劉鑫　滕飛

摘 要：目前處于大數(shù)據(jù)的時代，磁盤作為常見存儲數(shù)據(jù)的途徑之一，一旦出現(xiàn)磁盤故障問題，可能會導致大規(guī)模的數(shù)據(jù)丟失，造成嚴重后果，對此，本文以大型云儲存Backblaze公司真實的記錄數(shù)據(jù)為研究對象，首先，對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，對缺失數(shù)據(jù)進行填補，其次，使用閾值法、Lasso特征選擇對數(shù)據(jù)降維，然后，將篩選后的數(shù)據(jù)使用XGBoost模型訓練，并與典型的機器學習算法中的LightGBM、Random Forest、SVR、Extra Tree Regression、Adaboost、GBR等11種主流機器學習模型進行實驗對比，結果表明本文在RMSE、MAE、三種性能指標上均優(yōu)于對比模型，最后，利用SHAP模型增強對模型的可解釋性，對比三種算法XGBoost、Random Forest和SHAP對磁盤故障的影響程度，為云存儲企業(yè)減少損失并提高效率提供了參考。

關鍵詞：機器學習;磁盤故障預測;XGBoost模型;SHAP值

中圖分類號：TP391? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-260X（2021）11-0012-07

引言

隨著互聯(lián)網的高速發(fā)展，磁盤故障預測在業(yè)界可謂是經久不衰的熱門話題，百度、騰訊、阿里，及國外的IBM都做過磁盤故障預測的研究[1，2]。大型企業(yè)之間的貿易往來會出現(xiàn)大量數(shù)據(jù)，對于大數(shù)據(jù)流客戶用戶來說，磁盤的穩(wěn)定性影響著數(shù)據(jù)的安全性，對于這一問題，本文使用強大的機器學習算法對磁盤故障進行預測，探究哪些因素影響磁盤故障，在磁盤出故障前更換新的磁盤，提前備份數(shù)據(jù)，保證了用戶的信息安全和數(shù)據(jù)安全。

本文從以下兩個方面重點研究：

（1）基于XGBoost模型建立磁盤故障預測模型，并且從三個指標RMSE、MAE、R2上和其他機器學習主流模型進行對比，證明本文提出的模型具有良好的適用性。

（2）構建磁盤故障預測模型的基礎上，本文基于 SHAP模型探究磁盤故障的主要影響因素，為磁盤預測提供決策參考。

1 相關研究

隨著對數(shù)據(jù)存儲安全性的意識加強，磁盤又是數(shù)據(jù)存儲最常見的工具之一，國內外的學者對磁盤故障預測的關注也逐漸加強，其中，利用磁盤檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計學和機器學習等方法來建立模型，主要的故障預測模型包括統(tǒng)計學方法貝葉斯模型、支持向量機、神經網絡、集成算法等。早期Hamerly和Elkan（2001）[3]運用統(tǒng)計學中貝葉斯方法在昆騰廠商的磁盤進行試驗，得到56%的檢測率和0.82%的誤報率。Pang（2016）[4]構建貝葉斯網絡，結果發(fā)現(xiàn)對正常硬盤和故障硬盤預測的平均準確率分別為99.13%和75.3%。Murray（2003）[5，6]等用統(tǒng)計學方法進行實驗，最終，使用MI-NB方法可以獲得50%的檢測率和0%的誤報率。宋云華（2014）[7，8]提出過采樣的COG-OS框架，提高故障預測的查全率，但在故障硬盤的預測精度和正常硬盤的預測性能上較差。

基于神經網絡的方法相關研究有：ZHU BP（2013）[9]構建反向傳播神經網絡模型來預測硬盤故障，在保證較低虛警率的條件下取得了95%的召回率。賈潤瑩等人（2014）[10]，利用Adaboost算法將BP神經網絡組合，提高預測的準確率，降低預測的誤報率。Xu等人（2016）[11]采用遞歸神經網絡建立模型，在真實數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)集上預測發(fā)現(xiàn)準確率升高和假陽性率降低。Lima等人（2017）[12]提出磁盤故障長期預測的遞歸神經網絡變異型算法LSTM，該算法在短期預測中可以與傳統(tǒng)遞歸神經網絡算法取得相似的結果，顯著改善了長期預測?？灯G龍（2019）[13]提出了兩種長短期記憶神經網絡，對于兩個數(shù)據(jù)集分別進行LSTM_SMART的硬盤故障預測模型，F(xiàn)DR分別為為94.6%和91.8%，F(xiàn)AR為0.2%和0.18%。

