CN114546692A - 固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备 - Google Patents

固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN114546692A
CN114546692A CN202210058015.8A CN202210058015A CN114546692A CN 114546692 A CN114546692 A CN 114546692A CN 202210058015 A CN202210058015 A CN 202210058015A CN 114546692 A CN114546692 A CN 114546692A
Authority
CN
China
Prior art keywords
solid state
state disk
library
disk
detected
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210058015.8A
Other languages
English (en)
Inventor
刘卫新
陈金凌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Dera Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Dera Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Dera Technology Co Ltd filed Critical Beijing Dera Technology Co Ltd
Priority to CN202210058015.8A priority Critical patent/CN114546692A/zh
Publication of CN114546692A publication Critical patent/CN114546692A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/906Clustering; Classification
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Abstract

本申请公开了一种固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备,该方法包括获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库,其次获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库,然后根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,最后根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。上述方法提高对固态硬盘故障问题的分类的准确性。

Description

固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备
技术领域
本申请涉及固态存储系统技术领域,尤其是涉及到一种固态硬盘的故障分类的方法、装置、存储介质及计算机设备。
背景技术
固态硬盘(SSD)具有低延迟,低耗能,高性能等优点。由于固态硬盘支持NVMe协议,其设计较为复杂,影响其性能和功能因素过多,因此,当固态硬盘出现故障时,产生的故障现象种类繁多,从固态硬盘数量庞大的日志文件(log)中快速定位并筛选故障问题,难度非常大。
目前,对固态硬盘的故障分类方法是逐个导出日志文件,并逐条定位解析问题,根据工程师自身的工作经验得出判断报告,因此判断报告没有统一的标准。常见的支持NVMe协议的固态硬盘一般包含数万条日志文件,随着支持NVMe协议的固态硬盘数量增加,采用传统方式人工筛查固态硬盘故障的工作量成倍增长,很容易遗漏固态硬盘故障的关键信息,导致对固态硬盘的故障问题判断不准确。同时每个工程师受限于工作经验和能力不同,且对于问题的处理角度不同,很可能出现对于同一块固态硬盘的故障得到不同处理结果,每个工程师记录问题方式也各不相同,不易于进行后续数据的分析和维护。因此,现有技术采用人工筛查对固态硬盘的故障问题分类的准确度不足。
发明内容
有鉴于此,本申请提供了一种固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备,主要目的在于解决现有技术中固态硬盘的故障分类准确度不足的技术问题。
根据本申请的一个方面,提供了一种固态硬盘的故障分类方法,该方法包括:
获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库;
获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库;
根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;
根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。
可选地,获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库,具体包括:
获取参考固态硬盘的日志文档,并根据参考固态硬盘的日志文档,获取参考固态硬盘的属性信息,其中,参考固态硬盘的属性信息包括参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;
根据参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的参考状态库;
将固态硬盘的参考状态库存储至第一文件夹中。
可选地,获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库,具体包括:
获取待测固态硬盘的日志文档,并根据待测固态硬盘的日志文档,获取待测固态硬盘的属性信息,其中,待测固态硬盘的属性信息包括待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;
根据待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的检测状态库,其中,待测固态硬盘的状态解释为空;
将固态硬盘的检测状态库存储至第二文件夹中。
可选地,根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,具体包括:
对固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库进行匹配,并对具有匹配关系的固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行比对,得到参考状态库和检测状态库的比对结果;
