基于随机森林算法进行硬盘故障预测

时间：2022-12-26 17:09:57
摘要：本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。

本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》，作者：HWCloudAI 。

实验目标

  1. 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程；
  2. 掌握使用pandas做数据分析的基本方法；
  3. 掌握使用scikit-learn进行随机森林模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标和查看混淆矩阵的方法；

案例内容介绍

随着互联网、云计算的发展，数据的存储需求与日倍增，大规模海量数据存储中心是必不可少的基础性设施。虽然新的存储介质例如SSD，已经很多方面拥有了比磁盘更好的性能，但就目前来讲，其高昂的花费仍然使大部分数据中心难以负担，因此，大型数据中心依然会采用传统的机械硬盘作为存储介质。

机械硬盘生命周期通常为3到5年，在2到3年后故障率明显升高，导致换盘量陡增。据统计，在服务器硬件故障中，硬盘故障占比达到48%+，是影响服务器运行可靠性的重要因素。早在上个世纪九十年代，人们就意识到数据的宝贵性远胜于硬盘自身价值，渴望有种技术能对硬盘故障进行预测并实现相对安全的数据保护，因此S.M.A.R.T.技术应运而生。

S.M.A.R.T.，全称为“Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology”，即“自我监测、分析及报告技术”，是一种自动的硬盘状态检测与预警系统和规范。通过在硬盘硬件内的检测指令对硬盘的硬件如磁头、盘片、马达、电路的运行情况进行监控、记录并与厂商所设定的预设安全值进行比较，若监控情况将或已超出预设安全值的安全范围，就可以通过主机的监控硬件或软件自动向用户作出警告并进行轻微的自动修复，以提前保障硬盘数据的安全。除一些出厂时间极早的硬盘外，现在大部分硬盘均配备该项技术。关于该技术的更多介绍，请查看S.M.A.R.T.-百度百科。

虽然硬盘厂商采用了S.M.A.R.T.技术来监测硬盘的健康状态，但是大多数厂商都是基于设计规则制定的故障预测手段，预测效果非常差，不能满足日渐严格的提前预测硬盘故障的需求。因此，业界期望使用机器学习技术来构建硬盘故障预测的模型，更准确地提前感知硬盘故障，降低运维成本，提升业务体验。

本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。
关于随机森林算法的理论知识，可参考此视频。

注意事项

  1. 如果你是第一次使用 JupyterLab，请查看《ModelAtrs JupyterLab使用指导》了解使用方法；
  2. 如果你在使用 JupyterLab 过程中碰到报错，请参考《ModelAtrs JupyterLab常见问题解决办法》尝试解决问题。

实验步骤

1. 数据集介绍

本案例使用的数据集是来自于Backblaze公司的开源数据集，它是一家计算机备份和云存储服务提供商。自2013年以来，Backbreze每年都会公开发布他们的数据中心所使用硬盘的S.M.A.R.T.日志数据，有效地推动了使用机器学习技术进行硬盘故障预测的发展。

由于Backblaze公司发布的S.M.A.R.T.日志数据量较大，本案例为快速演示使用机器学习构建硬盘故障预测模型的过程，仅使用了该公司发布的2020年的数据，相关数据已经准备好，放在OBS中，运行如下代码即可下载这部分数据。

import os
import moxing as mox
if not os.path.exists('./dataset_2020'):
    mox.file.copy('obs://modelarts-labs-bj4-v2/course/ai_in_action/2021/machine_learning/hard_drive_disk_fail_prediction/datasets/dataset_2020.zip', './dataset_2020.zip')
    os.system('unzip dataset_2020.zip')

if not os.path.exists('./dataset_2020'):
    raise Exception('错误！数据不存在！')

!ls -lh ./dataset_2020
INFO:root:Using MoXing-v1.17.3-

INFO:root:Using OBS-Python-SDK-3.20.7
total 102M

-rw-r--r-- 1 ma-user ma-group  51M Mar 21 11:56 2020-12-08.csv

-rw-r--r-- 1 ma-user ma-group  51M Mar 21 11:56 2020-12-09.csv

-rw-r--r-- 1 ma-user ma-group 1.2M Mar 21 11:55 dataset_2020.csv

-rw-r--r-- 1 ma-user ma-group 3.5K Mar 22 15:59 prepare_data.py

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