專利名稱：硬盤監(jiān)控方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域，尤其涉及一種硬盤監(jiān)控方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
當(dāng)前，對硬盤監(jiān)控的應(yīng)用越來越多，由于傳統(tǒng)的硬盤監(jiān)控策略需要人工設(shè)定，不能夠自動(dòng)生成監(jiān)控策略，智能地進(jìn)行管理。但在實(shí)際應(yīng)用中，特別是對大規(guī)模硬盤資源進(jìn)行管理時(shí)，人工設(shè)定硬盤監(jiān)控策略不能隨著硬盤的實(shí)際情況自行改變，浪費(fèi)人力物力，不能提高對硬盤進(jìn)行監(jiān)控的效率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種硬盤監(jiān)控方法和系統(tǒng)，要解決的技術(shù)問題是如何提高對硬盤進(jìn)行監(jiān)控的效率。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案一種硬盤監(jiān)控方法，包括對所需監(jiān)控的硬盤的指標(biāo)和參數(shù)進(jìn)行配置，以使得所述指標(biāo)和參數(shù)能夠使硬盤的運(yùn)行達(dá)到預(yù)先設(shè)置的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)；在指標(biāo)和參數(shù)均配置完成后，對硬盤資源進(jìn)行監(jiān)控，利用人工智能的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析，得到硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)信息，并將所述經(jīng)驗(yàn)信息保存到預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)庫中，其中所述經(jīng)驗(yàn)信息為某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值；當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息達(dá)到預(yù)先設(shè)置的數(shù)量時(shí)，調(diào)用經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息，采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略；采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理。優(yōu)選的，所述方法還具有如下特點(diǎn)所述采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略，包括按照指標(biāo)或參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)信息，對得到的經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行分類；選擇同一運(yùn)行場景下每個(gè)指標(biāo)或參數(shù)對應(yīng)的一經(jīng)驗(yàn)信息，組成一組待測經(jīng)驗(yàn)值；測試該組待測經(jīng)驗(yàn)值對所述硬盤的監(jiān)控結(jié)果，得到測試結(jié)果；根據(jù)所述測試結(jié)果，對該組待測經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行調(diào)整，直到最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值所對應(yīng)的測試結(jié)果滿足該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的預(yù)先設(shè)置的條件；采用所述最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值，生成該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略。優(yōu)選的，所述方法還具有如下特點(diǎn)所述采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理，包括對硬件的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測，得到硬件當(dāng)前的運(yùn)行場景；獲取與該運(yùn)行場景所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略；采用獲取到的硬盤監(jiān)控策略對當(dāng)前硬盤進(jìn)行管理。優(yōu)選的,所述方法還具有如下特點(diǎn)所述指標(biāo)或所述參數(shù)為容量、轉(zhuǎn)速、緩存、平均尋道時(shí)間、硬盤的數(shù)據(jù)傳輸率或連續(xù)無故障時(shí)間。一種硬盤監(jiān)控系統(tǒng)，包括配置裝置，用于對所需監(jiān)控的硬盤的指標(biāo)和參數(shù)進(jìn)行配置，以使得所述指標(biāo)和參數(shù)能夠使硬盤的運(yùn)行達(dá)到預(yù)先設(shè)置的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)；獲取裝置，與所述配置相連，用于在指標(biāo)和參數(shù)均配置完成后，對硬盤資源進(jìn)行監(jiān)控，利用人工智能的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析，得到硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)信息，并將所述經(jīng)驗(yàn)信息保存到預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)庫中，其中所述經(jīng)驗(yàn)信息為某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值；
生成裝置，與所述獲取裝置相連，用于當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息達(dá)到預(yù)先設(shè)置的數(shù)量時(shí)，調(diào)用經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息，采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略；管理裝置，與所述生成裝置相連，采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理。優(yōu)選的，所述系統(tǒng)還具有如下特點(diǎn)所述生成裝置，包括分類模塊，用于按照指標(biāo)或參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)信息，對得到的經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行分類；選擇模塊，與所述分類模塊相連，用于選擇同一運(yùn)行場景下每個(gè)指標(biāo)或參數(shù)對應(yīng)的一經(jīng)驗(yàn)信息，組成一組待測經(jīng)驗(yàn)值；測試模塊，與所述選擇模塊相連，用于測試該組待測經(jīng)驗(yàn)值對所述硬盤的監(jiān)控結(jié)果，得到測試結(jié)果；調(diào)整模塊，與所述測試模塊相連，根據(jù)所述測試結(jié)果，對該組待測經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行調(diào)整，直到最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值所對應(yīng)的測試結(jié)果滿足該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的預(yù)先設(shè)置的條件；生成模塊，與所述調(diào)整模塊相連，用于采用所述最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值，生成該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略。