根据参考状态库和检测状态库的比对结果,对固态硬盘的检测状态库进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的分析结果。
可选地,对固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库进行匹配,并对具有匹配关系的固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行比对,得到参考状态库和检测状态库的比对结果,具体包括:
将待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性进行逐一匹配,当待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性一致时,判定固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系;
当固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系时,获取待测固态硬盘的状态内容和参考固态硬盘的状态内容;
将待测固态硬盘的状态内容与固态硬盘的状态内容进行逐一比对,得到比对结果。
可选地,根据参考状态库和检测状态库的比对结果,对固态硬盘的检测状态库进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的分析结果,具体包括:
当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容一致时,获取参考固态硬盘的状态内容对应的参考固态硬盘的状态解释,并根据参考固态硬盘的状态解释,对待测固态硬盘的状态解释进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;
当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容不一致时,待测固态硬盘的状态解释为空,待测固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果为空。
可选地,据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果,具体包括:
待测固态硬盘的故障分类结果包括已知故障和未知故障;
当待测固态硬盘的故障分类结果为已知故障时,根据已知故障的种类对待测固态硬盘进行分类处理;
当待测固态硬盘的故障分类结果为未知故障时,将待测固态硬盘的故障分类结果发送至预设终端中。
根据本申请的另一方面,提供了一种固态硬盘的故障分类装置,装置包括:
第一信息获取模块,可用于获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库;
第二信息获取模块,可用于获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库;
信息分析模块,可用于根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;
结果输出模块,可用于根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。
可选地,第一信息获取模块,具体包括:获取参考固态硬盘的日志文档,并根据参考固态硬盘的日志文档,获取参考固态硬盘的属性信息,其中,参考固态硬盘的属性信息包括参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;根据参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的参考状态库;将固态硬盘的参考状态库存储至第一文件夹中。
可选地,第二信息获取模块,具体包括:获取待测固态硬盘的日志文档,并根据待测固态硬盘的日志文档,获取待测固态硬盘的属性信息,其中,待测固态硬盘的属性信息包括待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;根据待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的检测状态库,其中,待测固态硬盘的状态解释为空;将固态硬盘的检测状态库存储至第二文件夹中。
可选地,信息分析模块,具体包括:对固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库进行匹配,并对具有匹配关系的固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行比对,得到参考状态库和检测状态库的比对结果;根据参考状态库和检测状态库的比对结果,对固态硬盘的检测状态库进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的分析结果。
可选地,信息分析模块,具体还包括:将待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性进行逐一匹配,当待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性一致时,判定固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系;当固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系时,获取待测固态硬盘的状态内容和参考固态硬盘的状态内容;将待测固态硬盘的状态内容与固态硬盘的状态内容进行逐一比对,得到比对结果。
可选地,信息分析模块,具体还包括:当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容一致时,获取参考固态硬盘的状态内容对应的参考固态硬盘的状态解释,并根据参考固态硬盘的状态解释,对待测固态硬盘的状态解释进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容不一致时,待测固态硬盘的状态解释为空,待测固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果为空。
可选地,结果输出模块,具体包括:待测固态硬盘的故障分类结果包括已知故障和未知故障;当待测固态硬盘的故障分类结果为已知故障时,根据已知故障的种类对待测固态硬盘进行分类处理;当待测固态硬盘的故障分类结果为未知故障时,将待测固态硬盘的故障分类结果发送至预设终端中。
依据本申请又一个方面,提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述一种固态硬盘的故障分类方法。
