一种SSD的故障检测方法、装置及电子设备与流程

本技术涉及检测技术的，具体涉及一种ssd的故障检测方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、ssd(solid state drive，固态硬盘)是一种以半导体闪存为介质的存储设备。它主要由控制器和存储芯片组成，没有机械部件。

2、目前，ssd的使用寿命在不断增加，但在ssd长时间使用后，对ssd进行故障检测是十分重要的。相关技术中，通常仅凭借人工经验对ssd的故障情况进行检测，由于人工判断本身存在不可控的检测风险，使得检测结果容易发生偏差，从而导致对ssd的故障检测准确性较低。

3、因此，急需一种ssd的故障检测方法、装置及电子设备。

技术实现思路

1、本技术提供了一种ssd的故障检测方法、装置及电子设备，便于提高对ssd的故障检测准确性。

2、在本技术的第一方面提供了一种ssd的故障检测方法，应用于服务器，所述方法包括：获取ssd的检测数据包；将所述检测数据包输入至预设故障检测模型中，得到输出结果；对所述输出结果进行分析，若所述输出结果指示所述检测数据包异常，则生成报警信息，所述报警信息用于表示所述ssd存在潜在故障。

3、通过采用上述技术方案，服务器首先将获取ssd的检测数据包，再将检测数据包输入至预设故障检测模型中，从而得到输出结果。最后，服务器对输出结果进行分析，当服务器确认检测数据包异常，则生成报警信息。由此，服务器能够根据预设故障检测模型的输出结果，自动完成对ssd的故障检测，并生成报警信息。相比于相关技术，不再需要人工进行检测，从而提高了对ssd的故障检测准确性。

4、可选地，所述获取ssd的检测数据包，具体包括：接收检测设备发送的多种检测数据，所述检测设备用于对所述ssd进行检测；对多种所述检测数据进行预处理，生成所述检测数据包，所述预处理包括数据清洗、数据分类以及归一化处理。

5、通过采用上述技术方案，服务器通过接收多种检测数据，可以获取ssd的更全面的信息，从而更准确地评估ssd的状态。服务器对检测数据进行预处理，例如数据清洗、数据分类和归一化处理，可以去除噪声和异常值，提高数据的可靠性和准确性。经过预处理生成检测数据包，可以为后续的故障检测模型提供标准化的输入数据，从而避免因数据格式不一致或数据质量差而导致模型预测不准的问题。该过程可以实现数据的质量控制和规范化处理，从而提高故障检测的准确性和稳定性，有助于及时发现ssd的潜在故障并采取相应的措施。

6、可选地，所述检测数据包包括读写速度，所述将所述检测数据包输入至预设故障检测模型中，得到输出结果，具体包括：判断所述读写速度是否超出预设读写速度范围内，所述预设读写速度范围预先存储于所述预设故障检测模型中；若所述读写速度超出所述预设读写速度范围，则生成第一输出结果，所述第一输出结果用于表示所述ssd的读写速度异常。

7、通过采用上述技术方案，服务器通过判断读写速度是否超出预设读写速度范围，可以快速准确地检测ssd的读写速度是否异常，可以为检测模型提供参考标准，从而提高检测的准确性和稳定性。若读写速度超出预设读写速度范围，生成第一输出结果，可以及时发现ssd的读写速度异常，并生成相应的输出结果，从而采取相应的措施，避免故障的发生。该过程可以实现快速准确的故障检测，保护了数据的安全性，提高了检测准确性和检测效率。

8、可选地，所述检测数据包还包括温度数据，所述将所述检测数据包输入至预设故障检测模型中，得到输出结果，具体还包括：根据温度数据，确定第一温度值；将所述第一温度值与预设温度阈值进行比较；若所述第一温度值大于或等于所述预设温度阈值，则生成第三输出结果，所述第三输出结果用于表示所述ssd的温度数据异常。

9、通过采用上述技术方案，服务器通过根据温度数据确定第一温度值，可以获取ssd的实时温度信息，从而更全面地评估ssd的状态。服务器将第一温度值与预设温度阈值进行比较，可以快速准确地检测ssd的温度是否异常。若第一温度值大于或等于预设温度阈值，生成第三输出结果，可以及时发现ssd的温度数据异常，并生成相应的输出结果，从而采取相应的措施，避免故障的发生。该过程可以实现全面准确的故障检测，提高了故障检测的准确性和效率。

10、可选地，所述检测数据包还包括噪声数据，所述将所述检测数据包输入至预设故障检测模型中，得到输出结果，具体还包括：根据所述噪声数据，得到噪声值，所述噪声值包括电流噪声值和机械噪声值；将所述电流噪声值和机械噪声值与各自对应的预设噪声阈值进行比较，所述电流噪声值对应一个预设噪声阈值，所述机械噪声值对应一个预设噪声阈值；若所述电流噪声值和机械噪声值中的任意一种噪声值大于或等于对应的预设噪声阈值，则生成第三输出结果，所述第三输出结果用于表示所述噪声数据异常。

