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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
被引量：
4
1
作者
宋云华
柏文阳
周琦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期31-35,188,共6页
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...
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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关键词
COG-OS框架
自我监测分析和报告技术
K-均值
少量样本合成过采样技术
LIBSVM
支持向量机
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职称材料
题名
基于COG-OS框架利用SMART预测云计算平台的硬盘故障
被引量：
4
1
作者
宋云华
柏文阳
周琦
机构
南京大学
计算
机科学与技术系
计算
机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
阿里云计算有限公司飞天一结构化数据服务
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期31-35,188,共6页
基金
国家863计划项目(2011AA01A202)
文摘
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。
关键词
COG-OS框架
自我监测分析和报告技术
K-均值
少量样本合成过采样技术
LIBSVM
支持向量机
Keywords
Classification using lOcal clusterinG with Over-Sampling （COG-OS） framework
Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology （SMART）
K-means
Synthetic Minority Over-sampling TEchnique （SMOTE）
LIBSVM
Support Vector Machine （SVM）
分类号
TP306.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP309.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
操作
1
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》
CSCD
北大核心
2014
4
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