依据本申请再一个方面,提供了一种计算机设备,包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现上述一种固态硬盘的故障分类方法。
借由上述技术方案,本申请提供的一种固态硬盘的故障分类的方法及装置、存储介质、计算机设备,首先获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库,其次获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库,然后根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,最后根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。上述方法通过构建固态硬盘的参考状态库和固态硬盘的检测状态库,实现对数据的集中控制,减少数据冗余,通过将待测固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行匹配分析,实现数据的自动化处理,并且能以统一的标准对问题数据进行分类,不仅节省了时间,还提高对固态硬盘故障问题的分类的准确性。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1示出了本发明实施例提供的一种固态硬盘的故障分类方法的流程示意图;
图2示出了本发明实施例提供的一种固态硬盘的故障分类装置的结构示意图;
图3示出了本发明实施例提供的一种固态硬盘的故障分类方法中根据固态硬盘的参考状态库对固态硬盘的检测状态库进行分析的流程示意图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
固态硬盘(SSD)具有低延迟,低耗能,高性能等优点。由于固态硬盘支持NVMe协议,其设计较为复杂,影响其性能和功能因素过多,因此,当固态硬盘出现故障时,产生的故障现象种类繁多,从固态硬盘数量庞大的日志文件(log)中快速定位并筛选故障问题,难度非常大。目前,对固态硬盘的故障分类方法是逐个导出日志文件,并逐条定位解析问题,根据工程师自身的工作经验得出判断报告,因此判断报告没有统一的标准。常见的支持NVMe协议的固态硬盘一般包含数万条日志文件,随着支持NVMe协议的固态硬盘数量增加,采用传统方式人工筛查固态硬盘故障的工作量成倍增长,很容易遗漏固态硬盘故障的关键信息,导致对故障问题判断不准确。同时每个工程师受限于工作经验和能力不同,且对于问题的处理角度不同,很可能出现对于同一块固态硬盘的故障得到不同处理结果,每个工程师记录问题方式也各不相同,不易于进行后续数据的分析和维护。因此,现有技术采用人工筛查对固态硬盘的故障问题分类的准确度不足。
在本实施例中提供了固态硬盘的故障分类方法,以该方法应用于计算机设备为例,如图1所示,该方法包括:
101、获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库。
具体的,固态硬盘的参考状态库包括所有正常状态下固态硬盘的属性信息以及固态硬盘在已知故障下的所有属性信息,根据获取到的固态硬盘的属性信息来构建固态硬盘的参考状态库,将固态硬盘的参考状态库作为判断待测固态硬盘故障问题的唯一标准,使得对待测固态硬盘的分析标准统一,分析结果的记录方式一致,便于后续数据的分析与维护。同时,固态硬盘的参考状态库能够随着判断经验积累而逐步增加扩展对应功能,逐步提高判断的准确度。
102、获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库。
具体的,获取待测固态硬盘的属性信息,并以待测固态硬盘的属性信息构建固态硬盘的检测状态库,固态硬盘的检测状态库准确的收录待测固态硬盘的所有故障信息,将故障信息整合为固态硬盘的检测状态库,实现对故障数据信息的集中控制。
103、根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果。
具体的,将固态硬盘的参考状态库作为判断待测固态硬盘故障问题的标准,以序列号作为唯一关键属性,对待测固态硬盘的日志文件逐条进行匹配并分析,再以序列号作为唯一关键属性输出固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,输出的匹配分析结果准确有序,避免数据冗余。
104、根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。
具体的,根据获取到的固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,可判断出固态硬盘具体的故障问题,针对不同的故障问题进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果,最终可依据待测固态硬盘的故障分类结果对固态硬盘的故障进行处理。
本申请提供的一种固态硬盘的故障分类方法,首先获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库,其次获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库,然后根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,最后根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。上述方法通过构建固态硬盘的参考状态库和固态硬盘的检测状态库,实现对数据的集中控制,减少数据冗余,通过将待测固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行匹配分析,实现数据的自动化处理,并且能以统一的标准对问题数据进行分类,不仅节省了时间,还提高对固态硬盘故障问题的分类的准确性。
在一个实施例中,步骤101具体可以通过以下方法实现:获取参考固态硬盘的日志文档,并根据参考固态硬盘的日志文档,获取参考固态硬盘的属性信息,其中,参考固态硬盘的属性信息包括参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,再根据参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的参考状态库,并将固态硬盘的参考状态库存储至第一文件夹中。
在本实施例中,读取参考固态硬盘的日志文档,进而依据日志文档能够创建参考固态硬盘的状态属性(REFFER_SSD_ATTRIBUTE)、状态内容(REFFER_SSD_CONTENT)和状态解释(REFFER_SSD_EXP),根据以上数据内容构建参考固态硬盘的参考状态库(REFFER_SSD_LIBARY),同时,将固态硬盘的参考状态库存储至一个文件夹目录中,实现对数据的集中控制,减少数据冗余。
