CN114327288B - Ssd剩余用户使用时间的预测方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及SSD剩余用户使用时间的预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法，包括：定期采集用户行为和SSD消耗动态变化情况；根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，预测计算出SSD剩余用户使用时间。本发明为用户提供所用SSD的剩余用户使用时间预测，提醒用户及时进行存储设备管理，更为直观和贴合用户需求，具有实际的指导意义。
Description
技术领域
本发明涉及预测SSD剩余用户使用时间技术领域，尤其是指SSD剩余用户使用时间的预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着SSD技术和产业的发展，SSD已逐步在消费领域和企业级领域得到广泛推广和应用，同时，存储设备的安全性也越来越得到关注。由于SSD NAND flash的物理特性，每个物理Block(块)都是有擦除次数限制的，越到后期，其稳定性越差，就可能存在数据丢失的风险，这也就是SSD寿命的概念。硬盘是否正常工作，还可以放心地使用多久，这是个体电脑使用者或者企业级用户来说最直观的问题。
目前依据SSD NVMe协议要求，SSD记录了一些典型的SMART/Health InformationLog(健康信息日志)；其中，包括读写数据量统计，NAND消耗情况，错误记录及个数统计，已使用百分比等。在消费级SSD产品中，通常利用这些信息(或者结合各产品自定义的LOG信息)来监测并呈现SSD的剩余寿命和健康程度。但这些信息，大多是瞬态下的SSD状况统计值，反映使用或者消耗的多少，虽然可以一定程度反映不同时刻SSD状态，但还是无法明确且差异化的告知用户，其SSD还能放心使用的时间。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供SSD剩余用户使用时间的预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
SSD剩余用户使用时间的预测方法，包括以下步骤：
定期采集用户行为和SSD消耗动态变化情况；
根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，预测计算出SSD剩余用户使用时间。
其进一步技术方案为：所述SSD消耗动态变化情况包括对NAND PE消耗、SSD功耗切换情况统计、及主机端供电情况对SSD寿命影响；所述用户行为包括定期时间内用户使用时间及频率、定期时间内用户休息时间、及规律及定期时间内用户访问存储设备信息。
其进一步技术方案为：所述对NAND PE消耗包括SSD NAND flash消耗程度、对不同工作模式下NAND flash的使用分配和消耗、及不同FTL模块对NAND flash的消耗情况。
其进一步技术方案为：所述SSD NAND flash消耗程度通过以下方式得出：
SSD NAND flash消耗程度＝(允许继续写入量*写放大WA/一次全盘写数据量)/NAND flash擦写上限次数*100％；
其中，允许继续写入量＝SSD允许主机写入总量-主机端读写数据量；
写放大WA＝SSD NAND flash实际消耗量/主机端读写数据量。
SSD剩余用户使用时间的预测装置，包括：采集单元及预测计算单元；
所述采集单元，用于定期采集用户行为和SSD消耗动态变化情况；
所述预测计算单元，用于根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，预测计算出SSD剩余用户使用时间。
其进一步技术方案为：所述SSD消耗动态变化情况包括对NAND PE消耗、SSD功耗切换情况统计、及主机端供电情况对SSD寿命影响；所述用户行为包括定期时间内用户使用时间及频率、定期时间内用户休息时间、及规律及定期时间内用户访问存储设备信息。
其进一步技术方案为：所述对NAND PE消耗包括SSD NAND flash消耗程度、对不同工作模式下NAND flash的使用分配和消耗、及不同FTL模块对NAND flash的消耗情况。
其进一步技术方案为：所述SSD NAND flash消耗程度通过以下方式得出：
SSD NAND flash消耗程度＝(允许继续写入量*写放大WA/一次全盘写数据量)/NAND flash擦写上限次数*100％；
其中，允许继续写入量＝SSD允许主机写入总量-主机端读写数据量；
写放大WA＝SSD NAND flash实际消耗量/主机端读写数据量。
一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的SSD剩余用户使用时间的预测方法。
一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现如上述所述的SSD剩余用户使用时间的预测方法。