基于決策樹算法：董勇，蔣艷凰（2015）[14]，運用機器學習中支持向量機，反向神經網絡，決策樹的方法，發(fā)現(xiàn)決策樹預測效果最好，支持向量機的誤報率最低達到0.05%。王剛（2017）[15]團隊與百度公司合作，將決策樹算法用作主要的預測算法。在決策樹模型中進行訓練后，他們的最優(yōu)結果為誤報率1%，誤報率為0.7%。

基于集成算法的方法相關研究有：賈潤瑩，李靜（2014）[16]也提出基于Adaboost和遺傳算法的硬盤故障預測模型，隨著發(fā)現(xiàn)分類器越多，準確率在90%-96%之間變動，誤報率在區(qū)間0.3%-0.6%之間變動。AUSSEL. N（2017）[17]選擇能夠處理不均衡數(shù)據(jù)集的在隨機森林，支持向量機和梯度提升樹等機器學習方法在Backblaze中1年的數(shù)據(jù)集上進行實驗，雖然可以達到較高的精確度，但召回率最高只有67%。張廷雷（2019）[18]，使用改進隨機森林算法進行預測，發(fā)現(xiàn)在時空的復雜度上預測效果比傳統(tǒng)的隨機森林預測磁盤故障效果好，準確度為99.33%，F(xiàn)1的值也達到95.71%李新鵬（2020）[19]等人對不平衡磁盤故障數(shù)據(jù)進行改進，提出改進的bagging-GBDT算法，并對未來數(shù)據(jù)進行預測。

以上研究中，可見隨著對磁盤故障問題的關注增多，大部分學者也從傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法逐漸轉變使用各種機器學習中的方法來解決磁盤故障問題，本文重點使用機器學習中集成算法尤其是基于XGBoost算法建立了磁盤故障預測模型，驗證了本文模型的性能優(yōu)越性。其次，文獻中雖然使用了機器學習中算法預測，可是缺乏模型的可解釋性，所以本文基于SHAP模型對磁盤故障的主要影響因素進行了分析，為磁盤預測提供決策參考。

2 模型與方法

2.1 問題分析

原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，如缺失值填補、降維處理之后，將樣本輸入到XGBoost模型中進行計算，XGBoost算法核心思想是根據(jù)特征分裂來生長一棵樹，并不斷地添加樹，每次添加一個樹，其實是去擬合上次預測的殘差從而得到新函數(shù)，它是GBDT算法的改進算法，可自動調用CPU進行多線程并行計算，而且可以得到更好的精度，傳統(tǒng)的GBDT算法只是一階導數(shù)，而XGBoost算法是對損失函數(shù)做二階泰勒公式展開，整體函數(shù)分為兩個部分：損失函數(shù)和正則項，并求解最優(yōu)解，目的是避免過擬合，步驟如下：

2.2 模型解釋

Lundberg和Lee[20]（2017）提出SHAP模型，SHAP值來源于博弈論中的Shapley值，當數(shù)據(jù)量充足的情況下，通過XGBoost模型可以提高磁盤故障預測模型的準確度，并且利用SHAP值，可用來對構建的XGBoost模型做出強有力的分析提供幫助。

3 特征工程及特征選擇

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)來源Backblaze公司2019年第一季度的公開數(shù)據(jù)[21]，Backblaze每日會對磁盤數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，保證數(shù)據(jù)的安全性，本文會使用2019第一季度的數(shù)據(jù)進行分析，選取20825個磁盤數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，Backblaze數(shù)據(jù)是每日數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括磁盤的序列號，型號，容量，故障類型和對于每天在Backblaze數(shù)據(jù)中心的基本驅動器信息以及該驅動器報告的SMART統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