在一个实施例中,步骤102具体可以通过以下方法实现:获取待测固态硬盘的日志文档,并根据待测固态硬盘的日志文档,获取待测固态硬盘的属性信息,其中,待测固态硬盘的属性信息包括待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,再根据待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的检测状态库,其中,待测固态硬盘的状态解释为空,并将固态硬盘的检测状态库存储至第二文件夹中。
在本实施例中,获取待测固态硬盘的日志文档,并以日志的序列号作为唯一关键属性,逐条导出待测固态硬盘的日志文档,通过导出后的待测固态硬盘的日志文档获取到待测固态硬盘的状态属性(CURRENT_SSD_ATTRIBUTE)、状态内容(CURRENT_SSD_CONTENT)和默认值为空(NULL)的状态解释(CURRENT_SSD_EXP),根据以上数据内容构建待测固态硬盘的检测状态库,其中待测固态硬盘状态解释的默认值为空,以便后续更新得到待测固态硬盘的检测状态库的分析结果,将待测固态硬盘的参考状态库存储至一个文件夹目录中,实现对数据的集中控制,减少数据冗余。
在一个实施例中,步骤103具体可以通过以下方法实现:对固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库进行匹配,并对具有匹配关系的固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行比对,得到参考状态库和检测状态库的比对结果,再根据参考状态库和检测状态库的比对结果,对固态硬盘的检测状态库进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的分析结果。
在本实施例中,将固态硬盘的参考状态库定义为原始匹配状态库,作为判断基准,输入固态硬盘的检测状态库进行匹配,当输入固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库内容一致时,认定待测固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库具有匹配关系,并将二者进行比对,比对结果以固态硬盘的参考状态库为准,对输入固态硬盘的检测状态库进行更新,最终得到固态硬盘的检测状态库的分析结果。
在一个实施例中,如图3所示,步骤103具体还可以通过以下方法实现:将待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性进行逐一匹配,当待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性一致时,判定固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系,当固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系时,获取待测固态硬盘的状态内容和参考固态硬盘的状态内容,再将待测固态硬盘的状态内容与固态硬盘的状态内容进行逐一比对,得到比对结果。
在本实施例中,首先输入待测固态硬盘的状态属性,在固态硬盘的参考状态库所在的第一文件夹中进行搜索,找到与输入的待测固态硬盘的状态属性完全一致的参考固态硬盘的状态属性,则固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库具有匹配关系,在固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库具有匹配关系基础上获取并输入待测固态硬盘的状态内容,与固态硬盘的参考状态库所在的第一文件夹中的参考固态硬盘的状态内容逐一进行比对,获得比对结果。
在一个实施例中,如图3所示,步骤103具体还可以通过以下方法实现:当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容一致时,获取参考固态硬盘的状态内容对应的参考固态硬盘的状态解释,并根据参考固态硬盘的状态解释,对待测固态硬盘的状态解释进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,而当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容不一致时,待测固态硬盘的状态解释为空,待测固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果为空。
在本实施例中,当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容一致,则将参考固态硬盘的状态内容所对应的参考固态硬盘的状态解释内容输入到默认值为空的待测固态硬盘的状态解释中,作为固态硬盘的检测状态库的分析结果,若固态硬盘的检测状态库与参考固态硬盘的参考状态库不具有匹配关系,即待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容无法匹配时,则待测固态硬盘的状态解释仍然为空,则固态硬盘的检测状态库的分析结果为空,说明待测固态硬盘的故障问题并未收录到固态硬盘的参考状态库中,所产生的故障问题无法获得已知的状态解释。
在一个实施例中,步骤104具体可以通过以下方法实现:待测固态硬盘的故障分类结果包括已知故障和未知故障,而当待测固态硬盘的故障分类结果为已知故障时,根据已知故障的种类对待测固态硬盘进行分类处理,而当待测固态硬盘的故障分类结果为未知故障时,将待测固态硬盘的故障分类结果发送至预设终端中。
在本实施例中,根据得到的固态硬盘的检测状态库的分析结果判断出待测固态硬盘的故障问题,并且通过获取到的故障问题对待测固态硬盘进行分类,分类结果包括已知故障和未知故障两种,当待测固态硬盘的状态解释为参考固态硬盘的状态解释时,待测固态硬盘的分类结果为已知故障,可根据已知故障的种类寻求对应故障问题的处理办法对待测固态硬盘进行修复处理;当待测固态硬盘的状态解释为空时,待测固态硬盘的分类结果为未知故障,无法获取此种问题的解决办法,将对应故障分类结果发送到预设终端中,由人工获取到新的故障信息后,寻求对待测固态硬盘的修复处理办法,待完成修复后,可将新的故障信息归类至已知故障中,便于之后遇到相同问题的待测固态硬盘的故障问题可快速处理。具体的,常见的待测固态硬盘已知故障包括掉速和掉盘,掉速是指固态硬盘在工作时实际速度低于预期的一种现象,引发掉速的原因有很多,利用维护不当,或者由于盘片质量差在读取过程中会有一些突发的卡顿出现,导致读取速度突然降低出现卡顿的现象;而掉盘则属于严重故障,是指系统在启动电脑时不识别固态硬盘,进而找不到固态硬盘盘符,导致正常使用过程中突然卡住停止响应。
进一步的,作为图1所示方法的具体实现,本实施例提供了一种固态硬盘的故障分类的装置,如图2所示,该装置包括:第一信息获取模块21、第二信息获取模块22、信息分析模块23、结果输出模块24,其中:
第一信息获取模块21,用于获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库;