本发明与现有技术相比的有益效果是：为用户提供所用SSD的剩余用户使用时间预测，提醒用户及时进行存储设备管理，更为直观和贴合用户需求，具有实际的指导意义。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的SSD剩余用户使用时间的预测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的SSD剩余用户使用时间的预测方法的应用曲线示意图；
图3为本发明实施例提供的SSD剩余用户使用时间的预测装置的示意性框图；
图4为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1到图4所示的具体实施例，其中，请参阅图1至图2所示，本发明公开了一种SSD剩余用户使用时间的预测方法，包括以下步骤：
S1，定期采集用户行为和SSD消耗动态变化情况；
其中，在本实施例中，定期可以根据实际需要进行设定，例如：1天或3天或1周等。
其中，基于目前协议记录及业内通用评判方式是，先获取主机端读写数据量、SSDNAND flash实际消耗量与SSD允许主机写入总量，及NAND flash擦写上限次数之间的对比关系，如：
写放大WA＝SSD NAND flash实际消耗量/主机端读写数据量；
允许继续写入量＝SSD允许主机写入总量-主机端读写数据量；
SSD NAND flash消耗程度＝(允许继续写入量*写放大WA/一次全盘写数据量)/NAND flash擦写上限次数*100％；
根据SSD NAND flash消耗程度和当前消耗所经历时间，可以粗略估算SSD的剩余寿命。该估算基于瞬态信息，不可预估未来变化及趋势，且无法反映出用户将来还可使用的自然时间预期。
因此在本实施例中，通过在上述通用评判方式的基础上，引入用户行为因素和时间因素，深入分析SSD寿命变化趋势。定期采集记录了用户或系统对存储设备的访问，通过预测算法构建模型得出主机端用户的特征习惯，评估SSD预期工作生命周期。
例如，通过在主机端建立定期采集和监测模块，对象可以但不限于以下内容：
1、收集用户每日开机时间、关机时间、电脑睡眠或进入modern standby的时间，可以获得用户每日SSD预计工作时长及SSD进入功耗切换的次数，从而计算出常规的相关消耗。
2、跟踪用户经常访问的软件类型，例如，日常办公用户主要侧重在一些小型办公软件，数据访问量较小且范围随机；一些视频/影像类用户则需要较大的图像、视频剪辑操作，数据量相对较大；而以存储数据为目的的操作，往往一次性保存后不再进行大量操作。通过对用户行为的监测，可以大致了解用户行为特点，比如每日用户读写数据量大小、顺序访问还是随机访问为主、大致比例如何等等。
3、对应以上用户行为，同时定期采集SSD内部存储情况的变化，即所述时间间隔内用户行为对应的SSD消耗情况。因为不同的SSD其固件实现不同，对用户操作的响应也有所差别，所以需同步采集和监测SSD消耗情况。
总的来说，收集对象主要针对用户和SSD盘片本身两方面。
具体地，所述SSD消耗动态变化情况包括对NAND PE消耗、SSD功耗切换情况统计、及主机端供电情况对SSD寿命影响；所述用户行为包括定期时间内用户使用时间及频率、定期时间内用户休息时间、及规律及定期时间内用户访问存储设备信息。
具体地，所述对NAND PE(擦写次数)消耗包括SSD NAND flash消耗程度、对不同工作模式下NAND flash(SLC，TLC等)的使用分配和消耗、及不同FTL模块对NAND flash的消耗情况，以预测后续用户在不同工作方式下可能受到的影响。其中，在本实施例中，不局限于以NAND flash消耗作为唯一标准，SSD其他关键部件也可引入为模型参数，例如，可以包括主机端供电情况对SSD寿命影响，涉及ESSD掉电保护电容衰减情况等。
进一步地，所述SSD NAND flash消耗程度通过上述通用评判方式得到。
S2，根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，预测计算出SSD剩余用户使用时间。
其中，在S2步骤中，根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，对各个SSD产品，针对每个用户定制化修正WA计算，结合用户使用习惯预测计算出SSD剩余用户使用时间。
其中，将定期采集和监控模块获得的信息进行建模，根据SSD消耗变化情况作为输入可针对不同SSD建立其典型预测模型p，形成主机应用基础SSD寿命消耗预测模型f1＝p(x1,x2,...,xn,t)，同时根据不同用户行为或者应用场景进行预测校正u，以形成用户剩余使用时间的预测模型f2＝u(y1,y2,...,ym,t)。
其中，基础SSD寿命消耗预测模型f1＝p(x1,x2,...,xn,t)，参数x1,x2,...,xn,t表示不同时刻采集到的SSD盘内各类信息，包括但不限于NAND flash写入数据总量和SLC/TLC/QLC数据写入量，NAND flash PE分布和SLC/TLC/QLC块PE计数(可评估接下来WL带来的消耗预期)，NAND flash块有效数据占比(可评估接下来GC造成的消耗预期)，SSD内部错误记录(作为加速SSD损耗因子)等等。
其中，用户行为或者应用场景的预测模型f2＝u(y1,y2,...,ym,t)，参数y1,y2,...,ym,t表示不同时刻采集到的的用户行为各类信息，包括但不限于用户每日使用时长，每日读写数据量大小，用户机器休眠进入低功耗次数等。从而可以根据历史使用情况对SSD的消耗做出计算，并以用户行为特点预测出SSD还能放心使用的自然时间。对于不同用户不同SSD产品，采集了差异化的个体数据，也就能得到差异化的用户使用时间预测。
