本技术方案专注于计算机技术领域,特别是一种用于预测固态硬盘寿命的技术与设备。该技术方案包括收集目标固态硬盘剩余寿命百分比的样本数据集,其中样本数据集至少包含一项关键参数。通过分析这些数据,能够准确预测固态硬盘的使用寿命,为计算机维护和数据安全提供重要参考。
背景技术
固态硬盘(SolidStateDisk或SolidStateDrive,简称SSD,又称固态驱动器)是一种永久性存储器(如闪存)或非永久性存储器(如同步动态随机存取存储器(SDRAM,Synchronous Dynamic Random Access Memory))的计算机外部存储设备。为了保障服务器存储业务的稳定性与安全性,需要对固态硬盘的剩余寿命进行预测,从而及时更换寿命即将到期的固态硬盘。
目前,通常采用prophet(时间序列预测算法)或lstm(Long Short Term Memory,长短期记忆递归神经网络)等模型,对固态硬盘进行剩余寿命的预测。其中,prophet模型在固态寿命预测中占据主导地位,其使用固态硬盘写入量或剩余寿命百分比作为训练特征或训练样本,利用时序序列对固态硬盘的剩余寿命进行预测。然而,prophet或lstm等模型的训练,需要使用大量的样本数据,如以天为采样周期,通常至少需要3个月的样本数据,来支撑上述prophet或lstm等模型的训练。对于样本数据量较少的情况(如以天为采样周期,采样到的样本数据的总量为2、3个等),则无法进行精确度较高的剩余寿命预测。
实现思路