第二信息获取模块22,可用于获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库;
信息分析模块23,可用于根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;
结果输出模块24,可用于根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。
在具体的应用场景中,第一信息获取模块21具体可用于获取参考固态硬盘的日志文档,并根据参考固态硬盘的日志文档,获取参考固态硬盘的属性信息,其中,参考固态硬盘的属性信息包括参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;根据参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的参考状态库;将固态硬盘的参考状态库存储至第一文件夹中。
在具体的应用场景中,第二信息获取模块22具体可用于获取待测固态硬盘的日志文档,并根据待测固态硬盘的日志文档,获取待测固态硬盘的属性信息,其中,待测固态硬盘的属性信息包括待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;根据待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的检测状态库,其中,待测固态硬盘的状态解释为空;将固态硬盘的检测状态库存储至第二文件夹中。
在具体的应用场景中,信息分析模块23具体可用于对固态硬盘的检测状态库和固态硬盘的参考状态库进行匹配,并对具有匹配关系的固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行比对,得到参考状态库和检测状态库的比对结果;根据参考状态库和检测状态库的比对结果,对固态硬盘的检测状态库进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的分析结果。
在具体的应用场景中,信息分析模块23具体还可用于将待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性进行逐一匹配,当待测固态硬盘的状态属性与参考固态硬盘的状态属性一致时,判定固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系;当固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库具有匹配关系时,获取待测固态硬盘的状态内容和参考固态硬盘的状态内容;将待测固态硬盘的状态内容与固态硬盘的状态内容进行逐一比对,得到比对结果。
在具体的应用场景中,信息分析模块23具体还可用于当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容一致时,获取参考固态硬盘的状态内容对应的参考固态硬盘的状态解释,并根据参考固态硬盘的状态解释,对待测固态硬盘的状态解释进行更新,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;当比对结果指示待测固态硬盘的状态内容与参考固态硬盘的状态内容不一致时,待测固态硬盘的状态解释为空,待测固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果为空。
在具体的应用场景中,结果输出模块24具体可用于待测固态硬盘的故障分类结果包括已知故障和未知故障;当待测固态硬盘的故障分类结果为已知故障时,根据已知故障的种类对待测固态硬盘进行分类处理;当待测固态硬盘的故障分类结果为未知故障时,将待测固态硬盘的故障分类结果发送至预设终端中。
需要说明的是,本实施例提供的一种固态硬盘的故障分类的装置所涉及各功能单元的其它相应描述,可以参考图1中的对应描述,在此不再赘述。
基于上述如图1所示方法,相应的,本实施例还提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述如图1所示的固态硬盘的故障分类方法。
基于这样的理解,本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该待识别软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)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,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施场景的方法。
基于上述如图1所示的方法,以及图2所示的固态硬盘的故障分类装置实施例,为了实现上述目的,本实施例还提供了一种固态硬盘的故障分类的实体设备,具体可以为个人计算机、服务器、智能手机、平板电脑、智能手表、或者其它网络设备等,该实体设备包括存储介质和处理器;存储介质,用于存储计算机程序;处理器,用于执行计算机程序以实现上述如图1所示的方法。
可选的,该实体设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(RadioFrequency,RF)电路,传感器、音频电路、WI-FI模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)等,可选用户接口还可以包括USB接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)等。
本领域技术人员可以理解,本实施例提供的一种固态硬盘的故障分类的实体设备结构并不构成对该实体设备的限定,可以包括更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理上述实体设备硬件和待识别软件资源的程序,支持信息处理程序以及其它待识别软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信,以及与信息处理实体设备中其它硬件和软件之间通信。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现,也可以通过硬件实现。通过应用本申请的技术方案,首先获取参考固态硬盘的属性信息,并根据参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库,其次获取待测固态硬盘的属性信息,并根据待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库,然后根据固态硬盘的参考状态库,对固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,最后根据固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对待测固态硬盘进行分类处理,得到待测固态硬盘的故障分类结果。