其中，在本实施例中，针对同一类型SSD产品，通过对大量数据收集，利用数据分析方式可构建出基本预测模型，预测方法不限。
请参阅图2所示的具体应用曲线图，针对同一类型SSD产品，在以软件应用方式搭载在主机系统上，跟踪特定的用户操作和定期机制进行数据采集和寿命预测进行个性化预测修正。以消费级SSD为例，主机通常为个体用户，跟踪例如操作系统的开机、休眠、modernstandby(现代待机)、关机等系统事件，就可以分析用户使用的大致时间和频率；跟踪对存储数据的访问，如读写数据的特点，是顺序数据访问还是随机数据访问等，可以预测出用户对SSD期望的使用规模。同时，每日或每周定时采集SSD内部属性，包括前文所述信息，可以估算出SSD内部资源实际消耗情况。根据基本预测模型，结合每张盘的实际实时运行状态，可以对单个模型进行修正，提供更为准确的预测估计，图中示意了不同使用习惯和不同写放大下，SSD寿命衰减的情况，对应预测出的用户使用时间也会有较大差别。从而，用户可以获得当下最新的预测结果，及早根据实际需要进行存储设备的管理，在剩余用户使用时间不足时，及时进行数据备份和更换准备等。
其中，本发明可搭建在主机端，可以是个人电脑的操作系统层，也可以是企业用户的服务器终端等，通过定时收集用户行为信息和SSD消耗情况统计，当然后者也可以包含现有协议定义的内容，然后将采集到的信息分析预测获得剩余寿命评估结果，最后通过界面呈现出来。
本发明结合SSD消耗情况及用户实时使用情况分析的剩余用户使用时间预测，基于SSD NAND flash衰减的基本原理构建，同时将用户行为使用情况加以收集建模，这样将SSD通用物理性质、使用消耗情况与用户个体差异综合考虑，定制化的为每一位用户提供所用SSD的剩余用户使用时间预测，才更为直观和更贴合用户需求，具有实际的指导意义。
请参阅图3所示，本发明还公开了一种SSD剩余用户使用时间的预测装置，包括：采集单元10及预测计算单元20；
所述采集单元10，用于定期采集用户行为和SSD消耗动态变化情况；
所述预测计算单元20，用于根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，预测计算出SSD剩余用户使用时间。
其中，所述SSD消耗动态变化情况包括对NAND PE消耗、SSD功耗切换情况统计、及主机端供电情况对SSD寿命影响；所述用户行为包括定期时间内用户使用时间及频率、定期时间内用户休息时间、及规律及定期时间内用户访问存储设备信息。
其中，所述对NAND PE消耗包括SSD NAND flash消耗程度、对不同工作模式下NANDflash的使用分配和消耗、及不同FTL模块对NAND flash的消耗情况。
其中，所述SSD NAND flash消耗程度通过以下方式得出：
SSD NAND flash消耗程度＝(允许继续写入量*写放大WA/一次全盘写数据量)/NAND flash擦写上限次数*100％；
其中，允许继续写入量＝SSD允许主机写入总量-主机端读写数据量；
写放大WA＝SSD NAND flash实际消耗量/主机端读写数据量。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述SSD剩余用户使用时间的预测装置和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述SSD剩余用户使用时间的预测装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图4所示的计算机设备上运行。
请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图；该计算机设备500可以是终端，也可以是服务器，其中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
参阅图4，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种SSD剩余用户使用时间的预测方法。
该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种SSD剩余用户使用时间的预测方法。
该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现上述的SSD剩余用户使用时间的预测方法。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
上述实施例为本发明较佳的实现方案，除此之外，本发明还可以其它方式实现，在不脱离本技术方案构思的前提下任何显而易见的替换均在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.SSD剩余用户使用时间的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
定期采集用户行为和SSD消耗动态变化情况；
