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基于COG-OS框架利用SMART预测云计算平台的硬盘故障
宋云华 柏文阳 周琦
计算机应用
2014, 34 (1):
31-35.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0031
针对云计算平台的硬盘不可靠问题，提出基于带过采样的COG(COG-OS)框架，利用硬盘自我监测分析和报告技术(SMART)日志预测故障硬盘。首先采用DBScan或K-means聚类算法将无故障硬盘样本划分成多个不相交子集;再与故障硬盘样本结合，采用少量样本合成过采样技术(SMOTE)使整体样本集趋于平衡;最后采用LIBSVM分类算法预测故障硬盘。调整参数，将COG-OS与SMOTE+支持向量机(SVM)的预测性能相比较，实验结果表明该方法具有可行性。当采用K-means方法划分无故障盘样本，并采用径向基函数(RBF)内核的LIBSVM方法预测故障盘时，COG-OS改善了SMOTE+SVM对故障硬盘的预测查全率和整体性能。
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