3.2 特征工程

3.2.1 選取數(shù)據(jù)集

對Backblaze公司2019年第一季度每日監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行篩選，首先，選取Backblaze公司發(fā)布報告中提到故障率最高的磁盤ST4000DM000作為研究對象，其次，對于每日監(jiān)測數(shù)據(jù)，可以看出，只有當磁盤發(fā)生故障時，此時標簽failure為1，其他時刻都認為是正常運轉的，但是，在記錄數(shù)據(jù)那一刻，其實該磁盤已經發(fā)生故障，所以，為了保證磁盤的真實性，將前7天的標簽改成1，目的是為了減少磁盤因故障沒及時備份數(shù)據(jù)所造成的損失。并且，將每日磁盤的全部smart值作為研究對象，減少數(shù)據(jù)的損失。

3.2.2 降維

對于驅動器報告的SMART統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)特征有65個特征，但大部分的特征值為空值，對磁盤故障的預測沒有任何幫助，反而，會增加對磁盤故障預測的故障率，所以，首先，刪除對標簽沒有任何幫助的序列號，時間等信息，其次，刪除全部都為空值的列，最后，采用閾值法對數(shù)據(jù)進行降維，將空值比例大于80%的列刪除，特征減少到25個特征，大大減少了數(shù)據(jù)的復雜度。

3.2.3 缺失值填補及熱力圖

對于初步選取的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，查看數(shù)據(jù)缺失情況，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失值較少，占整體數(shù)據(jù)的8%，本文選擇用0填補缺失值。目標變量（“failure”）與smart屬性187有很強的相關性，下圖是部分屬性對目標變量的影響，顏色越深，數(shù)值越大，說明對目標變量產生較大的影響。

3.2.4 平衡數(shù)據(jù)集

根據(jù)上步預處理數(shù)據(jù)可以看出，數(shù)據(jù)中大量都是正常的磁盤，很少會出現(xiàn)故障的磁盤，現(xiàn)實生活中也可以很好理解這一點，畢竟，磁盤出故障的事件還是小概率事件。對于數(shù)據(jù)集是完全不平衡數(shù)據(jù)，對磁盤故障預測模型產生較大的影響，本文采用過采樣的方式平衡數(shù)據(jù)集，增加少數(shù)類的比例，得到新樣本中故障磁盤和正常磁盤的百分比分別為40%和60%，減少因數(shù)據(jù)不平衡對模型的影響。

3.2.5 特征選擇

Lasso方法特征選擇中，發(fā)現(xiàn)參數(shù)？姿越大，參數(shù)的解越少，選出的影響特征也越少。本文采用交叉驗證法對RMSE進行計算，找出RMSE的極小值點，從而找出參數(shù)？姿的值。最終選取17個重點影響磁盤故障的特征。

4 實踐結果與討論

4.1 算法評價指標及超參數(shù)配置

本文以RMSE（均方根誤差）、MAE（平均絕對誤差）、R2（擬合優(yōu)度）為預測模型的評價函數(shù)，其中，前練個指標值越小，表明預測精度越好，R2數(shù)值越大，表明模型預測效果越好。其計算公式為：

4.2 與其他主流機器學習對比

本文重點放在和其他主流機器學習進行對比，突出XGBoost對磁盤故障預測的優(yōu)越性，本文對比機器學習中11種主流算法，表3是11種算法在三個指標上的對比結果，以XGBoost算法為例，將特征工程處理完的數(shù)據(jù)劃分訓練集和測試集，訓練集占70%，測試集占30%，不同的算法在訓練集上建立相應的模型，最后在測試集中預測，結果如下表。

從上表中可以看出：XGBoost效果最佳，RMSE為0.07，MAE為0.019，R2為0.88，SVR效果最差，RMSE為0.188，MAE為0.128，R2為0.123。其中RMSE指標上，XGBoost與其他11種機器學習算法結果差距較小，在MAE指標上，XGBoost與其他11種算法的差距也較小，在R2指標上，XGBoost的值可以達到0.88，而SVR的值只有0.123，其他算法的差距很明顯，但集成算法的擬合優(yōu)度的效果更好。XGBoost算法在這三個指標上的結果都優(yōu)于其他算法，預測效果也最好，基于非線性Neural Network，XGBoost算法比線性回歸、決策樹以及k鄰近回歸預測效果好，進一步說明磁盤故障數(shù)據(jù)是一個多種因素決定的復雜的問題，諸多因素共同決定磁盤故障問題，所以使用非線性關系預測會得到更好的結果，同時也會增加模型的復雜度，基于集成算法的模型相比其他若分類器強大很多，所以結果很明顯的好，XGBoost和Catboost效果卓越，同時也說明XGBoost模型在進行磁盤故障預測模型中的提供了準確預測的參考，在使用此方法上進行磁盤故障預測模型推廣泛化上有一定的優(yōu)勢。