優(yōu)選的，所述系統(tǒng)還具有如下特點(diǎn)所述生成裝置包括監(jiān)測模塊，用于對硬件的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測，得到硬件當(dāng)前的運(yùn)行場景；獲取模塊，與所述監(jiān)測模塊相連，用于獲取與該運(yùn)行場景所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略；管理模塊，與所述獲取模塊相連，用于采用獲取到的硬盤監(jiān)控策略對當(dāng)前硬盤進(jìn)
行管理。優(yōu)選的,所述系統(tǒng)還具有如下特點(diǎn)所述指標(biāo)或所述參數(shù)為容量、轉(zhuǎn)速、緩存、平均尋道時(shí)間、硬盤的數(shù)據(jù)傳輸率或連續(xù)無故障時(shí)間。與現(xiàn)有技術(shù)相比，為了解決對大規(guī)模硬盤資源進(jìn)行管理時(shí)不用人工設(shè)定監(jiān)控策略，使硬盤的監(jiān)控做到智能、合理、高效，通過人工智能的，合理高效的生成硬盤監(jiān)控策略，做到對硬盤的合理監(jiān)控，進(jìn)而提高硬盤的利用率及使用效率。


圖I為本發(fā)明提供的硬盤監(jiān)控方法實(shí)施例的流程示意圖；圖2為本發(fā)明提供的硬盤監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互任意組合。圖I為本發(fā)明提供的硬盤監(jiān)控方法實(shí)施例的流程示意圖。圖I所示方法實(shí)施例，包括步驟101、對所需監(jiān)控的硬盤的指標(biāo)和參數(shù)進(jìn)行配置，以使得所述指標(biāo)和參數(shù)能夠使硬盤的運(yùn)行達(dá)到預(yù)先設(shè)置的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)；
其中該運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)可以是一個(gè)安全、合理、高利用率、高效率的資源使用情況；所述指標(biāo)和參數(shù)可以為容量、轉(zhuǎn)速、緩存、平均尋道時(shí)間、硬盤的數(shù)據(jù)傳輸率、連續(xù)無故障時(shí)間等。步驟102、在指標(biāo)和參數(shù)均配置完成后，對硬盤資源進(jìn)行監(jiān)控，利用人工智能的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析，得到硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)信息，并將所述經(jīng)驗(yàn)信息保存到預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)庫中，其中所述經(jīng)驗(yàn)信息為某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值；舉例來說，可以得到某一指標(biāo)在不同運(yùn)行場景下的最佳屬性值，而隨著學(xué)習(xí)時(shí)間的逐漸增長，在相同的運(yùn)行場景下，該指標(biāo)的最佳屬性值也會(huì)發(fā)生變化，即同一指標(biāo)在相同的運(yùn)行場景下的最佳屬性值有可能為多個(gè)。其中所述經(jīng)驗(yàn)信息是某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值。其中運(yùn)行場景可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)自行設(shè)置。步驟103、當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息達(dá)到預(yù)先設(shè)置的數(shù)量時(shí)，調(diào)用經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息，采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略；具體來說，可以通過如下方式來實(shí)現(xiàn)步驟Al、按照指標(biāo)或參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)信息，對得到的經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行分類；步驟A2、選擇同一運(yùn)行場景下每個(gè)指標(biāo)或參數(shù)對應(yīng)的一經(jīng)驗(yàn)信息，組成一組待測經(jīng)驗(yàn)值；步驟A3、測試該組待測經(jīng)驗(yàn)值對所述硬盤的監(jiān)控結(jié)果，得到測試結(jié)果；舉例來說，對測試后得到的硬盤性能進(jìn)行量化處理，得到一個(gè)數(shù)值，將該數(shù)值作為測試結(jié)果輸出；步驟A4、根據(jù)所述測試結(jié)果，對該組待測經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行調(diào)整，直到最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值所對應(yīng)的測試結(jié)果滿足該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的預(yù)先設(shè)置的條件；具體來說，就是通過修改某個(gè)或某些指標(biāo)或參數(shù)的屬性值，使得測試結(jié)果的數(shù)值更接近于預(yù)先設(shè)置的期望值。步驟A5、采用所述最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值，生成該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略。從上可以看出，利用人工智能技術(shù)將學(xué)習(xí)、分析到的經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行模擬、改進(jìn)、再模擬的過程，最終生成硬盤監(jiān)控策略生成所需的經(jīng)驗(yàn)值或經(jīng)驗(yàn)集步驟104、采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理；具體來說步驟BI、對硬件的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測，得到硬件當(dāng)前的運(yùn)行場景；步驟B2、獲取與該運(yùn)行場景所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略；步驟B3、采用獲取到的硬盤監(jiān)控策略對當(dāng)前硬盤進(jìn)行管理。