上述方法通过构建固态硬盘的参考状态库和固态硬盘的检测状态库,实现对数据的集中控制,减少数据冗余,通过将待测固态硬盘的检测状态库与固态硬盘的参考状态库进行匹配分析,实现数据的自动化处理,并且能以统一的标准对问题数据进行分类,不仅节省了时间,还提高对固态硬盘故障问题的分类的准确性。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中,也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块,也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本申请序号仅仅为了描述,不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景,但是,本申请并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种固态硬盘的故障分类方法,其特征在于,所述方法包括:
获取参考固态硬盘的属性信息,并根据所述参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库;
获取待测固态硬盘的属性信息,并根据所述待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库;
根据所述固态硬盘的参考状态库,对所述固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到所述固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;
根据所述固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对所述待测固态硬盘进行分类处理,得到所述待测固态硬盘的故障分类结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取参考固态硬盘的属性信息,并根据所述参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库,包括:
获取参考固态硬盘的日志文档,并根据所述参考固态硬盘的日志文档,获取参考固态硬盘的属性信息,其中,所述参考固态硬盘的属性信息包括参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;
根据所述参考固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的参考状态库;
将所述固态硬盘的参考状态库存储至第一文件夹中。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待测固态硬盘的属性信息,并根据所述待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库,包括:
获取待测固态硬盘的日志文档,并根据所述待测固态硬盘的日志文档,获取待测固态硬盘的属性信息,其中,所述待测固态硬盘的属性信息包括待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释;
根据所述待测固态硬盘的状态属性、状态内容和状态解释,构建固态硬盘的检测状态库,其中,所述待测固态硬盘的状态解释为空;
将所述固态硬盘的检测状态库存储至第二文件夹中。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述固态硬盘的参考状态库,对所述固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到所述固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,包括:
对所述固态硬盘的检测状态库和所述固态硬盘的参考状态库进行匹配,并对具有匹配关系的所述固态硬盘的检测状态库与所述固态硬盘的参考状态库进行比对,得到参考状态库和检测状态库的比对结果;
根据所述参考状态库和检测状态库的比对结果,对所述固态硬盘的检测状态库进行更新,得到所述固态硬盘的检测状态库的分析结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述固态硬盘的检测状态库和所述固态硬盘的参考状态库进行匹配,并对具有匹配关系的所述固态硬盘的检测状态库与所述固态硬盘的参考状态库进行比对,得到参考状态库和检测状态库的比对结果,包括:
将所述待测固态硬盘的状态属性与所述参考固态硬盘的状态属性进行逐一匹配,当所述待测固态硬盘的状态属性与所述参考固态硬盘的状态属性一致时,判定所述固态硬盘的检测状态库与所述固态硬盘的参考状态库具有匹配关系;
当所述固态硬盘的检测状态库与所述固态硬盘的参考状态库具有匹配关系时,获取所述待测固态硬盘的状态内容和所述参考固态硬盘的状态内容;
将所述待测固态硬盘的状态内容与所述固态硬盘的状态内容进行逐一比对,得到比对结果。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述参考状态库和检测状态库的比对结果,对所述固态硬盘的检测状态库进行更新,得到所述固态硬盘的检测状态库的分析结果,包括:
当所述比对结果指示所述待测固态硬盘的状态内容与所述参考固态硬盘的状态内容一致时,获取所述参考固态硬盘的状态内容对应的所述参考固态硬盘的状态解释,并根据所述参考固态硬盘的状态解释,对所述待测固态硬盘的状态解释进行更新,得到所述固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;
当所述比对结果指示所述待测固态硬盘的状态内容与所述参考固态硬盘的状态内容不一致时,所述待测固态硬盘的状态解释为空,所述待测固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果为空。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对所述待测固态硬盘进行分类处理,得到所述待测固态硬盘的故障分类结果,包括:
所述待测固态硬盘的故障分类结果包括已知故障和未知故障;
当所述待测固态硬盘的故障分类结果为已知故障时,根据所述已知故障的种类对所述待测固态硬盘进行分类处理;
当所述待测固态硬盘的故障分类结果为未知故障时,将所述待测固态硬盘的故障分类结果发送至预设终端中。
8.一种固态硬盘的故障分类装置,其特征在于,所述装置包括:
第一信息获取模块,用于获取参考固态硬盘的属性信息,并根据所述参考固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的参考状态库;
第二信息获取模块,用于获取待测固态硬盘的属性信息,并根据所述待测固态硬盘的属性信息,构建固态硬盘的检测状态库;