4.3 模型超參數(shù)調優(yōu)及學習曲線對比

XGBoost模型中的超參數(shù)共計有23個，模型超參數(shù)調優(yōu)使用網格搜索找出最佳的參數(shù)結果，并使用r2_score為判斷標準，將特征工程數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)輸入到XGBoost模型中，使用這些參數(shù)，得到更好的預測效果，以下五個參數(shù)為主要調整的參數(shù)，搜索區(qū)間和調優(yōu)結果如表4所示。

圖3所示為XGBoost典型的4中機器學習算法的學習曲線對比結果，其中圖3（a-d）分別表示XGBoost、LightGBM、隨機森林以及SVR的學習曲線。圖3中可以看到4種算法在樣本達到8000后，模型分數(shù)增長速度逐漸變緩，測試集與交叉驗證集性能存在較大差距，其中隨機森林，LightGBM和SVR在樣本量增加時，測試集效果甚至出現(xiàn)分數(shù)下降的現(xiàn)象。當樣本數(shù)量在8000時，最好的擬合效果是0.88，XGBoost模型的分數(shù)很快接近0.8，當樣本數(shù)量繼續(xù)增加時，交叉驗證集上XGBoost模型的增速也逐漸變緩。另外，隨機森林，LightGBM兩者隨著樣本量的增加，出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，造成的原因可能是樣本噪音干擾過大，使得算法將部分噪音認為是特征從而擾亂了預設的分類規(guī)則，或是模型過于復雜。

4.4 SHAP模型特征分析

根據(jù)圖4的SHAP特征分析圖，發(fā)現(xiàn)smart_187， smart_197，smart_7，smart_5對模型有顯著的影響，其中smart_187，smart_197，smart_5對模型有正向影響，smart_7對模型有負向影響，具體而言，smart_187， smart_197，smart_5的SHAP值越大，說明磁盤越容易發(fā)生故障，當這些值出現(xiàn)較大的波動變化時因提前備份數(shù)據(jù)更換磁盤，以免造成損失。

經過XGBoost，RandomForest，SHAP特征重要性對比后訓練后，不難發(fā)現(xiàn)，根據(jù)不同算法得出影響磁盤故障的因素不同，但是對于以下7個屬性中，smart_197，smart_184，smart_187，smart_198，smart_5，smart_241，smart_7，在三種算法的重要程度中，smart_197，smart_187特征重要性的值都比較高，說明磁盤故障中，這些因素對磁盤故障的影響越大。

5 結論

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、云存儲等新興科技的發(fā)展，使得海量數(shù)據(jù)存儲的需求越來越大，磁盤作為常見的存儲工具之一，對磁盤故障影響因素的研究也逐漸增多，利用機器學習對模型預測的研究較少，并且也缺乏模型的可解釋性。所以，本文以Backblaze公司2019年第一季度每日監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，使用閾值法、Lasso特征選擇對數(shù)據(jù)降維，然后，將篩選后的數(shù)據(jù)使用XGBoost模型訓練，并與典型的機器學習算法中11種主流機器學習模型進行對比，結果表明本文在RMSE、MAE、 三種性能指標上均優(yōu)于其他模型，最后，利用SHAP模型增強對模型的可解釋性，對比三種算法XGBoost、Random Forest和SHAP值對磁盤故障的影響程度大小進行分析，結果發(fā)現(xiàn)smart_187，smart_197都占特征重要性的前三，說明磁盤故障影響因素都報告不可糾正錯誤和等候重定的扇區(qū)計數(shù)兩個特征對目標變量有很大的影響。

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