在上篇文章“企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)盤中的操作特性”中，基于一家主要存儲(chǔ)供應(yīng)商的近200萬個(gè)SSD的大量企業(yè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，對生產(chǎn)使用中SSD的關(guān)鍵操作特性進(jìn)行了大規(guī)模的現(xiàn)場研究。今天接著分享SSD故障預(yù)測技術(shù)。

固態(tài)驅(qū)動(dòng)器(SSD)故障很可能導(dǎo)致系統(tǒng)級(jí)故障，從而導(dǎo)致停機(jī)，從而使SSD故障預(yù)測對大規(guī)模SSD部署至關(guān)重要?，F(xiàn)有的SSD故障預(yù)測研究大多基于定制的SSD，具有專有的監(jiān)控指標(biāo)，難以重現(xiàn)。為了支持不同驅(qū)動(dòng)器模型和供應(yīng)商的一般SSD故障預(yù)測，本文提出了一種向外更新集成特征排序(WEFR)，以自動(dòng)化、魯棒的方式選擇智能屬性作為學(xué)習(xí)特征。WEFR結(jié)合了不同的特征排序結(jié)果，根據(jù)復(fù)雜度度量和磨損程度的變化點(diǎn)檢測，自動(dòng)生成最終的特征選擇。

01?背景及動(dòng)機(jī)

一、數(shù)據(jù)收集

本文從阿里巴巴的五個(gè)基于ssd的數(shù)據(jù)中心收集數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集涵蓋了從2018年1月到2019年12月的為期兩年的、來自三個(gè)供應(yīng)商的6個(gè)驅(qū)動(dòng)器模型的近500Kssd。本文將這三個(gè)供應(yīng)商稱為MA、MB和MC，每個(gè)供應(yīng)商都包括兩個(gè)驅(qū)動(dòng)器模型（用供應(yīng)商后面的數(shù)字表示）。本文的數(shù)據(jù)集包括兩種數(shù)據(jù)類型：SMART日志和故障票據(jù)。 ????

SMART日志。SMART是一種廣泛采用的監(jiān)視磁盤驅(qū)動(dòng)器狀態(tài)（稱為屬性）的工具。SMART屬性是特定于供應(yīng)商的。它們每個(gè)都有原始的和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值(在SMART屬性名稱之后分別用“R”和“N”表示)。本文每天收集每個(gè)SSD的智能屬性。表一顯示了為每個(gè)驅(qū)動(dòng)器模型收集的SMART屬性的概述。該數(shù)據(jù)集總共跨越了22個(gè)SMART屬性。 ????

故障記錄。本文的維護(hù)系統(tǒng)在每個(gè)服務(wù)器上部署監(jiān)視守護(hù)進(jìn)程，定期執(zhí)行基于規(guī)則的檢測，以檢查異常行為和故障。一旦檢測到異常行為和故障，維護(hù)系統(tǒng)就會(huì)生成故障報(bào)告（稱為故障記錄單）。每個(gè)故障記錄單記錄驅(qū)動(dòng)器ID和故障發(fā)生的時(shí)間戳。該數(shù)據(jù)集總共涵蓋了7K個(gè)SSD故障的故障記錄單。

? 二、故障預(yù)測 ????本文將SSD故障預(yù)測作為一個(gè)離線分類問題，以預(yù)測SSD是否會(huì)在未來一段時(shí)間內(nèi)（例如，在未來30天內(nèi)）失敗。本文將每個(gè)SMART屬性的原始值和標(biāo)準(zhǔn)化值視為兩個(gè)學(xué)習(xí)特征，并將一個(gè)學(xué)習(xí)特征的向量稱為輸入變量。本文將驅(qū)動(dòng)器狀態(tài)視為一個(gè)指標(biāo)變量（稱為目標(biāo)變量）（0表示健康狀態(tài)，1表示失敗）。本文將每天SSD的學(xué)習(xí)特性和驅(qū)動(dòng)狀態(tài)作為樣本。本文將出現(xiàn)失敗ssd和健康ssd對應(yīng)的樣本分別稱為陽性樣本和陰性樣本。離線故障預(yù)測的工作流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、特征生成、預(yù)測模型訓(xùn)練、預(yù)測模型驗(yàn)證和預(yù)測。 ?