根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，预测计算出SSD剩余用户使用时间；
其中，将定期采集和监控获得的信息进行建模，根据SSD消耗变化情况作为输入不同SSD建立其典型预测模型p，形成主机应用基础SSD寿命消耗预测模型f1＝p(x1,x2,...,xn,t)，同时根据不同用户行为或者应用场景进行预测校正u，以形成用户剩余使用时间的预测模型f2＝u(y1,y2,...,ym,t)；
其中，基础SSD寿命消耗预测模型f1＝p(x1,x2,...,xn,t)，参数x1,x2,...,xn,t表示不同时刻采集到的SSD盘内各类信息，包括NAND flash写入数据总量、SLC、TLC、或QLC数据写入量，NAND flash PE分布和SLC、TLC、或QLC块PE计数，NAND flash块有效数据占比，SSD内部错误记录；
其中，用户行为或者应用场景的预测模型f2＝u(y1,y2,...,ym,t)，参数y1,y2,...,ym,t表示不同时刻采集到的的用户行为各类信息，包括用户每日使用时长、每日读写数据量大小、及用户机器休眠进入低功耗次数；根据历史使用情况对SSD的消耗做出计算，并以用户行为特点预测出SSD还能使用的自然时间。
2.根据权利要求1所述的SSD剩余用户使用时间的预测方法，其特征在于，所述SSD消耗动态变化情况包括对NAND PE消耗、SSD功耗切换情况统计、及主机端供电情况对SSD寿命影响；所述用户行为包括定期时间内用户使用时间及频率、定期时间内用户休息时间、及规律及定期时间内用户访问存储设备信息。
3.根据权利要求2所述的SSD剩余用户使用时间的预测方法，其特征在于，所述对NANDPE消耗包括SSD NAND flash消耗程度、对不同工作模式下NAND flash的使用分配和消耗、及不同FTL模块对NAND flash的消耗情况。
4.根据权利要求3所述的SSD剩余用户使用时间的预测方法，其特征在于，所述SSDNAND flash消耗程度通过以下方式得出：
SSD NAND flash消耗程度＝(允许继续写入量*写放大WA/一次全盘写数据量)/NANDflash擦写上限次数*100％；
其中，允许继续写入量＝SSD允许主机写入总量-主机端读写数据量；
写放大WA＝SSD NAND flash实际消耗量/主机端读写数据量。
5.SSD剩余用户使用时间的预测装置，其特征在于，包括：采集单元及预测计算单元；
所述采集单元，用于定期采集用户行为和SSD消耗动态变化情况；
所述预测计算单元，用于根据用户行为和SSD消耗动态变化情况，预测计算出SSD剩余用户使用时间；
其中，将定期采集和监控获得的信息进行建模，根据SSD消耗变化情况作为输入不同SSD建立其典型预测模型p，形成主机应用基础SSD寿命消耗预测模型f1＝p(x1,x2,...,xn,t)，同时根据不同用户行为或者应用场景进行预测校正u，以形成用户剩余使用时间的预测模型f2＝u(y1,y2,...,ym,t)；
其中，基础SSD寿命消耗预测模型f1＝p(x1,x2,...,xn,t)，参数x1,x2,...,xn,t表示不同时刻采集到的SSD盘内各类信息，包括NAND flash写入数据总量、SLC、TLC、或QLC数据写入量，NAND flash PE分布和SLC、TLC、或QLC块PE计数，NAND flash块有效数据占比，SSD内部错误记录；
其中，用户行为或者应用场景的预测模型f2＝u(y1,y2,...,ym,t)，参数y1,y2,...,ym,t表示不同时刻采集到的的用户行为各类信息，包括用户每日使用时长、每日读写数据量大小、及用户机器休眠进入低功耗次数；根据历史使用情况对SSD的消耗做出计算，并以用户行为特点预测出SSD还能使用的自然时间。
6.根据权利要求5所述的SSD剩余用户使用时间的预测装置，其特征在于，所述SSD消耗动态变化情况包括对NAND PE消耗、SSD功耗切换情况统计、及主机端供电情况对SSD寿命影响；所述用户行为包括定期时间内用户使用时间及频率、定期时间内用户休息时间、及规律及定期时间内用户访问存储设备信息。
7.根据权利要求6所述的SSD剩余用户使用时间的预测装置，其特征在于，所述对NANDPE消耗包括SSD NAND flash消耗程度、对不同工作模式下NAND flash的使用分配和消耗、及不同FTL模块对NAND flash的消耗情况。
8.根据权利要求7所述的SSD剩余用户使用时间的预测装置，其特征在于，所述SSDNAND flash消耗程度通过以下方式得出：
SSD NAND flash消耗程度＝(允许继续写入量*写放大WA/一次全盘写数据量)/NANDflash擦写上限次数*100％；
其中，允许继续写入量＝SSD允许主机写入总量-主机端读写数据量；
写放大WA＝SSD NAND flash实际消耗量/主机端读写数据量。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的SSD剩余用户使用时间的预测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现如权利要求1-4中任一项所述的SSD剩余用户使用时间的预测方法。
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