11、通过采用上述技术方案，服务器通过根据噪声数据得到噪声值，可以获取ssd的电流噪声值和机械噪声值，从而更全面地评估ssd的性能和状态。服务器将电流噪声值和机械噪声值与各自对应的预设噪声阈值进行比较，可以快速准确地检测ssd的噪声是否异常。若电流噪声值和机械噪声值中的任意一种噪声值大于或等于对应的预设噪声阈值，生成第三输出结果，可以及时发现ssd的噪声数据异常，并生成相应的输出结果，从而采取相应的措施，避免故障的发生。

12、可选地，在所述将所述检测数据包输入至预设故障检测模型中，得到输出结果之前，训练所述预设故障检测模型；所述训练所述预设故障检测模型，具体包括：获取训练信息，所述训练信息包括检测数据包和所述输出结果；将所述训练信息输入至自适应特征融合网络中进行训练，得到第一训练结果；将所述第一训练结果与所述训练信息进行叠加与标准化处理后，得到第二训练结果；将所述第二训练结果输入至所述自适应特征融合网络中进行处理，得到第三训练结果；将所述第三训练结果与所述第二训练结果进行叠加与标准化处理，直至输出所述训练信息相似度矩阵，所述训练信息相似度矩阵满足预设逻辑回归条件。

13、通过采用上述技术方案，服务器通过获取训练信息，包括检测数据包和输出结果，可以获取更全面的训练数据，从而更好地训练故障检测模型。将训练信息输入至自适应特征融合网络中进行训练，可以得到更准确的第一训练结果。将第一训练结果与训练信息进行叠加与标准化处理后，可以得到更可靠的第二训练结果。将第二训练结果输入至自适应特征融合网络中进行处理，可以得到更精确的第三训练结果。将第三训练结果与第二训练结果进行叠加与标准化处理，直至输出训练信息相似度矩阵，可以获得更符合预设逻辑回归条件的训练模型，从而提高故障检测的准确性和稳定性。该过程可以通过多次训练和调整，得到更优秀的故障检测模型，从而提高故障检测的可靠性和效率。

14、可选地，在所述生成报警信息之后，所述方法还包括：根据所述报警信息，确定故障类型，所述故障类型包括读写故障、温度故障以及噪声故障中的一种或多种；在预设数据库中查找所述故障类型，若所述预设数据库中存在所述故障类型，则获取所述故障类型对应的解决方案，所述预设数据库中预先存储有所述故障类型与所述解决方案之间的对应关系；将所述报警信息与所述解决方案均发送至用户设备，以供所述用户设备对应的用户参考。

15、通过采用上述技术方案，服务器根据报警信息确定故障类型，可以快速准确地识别故障的类型，为后续的解决方案提供准确的信息。在预设数据库中查找故障类型，可以获取预设的对应关系，从而获取相应的解决方案，提高了故障处理的效率。将报警信息与解决方案均发送至用户设备，可以及时通知用户设备对应的用户，并提供相应的解决方案，从而帮助用户快速处理故障，提高了检测友好性和用户满意度。该过程可以实现快速准确的故障识别和处理，提高了故障检测的可靠性和效率，为用户提供了更好的服务体验。

16、在本技术的第二方面提供了一种ssd的故障检测装置，所述故障检测装置为服务器，所述服务器包括获取模块和处理模块，其中，所述获取模块，用于获取ssd的检测数据包；所述处理模块，用于将所述检测数据包输入至预设故障检测模型中，得到输出结果；所述处理模块，还用于对所述输出结果进行分析，若所述输出结果指示所述检测数据包异常，则生成报警信息，所述报警信息用于表示所述ssd存在潜在故障。

17、在本技术的第三方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器、用户接口以及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和所述网络接口均用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如上所述的方法。

18、在本技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如上所述的方法。

19、综上所述，本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

20、1.服务器首先将获取ssd的检测数据包，再将检测数据包输入至预设故障检测模型中，从而得到输出结果。最后，服务器对输出结果进行分析，当服务器确认检测数据包异常，则生成报警信息。由此，服务器能够根据预设故障检测模型的输出结果，自动完成对ssd的故障检测，并生成报警信息。相比于相关技术，不再需要人工进行检测，从而提高了对ssd的故障检测准确性；

21、2.服务器通过对读写速度、温度数据以及噪声数据进行检测，能够全面地考量ssd的故障情况，实现全面准确的故障检测，提高了故障检测的准确性和效率；

22、3.服务器通过自适应特征融合网络对预设故障检测模型进行训练，该过程包含多次训练和调整，能够得到更优秀的故障检测模型，从而提高故障检测的可靠性和效率。