三、特征選擇方法 本文考慮了五種最先進(jìn)的SSD故障預(yù)測的特征選擇方法。

皮爾遜相關(guān)度量學(xué)習(xí)特征與目標(biāo)變量之間的線性關(guān)系。

斯皮爾曼相關(guān)性測量了學(xué)習(xí)特征和目標(biāo)變量之間的單調(diào)關(guān)系（不僅僅是線性關(guān)系）。它被之前的工作用于SSD故障預(yù)測。

J-index使用分類任務(wù)來衡量一個(gè)學(xué)習(xí)特征對目標(biāo)變量的類別進(jìn)行正確分類的能力。它被之前的工作用于預(yù)測HDD故障。

隨機(jī)森林提供特征重要性評估，它衡量在學(xué)習(xí)特征中添加噪聲后分類精度的降低程度。特征重要性得分較高的特征對HDD故障預(yù)測精度的影響較大。之前的工作也將隨機(jī)森林用于預(yù)測SSD故障。

XGBoost還提供了特征重要性評估，它測量了訓(xùn)練具有學(xué)習(xí)特征的所有增強(qiáng)樹的分割數(shù)，以及在樹中使用該特征的平均增益。

02?特征重要性研究 ? ?

一、特性對SSD故障預(yù)測的重要性

? ????表三顯示了預(yù)測每個(gè)驅(qū)動(dòng)器模型的SSD故障的頂部和最后三個(gè)重要的學(xué)習(xí)特征。除了重要的學(xué)習(xí)特征外，本文還觀察到存在一些瑣碎的特征(例如，PSCN和MA2的特征重要性得分和PMSCR的特征重要性得分僅為0.001)。這種瑣碎的學(xué)習(xí)特征可能會(huì)降低作為噪聲的SSD預(yù)測精度。因此，特征選擇對于預(yù)測SSD故障是必要的。 ?

二、使用不同選擇方法的特征重要性 ????

表4顯示，MC1的前5個(gè)重要學(xué)習(xí)特征的排名因特征選擇方法的不同而不同。這一發(fā)現(xiàn)也適用于其他驅(qū)動(dòng)器模型（表中未顯示）。這種不同的排名帶來了以下問題：(i)哪種特征選擇方法對SSD故障預(yù)測更有效？(ii)本文應(yīng)該選擇多少個(gè)重要的功能？

? 三、在不同的磨損程度下的特征重要性

????表五顯示出在不同的磨損程度下，相同的使用隨機(jī)森林在同一數(shù)據(jù)集中進(jìn)行特征選擇卻出現(xiàn)了不同的結(jié)果。這提示本文不同磨損階段是否有著不同的表現(xiàn)。

????圖1顯示了六種驅(qū)動(dòng)模型的存活率與MWIN之間的關(guān)系。本文觀察到，MA1、MA2、MC1和MC2的存活率隨MWIN的變化而變化，而MB1和MB2的存活率由于變化范圍較小而沒有明顯的變化趨勢。具體來說，對于MA1、MA2和MC1的存活率隨著MWIN的降低而降低，而對于MC2，隨著MWIN的降低，MWIN的存活率首先增加到70左右，然后由于固件逐漸固定的一些問題而降低。這表明，SSD的特性可能會(huì)隨著磨損程度的變化而變化。因此，特征的重要性也可能隨著MWIN值的不同而改變。

03?磨損更新的集成特征選擇 ? ? ???

?本文提出了磨損更新集成特征排序(WEFR)，這是一種實(shí)用的特征排序方法，在自動(dòng)和穩(wěn)健的屬性中選擇學(xué)習(xí)特征，從而推廣不同模型和供應(yīng)商的SSD故障預(yù)測。WEFR解決了在SSD故障預(yù)測的特征選擇方面面臨的以下挑戰(zhàn)： ??

??健壯的功能選擇。不同的特征選擇方法可以選擇不同的學(xué)習(xí)特征。此外，特征選擇方法并不總是最優(yōu)的各種驅(qū)動(dòng)模型。因此，WEFR應(yīng)該結(jié)合特征選擇方法，以一種穩(wěn)健的方式來選擇特征。 ????

