的存储故障预测方法、系统及装置,基于具有时序特性的存储介质的运行状态数据及用于处理时序特性数据的循环神经网络,实现对存储介质的故障预测,可显著提前故障预测时间,至少可提前几天预测存储介质的故障,从而提高系统安全性;而且,将存储介质的运行状态数据处理得到与存储介质的运行变化情况的相关性高于一定值的运行状态数据进行模型训练,从而在保证重要数据信息丢失较少的原则下减少模型训练的数据量,以加快模型训练速度。
Related patent documents
Latest bibliographic data on file with the International Bureau