摘要：而硬盤失效預(yù)測技術(shù)，很大程度上可把這種非計(jì)劃性工作變?yōu)橛?jì)劃性工作，從而降低客戶的運(yùn)維成本。硬盤分為和兩大類，其失效預(yù)測技術(shù)也不同。在硬盤失效預(yù)測領(lǐng)域，我們用召回率和虛警率來衡量預(yù)測算法的結(jié)果。

背景

硬盤是存儲系統(tǒng)的最重要組件，其可靠性狀況在很大程度上影響了存儲系統(tǒng)的整體可靠性表現(xiàn)。雖然存儲系統(tǒng)使用了多種技術(shù)來處理硬盤失效，確保一定程度的硬盤失效不影響數(shù)據(jù)可靠性。但在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，多種因素（如腐蝕、震動或硬盤批次缺陷等）仍可能導(dǎo)致雙盤甚至多盤同時或在短時間內(nèi)相繼失效，影響用戶數(shù)據(jù)安全。顯而易見，如果能預(yù)測硬盤失效的概率，并做提前預(yù)防，可大大提升用戶數(shù)據(jù)的可靠性。

同時，當(dāng)硬盤失效后，運(yùn)維人員需要盡快執(zhí)行數(shù)據(jù)備份和換盤等操作。通常而言，這些操作屬于非計(jì)劃性工作，會顯著增加數(shù)據(jù)中心運(yùn)維人員的工作負(fù)擔(dān)。而硬盤失效預(yù)測技術(shù)，很大程度上可把這種非計(jì)劃性工作變?yōu)橛?jì)劃性工作，從而降低客戶的運(yùn)維成本。

硬盤分為SSD和HDD兩大類，其失效預(yù)測技術(shù)也不同。SSD可通過擦寫次數(shù)進(jìn)行壽命預(yù)估，實(shí)現(xiàn)難度相對不高。而HDD的機(jī)械器件眾多，系統(tǒng)精密度高，其失效模型非常復(fù)雜，我們很難用簡單的算法預(yù)測其失效概率。隨著人工智能技術(shù)的成熟，如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對HDD進(jìn)行失效預(yù)測，是存儲陣列可靠性領(lǐng)域的一個重要創(chuàng)新方向。

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預(yù)測算法的衡量指標(biāo)

在進(jìn)入算法設(shè)計(jì)前，我們需要首先定義一個算法的衡量指標(biāo)。在硬盤失效預(yù)測領(lǐng)域，我們用召回率（Recall）和虛警率（FAR：False Alarm Rate）來衡量預(yù)測算法的結(jié)果。其中，召回率是指算法識別出的失效硬盤占所有失效硬盤的百分比；而虛警率指失效預(yù)測算法識別出錯的百分比。顯而易見，過低的虛警率（當(dāng)我們把判定失效硬盤的條件設(shè)置得很嚴(yán)格時）將導(dǎo)致召回率降低（從而影響預(yù)測算法的有效性）；而高的虛警率，將導(dǎo)致召回率的錯誤增高（從另一方面也影響算法的有效性）。

一個好的算法，需要在召回率和虛警率之間做取舍。當(dāng)不同的廠商或者用戶有不同的傾向時，預(yù)測模型的選擇也會有較大的差別。基于多年的存儲行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，我們定義了如下標(biāo)準(zhǔn)：就多數(shù)用戶的使用場景而言，我們需要使得預(yù)測模型在虛警率盡量低（小于0.5%）的情況下召回率大于等于70%。

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SATAHDD失效預(yù)測的實(shí)現(xiàn)原理

定義了硬盤失效預(yù)測的衡量指標(biāo)后，可以真正討論一下如何找到滿足指標(biāo)的預(yù)測模型。以SATA盤為例，其生產(chǎn)廠商會提供SMART (Self-Monitoring Analysisand Reporting Technology)信息，這些信息可以表征硬盤的運(yùn)行狀態(tài)：如SMART 187反映了不能用ECC（Error-correcting code）糾正的讀請求計(jì)數(shù)，當(dāng)這個值大于0時，硬盤則有可能出現(xiàn)了問題，需要更換。其它的SMART特征，如SMART 5（重分配扇區(qū)計(jì)數(shù)）、SMART 188（命令超時）等也都是表征硬盤可能失效的重要指標(biāo)[1]。在[2]中展示了SMART 187與硬盤失效率的一張關(guān)系圖（該圖源自于Backblaze），如下所示。

SMART 187指標(biāo)與硬盤年失效率（AFR）的關(guān)系

可以看出，SMART 187確實(shí)在很大程度上與硬盤失效成相關(guān)性，當(dāng)SMART 187高于35時，硬盤失效率上漲很多。所以，有理由相信，通過分析和利用硬盤的SMART數(shù)據(jù)，我們有可能訓(xùn)練出滿足評價(jià)指標(biāo)的SATA HDD失效預(yù)測模型。

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如何訓(xùn)練模型？

雖然SMART 5 和 SMART 187等指標(biāo)對于SATA HDD的失效預(yù)測非常重要，但是基于HDD失效模式的復(fù)雜度，僅僅用這幾個指標(biāo)（機(jī)器學(xué)習(xí)中稱為特征-Feature）訓(xùn)練的模型是不能夠滿足要求的，所以我們需要選取盡可能多的特征來訓(xùn)練模型。但由于維度詛咒（Curse of Dimensionality，指選擇的特征過多反而會導(dǎo)致模型失效），我們不可能將所有的SMART特征值都作為模型輸入來訓(xùn)練模型，特別是SMART特征值中包括原始值和歸一化值等不同緯度的特征時。