正在更新功能選擇。選擇的特性不同具有不同磨損程度的SSD。此外，ssd的磨損程度也隨時(shí)間的增加而增加。因此，WEFR應(yīng)該為MWIN值的ssd選擇學(xué)習(xí)特征，并隨著時(shí)間的推移更新所選特征。 ?

算法概述： ????算法1顯示了WEFR的工作流程。具體來說，它將來自相同驅(qū)動(dòng)器模型的SMART屬性的學(xué)習(xí)特征作為輸入。它采用常用的特征選擇方法進(jìn)行初步的特征選擇，并根據(jù)特征的重要性對學(xué)習(xí)特征進(jìn)行排序。為了防止某些方法的偏差（即無效的特征選擇），它刪除了與其他方法偏差較大的排名，并通過排名的平均值（排名行1-7）獲得最終排名。它根據(jù)最終的排名自動(dòng)確定特征計(jì)數(shù)，并選擇最終的學(xué)習(xí)特征（第8行）。如果它檢測到MWIN的存活率的變化點(diǎn)，它將更新具有不同MWIN組的SSD組的所選特征（第9-15行）。最后，它輸出在同一驅(qū)動(dòng)器模型中的所有ssd或每一組MWIN的學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)特性。

偏差的計(jì)算如下圖所示：

? 04?實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ? ?

一、魯棒特征選擇的有效性

????本文比較了沒有特征選擇（即使用所有學(xué)習(xí)特征）和五種最先進(jìn)的特征選擇方法(第II-C節(jié))的WEFR的預(yù)測精度。對于五種最先進(jìn)的特征選擇方法，本文將所選特征的百分比從10%線性調(diào)整到100%，以找到最高的預(yù)測精度。表VI顯示，與沒有特征選擇相比，WEFR對MA1、MA2、MB1、MB2、MC1和MC2的固定召回率分別提高了13%（8%）、18%、18%（12%）、17%（10%）、25%（13%）、12%（6%）和13%（6%）?？偟膩碚f，與所有驅(qū)動(dòng)模型沒有特征選擇相比，WEFR將精度(f0.5分?jǐn)?shù))提高了22%（10%），證實(shí)了特征選擇對SSD故障預(yù)測的重要性。 ?

二、自動(dòng)特征選擇的有效性

????本文評估了WEFR中自動(dòng)特征選擇的有效性，并將其與使用固定百分比的被選擇特征（從10%線性增加到100%）進(jìn)行比較。圖2顯示，當(dāng)確定6個(gè)驅(qū)動(dòng)器模型的所選特性的百分比時(shí)，WEFR的F0.5-score始終高于或等于最高的F0.5-score。具體來說，WEFR自動(dòng)確定的MA1、MA2、MB1、MB2、MC1、MC2所選擇的特征的百分比分別為31%、34%、28%、26%、63%和28%，在確定所選特征的百分比時(shí)，與最高F0.5-score對應(yīng)的所選特征的百分比接近。請注意，使用自動(dòng)特性選擇也比調(diào)優(yōu)生產(chǎn)中選定特性的適當(dāng)百分比更靈活。 ?

? 三、更新特征選擇的有效性 ???

?從表7中可以看出，與不更新特征選擇相比，WEFR通過更新MA1、MA2、MC1和MC2的選定特征，提高了精度和F0.5-score。具體來說，與WEFR（無更新）相比，WEFR將MA1、MA2、MC1和MC2的精度(F0.5-score)分別提高了6%（4%）、4%（2%）、5%（2%）和6%（2%）。

對于低MWIN的ssd，與WEFR（無更新）相比，WEFR對MA1、MA2、MC1和MC2的精度(f0.5分?jǐn)?shù))分別提高了13%（9%）、12%（8%）、13%（6%）和13%（6%）。這證實(shí)了特征的重要性隨著MWIN的變化而變化，有必要用MWIN更新所選的特征。高M(jìn)WIN的WEFR和WEFR之間的F0.5-score（無更新）差異不顯著，且在1%以內(nèi)（未見表七）。 感謝本次論文解讀者，來自華東師范大學(xué)的碩士生梁宇炯，主要研究方向?yàn)镾SD故障預(yù)測。

編輯：黃飛

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