本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，打破了傳統(tǒng)的人工設(shè)定監(jiān)控策略造成的不合理性、人工機(jī)械性等，通過人工智能進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)的積累，實(shí)現(xiàn)人工智能生成硬盤監(jiān)控策略，做到對硬盤的合理監(jiān)控，進(jìn)而提高硬盤的利用率及使用效率。具體來說，通過對硬盤監(jiān)控經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)，在經(jīng)過一定的時(shí)間和空間積累后生成硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)值，以便能夠合理的、智能的監(jiān)控硬盤的使用，從而提高硬盤的利用率、使用效率和使用壽命。圖2為本發(fā)明提供的硬盤監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。圖2所示系統(tǒng)實(shí)施例包括配置裝置201，用于對所需監(jiān)控的硬盤的指標(biāo)和參數(shù)進(jìn)行配置，以使得所述指標(biāo)和參數(shù)能夠使硬盤的運(yùn)行達(dá)到預(yù)先設(shè)置的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)；獲取裝置202，與所述配置裝置201相連，用于在指標(biāo)和參數(shù)均配置完成后，對硬盤資源進(jìn)行監(jiān)控，利用人工智能的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析，得到硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)信息，并將所述經(jīng)驗(yàn)信息保存到預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)庫中，其中所述經(jīng)驗(yàn)信息為某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值； 生成裝置203，與所述獲取裝置202相連，用于當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息達(dá)到預(yù)先設(shè)置的數(shù)量時(shí)，調(diào)用經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息，采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略；管理裝置204，與所述生成裝置203相連，采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理。優(yōu)選的，所述生成裝置203，包括分類模塊，用于按照指標(biāo)或參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)信息，對得到的經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行分類；選擇模塊，與所述分類模塊相連，用于選擇同一運(yùn)行場景下每個(gè)指標(biāo)或參數(shù)對應(yīng)的一經(jīng)驗(yàn)信息，組成一組待測經(jīng)驗(yàn)值；測試模塊，與所述選擇模塊相連，用于測試該組待測經(jīng)驗(yàn)值對所述硬盤的監(jiān)控結(jié)果，得到測試結(jié)果；調(diào)整模塊，與所述測試模塊相連，根據(jù)所述測試結(jié)果，對該組待測經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行調(diào)整，直到最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值所對應(yīng)的測試結(jié)果滿足該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的預(yù)先設(shè)置的條件；生成模塊，與所述調(diào)整模塊相連，用于采用所述最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值，生成該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略。優(yōu)選的，所述生成裝置204包括監(jiān)測模塊，用于對硬件的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測，得到硬件當(dāng)前的運(yùn)行場景；獲取模塊，與所述監(jiān)測模塊相連，用于獲取與該運(yùn)行場景所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略；管理模塊，與所述獲取模塊相連，用于采用獲取到的硬盤監(jiān)控策略對當(dāng)前硬盤進(jìn)
行管理。其中，所述指標(biāo)或所述參數(shù)為容量、轉(zhuǎn)速、緩存、平均尋道時(shí)間、硬盤的數(shù)據(jù)傳輸率或連續(xù)無故障時(shí)間。本發(fā)明實(shí)施例提供的系統(tǒng)，打破了傳統(tǒng)的人工設(shè)定監(jiān)控策略造成的不合理性、人工機(jī)械性等，通過人工智能進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)的積累，實(shí)現(xiàn)人工智能生成硬盤監(jiān)控策略，做到對硬盤的合理監(jiān)控，進(jìn)而提高硬盤的利用率及使用效率。具體來說，通過對硬盤監(jiān)控經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)，在經(jīng)過一定的時(shí)間和空間積累后生成硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)值，以便能夠合理的、智能的監(jiān)控硬盤的使用，從而提高硬盤的利用率、使用效率和使用壽命。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何 熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利要求所述的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種硬盤監(jiān)控方法，其特征在于，包括 對所需監(jiān)控的硬盤的指標(biāo)和參數(shù)進(jìn)行配置，以使得所述指標(biāo)和參數(shù)能夠使硬盤的運(yùn)行達(dá)到預(yù)先設(shè)置的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)； 在指標(biāo)和參數(shù)均配置完成后，對硬盤資源進(jìn)行監(jiān)控，利用人工智能的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析，得到硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)信息，并將所述經(jīng)驗(yàn)信息保存到預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)庫中，其中所述經(jīng)驗(yàn)信息為某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值； 當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息達(dá)到預(yù)先設(shè)置的數(shù)量時(shí)，調(diào)用經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息，采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略； 采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略，包括 按照指標(biāo)或參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)信息，對得到的經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行分類； 