人工智能在大视频运维中如何实现CDN硬盘故障预测?

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在当前的大型视频运维过程中,CDN故障硬盘的置换是一个大问题。为了避免软件和硬件风险,提高数据中心管理效率并制定合理的数据备份和迁移计划,业内主要的主流IT公司已开始进行硬盘故障预测的研究工作。

相关学者认为,借助这种预测技术,可以大大提高服务/存储系统的整体可用性。稍后将介绍基于机器学习的CDN硬盘故障预测的示例。工业领域中硬盘状态监视和故障警告技术的事实上的标准是自我监视分析和报告技术(SMART)。根据科学研究,硬盘的某些属性值(例如温度和读取错误率)与硬盘是否发生故障有一定关系。如果检测到的属性值超过预设阈值,将发出警报。但是,硬盘制造商估计,这种基于阈值的算法只能实现3%至10%的故障预测准确率和较低的预警率。

学术界和工业界已经通过使用机器学习方法提高了SMART硬盘故障预测的准确性,并取得了一定的成果,但是受数据集大小的限制,用现有方法实现的预测模型仍然远远不能期望。近年来,在越来越多的制造商的关注下,基于SMART检测数据的硬盘故障预测研究已应用于大规模工业数据集的研究中,这反映在硬盘规模的快速增长和硬盘的快速发展上。抽样工作正规化。在这些高质量,大规模数据的支持下,基于SMART检查数据的故障预测水平得到了显着提高。

在大视频的运维中,基于SMART数据的硬盘故障预测,采用了基于旋转森林的集成预测模型解决方案。过程如下

在当前的信息和通信技术(ICT)时代,运营商网络和业务系统的支持需要加快人工智能技术的实施,以提供高度自动化和智能的运维解决方案。在大视频的运维中,人工智能和机器学习技术的智能推广的关键点是运维模式已经从被动的事后分析变为主动的预测,分析和决策。

随着人工智能技术的加速发展,大视频运维与人工智能技术的融合将越来越紧密。大型视频运维技术将朝着更加智能的方向发展,实现更加自动化,准确的故障预测和故障排除,并主动发现和修复业务系统中的故障或薄弱环节。在实现智能运维的基础上,通过对视频业务用户的行为分析,家庭和用户画像等进行一系列建模和分析,充分挖掘海量数据的价值,推导新的业务形式,智能操作系统为运营商创造新的商机。

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