信息分析模块,用于根据所述固态硬盘的参考状态库,对所述固态硬盘的检测状态库进行匹配分析,得到所述固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果;
结果输出模块,用于根据所述固态硬盘的检测状态库的匹配分析结果,对所述待测固态硬盘进行分类处理,得到所述待测固态硬盘的故障分类结果。
9.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机设备,包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
CN202210058015.8A 2022-01-19 2022-01-19 固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备 Pending CN114546692A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210058015.8A CN114546692A (zh) 2022-01-19 2022-01-19 固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210058015.8A CN114546692A (zh) 2022-01-19 2022-01-19 固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114546692A true CN114546692A (zh) 2022-05-27

Family

ID=81671373

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210058015.8A Pending CN114546692A (zh) 2022-01-19 2022-01-19 固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114546692A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9612896B1 (en) * 2015-08-24 2017-04-04 EMC IP Holding Company LLC Prediction of disk failure
CN111858136A (zh) * 2020-06-30 2020-10-30 广东浪潮大数据研究有限公司 固态硬盘异常数据检测方法、系统、电子设备及存储介质
CN112631848A (zh) * 2021-01-13 2021-04-09 公安部物证鉴定中心 一种机械硬盘故障智能诊断方法及系统
CN113284547A (zh) * 2021-06-18 2021-08-20 公安部物证鉴定中心 Ssd硬盘故障诊断与数据恢复工具
CN113689911A (zh) * 2021-10-26 2021-11-23 苏州浪潮智能科技有限公司 一种故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9612896B1 (en) * 2015-08-24 2017-04-04 EMC IP Holding Company LLC Prediction of disk failure
CN111858136A (zh) * 2020-06-30 2020-10-30 广东浪潮大数据研究有限公司 固态硬盘异常数据检测方法、系统、电子设备及存储介质
CN112631848A (zh) * 2021-01-13 2021-04-09 公安部物证鉴定中心 一种机械硬盘故障智能诊断方法及系统
CN113284547A (zh) * 2021-06-18 2021-08-20 公安部物证鉴定中心 Ssd硬盘故障诊断与数据恢复工具
CN113689911A (zh) * 2021-10-26 2021-11-23 苏州浪潮智能科技有限公司 一种故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111522922A (zh) 日志信息查询方法、装置、存储介质及计算机设备
US9442832B2 (en) User workflow replication for execution error analysis
CN109633351B (zh) 智能it运维故障定位方法、装置、设备及可读存储介质
CN110019349A (zh) 语句预警方法、装置、设备及计算机可读存储介质
US20180357143A1 (en) Testing computing devices
US11436188B2 (en) Resource optimization and update method, server, and device
CN112306877B (zh) 一种电力系统故障运维方法及系统
CN112445708A (zh) 一种压力测试方法、装置及计算设备
CN115757150A (zh) 一种生产环境测试方法、装置、设备及存储介质
CN114780438A (zh) 一种基于k-means算法测试产品的方法、系统、设备和存储介质
CN111400154A (zh) 一种固态硬盘的性能测试方法及相关装置
CN114490375A (zh) 应用程序的性能测试方法、装置、设备及存储介质
CN112269697A (zh) 一种设备存储性能测试方法、系统及相关装置
CN112817869A (zh) 测试方法、装置、介质及电子设备
CN114546692A (zh) 固态硬盘的故障分类方法、装置、存储介质及计算机设备
CN113238901B (zh) 多设备的自动化测试方法及装置、存储介质、计算机设备
CN111176985A (zh) 软件接口的性能测试方法及装置、计算机设备、存储介质
CN115878400A (zh) 测试方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品
CN111400117B (zh) 一种自动化测试Ceph集群的方法
CN113742145A (zh) 一种测试固态硬盘性能的方法、系统、设备和存储介质
CN114003497A (zh) 业务系统的测试方法、装置、设备及存储介质
CN108255715B (zh) 一种测试结果处理方法及终端设备
CN107102938B (zh) 测试脚本的更新方法及装置
CN112380115A (zh) 一种回归测试方法、装置、电子设备及存储介质
CN113722203A (zh) 程序测试方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20220527

RJ01 Rejection of invention patent application after publication