另外，SMART屬性中并不是所有值都與硬盤失效有關(guān)，甚至有些值與硬盤失效的關(guān)系跟人們的預(yù)計(jì)并不相符，例如下圖：

SMART 12與硬盤年失效率的關(guān)系

該圖仍來自[2]，其中SMART 12代表硬盤上電次數(shù)，與直覺相反的是，它的值與硬盤失效率并沒有正相關(guān)性。因?yàn)镾MART 12非常大的時候，硬盤失效率反而下降了。

所以，如何合理選擇合理的特征，并且有可能對這些特征進(jìn)行組合、轉(zhuǎn)換等操作生成新的特征以滿足模型訓(xùn)練的要求，這是硬盤失效預(yù)測模型訓(xùn)練的關(guān)鍵。下圖展示了當(dāng)特征選擇不恰當(dāng)時模型的輸出結(jié)果?？梢钥闯鲈贔AR為0.5%時，Recall只有不到0.5，效果不甚理想：

一個特征選擇不恰當(dāng)?shù)哪Ｐ陀?xùn)練結(jié)果

在華為存儲實(shí)驗(yàn)室中，我們通過收集華為數(shù)據(jù)中心的大量硬盤信息，合理選擇了特征和算法，得到了如下模型的訓(xùn)練結(jié)果，可以看到，其效果已滿足我們對預(yù)測算法的目標(biāo)要求：

存儲實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的硬盤失效預(yù)測模型效果

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SAS HDD的失效預(yù)測

上文解釋了SATA HDD失效預(yù)測的原理，更進(jìn)一步的，我們還需要考慮如何預(yù)測SAS HDD的失效。SAS HDD的失效預(yù)測不能采用與SATA HDD相同的模型，除了在生產(chǎn)制造工藝等方面的不同外，一個主要原因是SAS接口并不能提供像SMART一樣的硬盤狀態(tài)特征。SAS HDD提供了所謂的SCSI Log Page，提供了諸如grown defect list、non-medium error、unrecovered read error、unrecovered write error和unrecovered verified error等信息，而這些信息很多是硬盤廠商檢查硬盤狀態(tài)后自己定義的結(jié)果。在模型訓(xùn)練過程中，我們發(fā)現(xiàn)這些值并不足以支撐足夠好的預(yù)測模型。因此，在SAS HDD的失效預(yù)測中，需要加入更詳細(xì)的診斷信息（如希捷的FARM：Field-Accessible Reliability Metrics Specification），以提供在SAS Log Page里缺失卻比較重要的硬盤特征，如SMART 7、SMART 188等等。因此在SAS HDD的失效預(yù)測中需要同時使用Log Page與FARM信息作為輸入數(shù)據(jù)特征。

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華為eService系統(tǒng)的云端硬盤失效預(yù)測能力

可以看出，正確的選擇數(shù)據(jù)特征，使用合適的分類算法，合理的調(diào)節(jié)模型參數(shù)是一個成功的失效預(yù)測模型的關(guān)鍵。事實(shí)上，基于華為數(shù)據(jù)中心的海量機(jī)械盤數(shù)據(jù)，華為存儲的云端智能運(yùn)維系統(tǒng)- eService已經(jīng)訓(xùn)練出HDD失效預(yù)測模型，并可以在近期提供云端的HDD失效預(yù)測能力。當(dāng)客戶數(shù)據(jù)中心硬盤狀態(tài)數(shù)據(jù)接入eService系統(tǒng)，該系統(tǒng)會根據(jù)已有模型實(shí)時預(yù)測硬盤失效狀態(tài)并及時提醒客戶更換即將失效的硬盤，從而大幅提升客戶數(shù)據(jù)可靠性，降低運(yùn)維成本。

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未來展望

雖然eService系統(tǒng)已經(jīng)提供HDD的失效預(yù)測的能力，但是這僅僅是開始。隨著接入eService的設(shè)備數(shù)量的上升，通過不斷優(yōu)化的訓(xùn)練過程，我們可以預(yù)期這個能力的較精確度會不斷提升，給用戶帶來更大的價(jià)值。

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參考資料

[1]https://www.pcworld.com/article/3129275/hardware/these-5-smart-errors-help-you-predict-your-hard-drives-death.html

[2]https://www.computerworld.com/article/2846009/the-5-smart-stats-that-actually-predict-hard-drive-failure.html

軟件開發(fā)技術(shù)群

興趣范圍包括：Java，C/C++，Python，PHP，Ruby，shell等各種語言開發(fā)經(jīng)驗(yàn)交流，各種框架使用，外包項(xiàng)目機(jī)會，學(xué)習(xí)、培訓(xùn)、跳槽等交流

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Hadoop源代碼研究群

興趣范圍包括：Hadoop源代碼解讀，改進(jìn)，優(yōu)化，分布式系統(tǒng)場景定制，與Hadoop有關(guān)的各種開源項(xiàng)目，總之就是玩轉(zhuǎn)Hadoop

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