選擇同一運(yùn)行場景下每個(gè)指標(biāo)或參數(shù)對應(yīng)的一經(jīng)驗(yàn)信息，組成一組待測經(jīng)驗(yàn)值； 測試該組待測經(jīng)驗(yàn)值對所述硬盤的監(jiān)控結(jié)果，得到測試結(jié)果； 根據(jù)所述測試結(jié)果，對該組待測經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行調(diào)整，直到最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值所對應(yīng)的測試結(jié)果滿足該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的預(yù)先設(shè)置的條件； 采用所述最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值，生成該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理，包括 對硬件的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測，得到硬件當(dāng)前的運(yùn)行場景； 獲取與該運(yùn)行場景所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略； 采用獲取到的硬盤監(jiān)控策略對當(dāng)前硬盤進(jìn)行管理。
4.根據(jù)權(quán)利要求I至3任一所述的方法，其特征在于，所述指標(biāo)或所述參數(shù)為容量、轉(zhuǎn)速、緩存、平均尋道時(shí)間、硬盤的數(shù)據(jù)傳輸率或連續(xù)無故障時(shí)間。
5.一種硬盤監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括 配置裝置，用于對所需監(jiān)控的硬盤的指標(biāo)和參數(shù)進(jìn)行配置，以使得所述指標(biāo)和參數(shù)能夠使硬盤的運(yùn)行達(dá)到預(yù)先設(shè)置的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)； 獲取裝置，與所述配置相連，用于在指標(biāo)和參數(shù)均配置完成后，對硬盤資源進(jìn)行監(jiān)控，利用人工智能的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析，得到硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)信息，并將所述經(jīng)驗(yàn)信息保存到預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)庫中，其中所述經(jīng)驗(yàn)信息為某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值； 生成裝置，與所述獲取裝置相連，用于當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息達(dá)到預(yù)先設(shè)置的數(shù)量時(shí)，調(diào)用經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息，采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略； 管理裝置，與所述生成裝置相連，采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述生成裝置，包括 分類模塊，用于按照指標(biāo)或參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)信息，對得到的經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行分類； 選擇模塊，與所述分類模塊相連，用于選擇同一運(yùn)行場景下每個(gè)指標(biāo)或參數(shù)對應(yīng)的一經(jīng)驗(yàn)信息，組成一組待測經(jīng)驗(yàn)值； 測試模塊，與所述選擇模塊相連，用于測試該組待測經(jīng)驗(yàn)值對所述硬盤的監(jiān)控結(jié)果，得到測試結(jié)果； 調(diào)整模塊，與所述測試模塊相連，根據(jù)所述測試結(jié)果，對該組待測經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行調(diào)整，直到最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值所對應(yīng)的測試結(jié)果滿足該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的預(yù)先設(shè)置的條件； 生成模塊，與所述調(diào)整模塊相連，用于采用所述最終調(diào)整后的測試經(jīng)驗(yàn)值，生成該運(yùn)行場景下所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述生成裝置包括 監(jiān)測模塊，用于對硬件的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測，得到硬件當(dāng)前的運(yùn)行場景； 獲取模塊，與所述監(jiān)測模塊相連，用于獲取與該運(yùn)行場景所對應(yīng)的硬盤監(jiān)控策略； 管理模塊，與所述獲取模塊相連，用于采用獲取到的硬盤監(jiān)控策略對當(dāng)前硬盤進(jìn)行管理。
8.根據(jù)權(quán)利要求5至7任一所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述指標(biāo)或所述參數(shù)為容量、轉(zhuǎn)速、緩存、平均尋道時(shí)間、硬盤的數(shù)據(jù)傳輸率或連續(xù)無故障時(shí)間。
全文摘要
本發(fā)明提供一種硬盤監(jiān)控方法和系統(tǒng)。所述方法，包括對所需監(jiān)控的硬盤的指標(biāo)和參數(shù)進(jìn)行配置，以使得所述指標(biāo)和參數(shù)能夠使硬盤的運(yùn)行達(dá)到預(yù)先設(shè)置的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)；在指標(biāo)和參數(shù)均配置完成后，對硬盤資源進(jìn)行監(jiān)控，利用人工智能的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析，得到硬盤監(jiān)控的經(jīng)驗(yàn)信息，并將所述經(jīng)驗(yàn)信息保存到預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)庫中，其中所述經(jīng)驗(yàn)信息為某一運(yùn)行場景下各指標(biāo)或參數(shù)所對應(yīng)的最佳的屬性值；當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息達(dá)到預(yù)先設(shè)置的數(shù)量時(shí)，調(diào)用經(jīng)驗(yàn)庫里的經(jīng)驗(yàn)信息，采用所述經(jīng)驗(yàn)信息生成人工智能的硬盤監(jiān)控策略；采用生成的硬盤監(jiān)控策略對硬盤進(jìn)行管理。
文檔編號(hào)G11B20/18GK102664030SQ20121005023
公開日2012年9月12日 申請日期2012年2月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月29日
發(fā)明者李冠, 陸峰 申請人:浪潮(北京)電子信息產(chǎn)業(yè)有限公司