(57)【要約】【課題】データセンターの記憶装置の余命を診断する方法及びそのシステムを提供する。【解決手段】余命を診断する方法はデータセンターの損壊した記憶装置の操作属性と、損壊した記憶装置の損壊するまでの時間記録とを順に周期的に収集するステップＳ０１と、同時又は連続した時間内に収集した操作属性をグループ分けし、各グループが同じ数の操作属性を有するようにするステップＳ０２と、各操作属性グループに順にタイムタグをマーキングするステップＳ０３と、タイムタグに基づき機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムを利用して複数の操作属性グループと損壊するまでの時間記録とを順にフィードし、複数の操作属性と損壊するまでの時間記録とにより記憶装置の余命を発生させるトレンドモデルを生成するステップＳ０４と、現在稼働している記憶装置の１組の操作属性をトレンドモデルへ入力し、記憶装置の余命を計算するステップＳ０５とを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データセンターの損壊した記憶装置の操作属性と、前記損壊した記憶装置の損壊するまでの時間記録と、を順に周期的に収集するステップ（ａ）と、
同時又は連続した時間内に収集した前記操作属性をグループ分けし、各前記グループが同じ数の前記操作属性を有するようにするステップ（ｂ）と、
各前記操作属性グループに順にタイムタグをマーキングするステップ（ｃ）と、
前記タイムタグに基づき、機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムを利用して複数の操作属性グループと、損壊するまでの時間記録と、を順にフィードし、前記複数の操作属性と、前記損壊するまでの時間記録と、により前記記憶装置の余命を発生させるトレンドモデルを生成するステップ（ｄ）と、
現在稼働している前記記憶装置の１組の前記操作属性を前記トレンドモデルへ入力し、前記記憶装置の余命を計算するステップ（ｅ）と、を含むことを特徴とする、
データセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項２】
前記損壊するまでの時間記録とは、記録時刻と故障時刻との間の秒、時間及び／又は日を単位とする時間間隔であることを特徴とする請求項１に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項３】
前記操作属性は、ＳＭＡＲＴ（Ｓｅｌｆ−Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）属性、前記記憶装置のＩＯＰＳ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）、前記記憶装置からのスループット又は前記記憶装置に用いる帯域であることを特徴とする請求項１に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項４】
前記記憶装置は、ハードディスクドライブ、ソリッド・ステート・ディスク、磁気ディスク又は光ディスクであることを特徴とする請求項１に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項５】
前記機械学習及び／又は前記ディープラーニングアルゴリズムは、ＲＦ（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）アルゴリズム、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）アルゴリズム又はＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）アルゴリズムであることを特徴とする請求項１に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項６】
前記ステップ（ｅ）を行った後、周期的に又は前記データセンターの新たに損壊した前記記憶装置の操作属性と、対応した損壊するまでの時間記録と、を得るとき、ステップ（ａ）〜（ｄ）を行うステップ（ｆ）をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項７】
前記ステップ（ｅ）を行った後、前記計算した余命が全ての前記記憶装置の所定値より短くなったときに警告を発するステップ（ｆ１）をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項８】
前記ステップ（ｅ）を行った後、前記計算した余命が、前回計算した余命より大幅に短くなったときに警告を発するとともに、異常に変化した前記操作属性を探し出すステップ（ｆ２）をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項９】
前記ステップ（ｆ２）を行った後、異常な原因に関する報告及び示唆により前記記憶装置を修復するステップ（ｆ３）をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法。
【請求項１０】
実行サーバを備えたデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステムであって、
前記実行サーバは、直接的又は間接的に、前記データセンターの前記記憶装置と通信するとともに、前記実行サーバは、損壊した前記記憶装置の操作属性と、損壊した前記記憶装置の損壊するまでの時間記録と、を順に周期的に収集し、
前記実行サーバは、操作属性データベース、データ処理モジュール、機械学習／ディープラーニングモジュール及び余命計算モジュールを有し、
前記操作属性データベースは、収集した操作属性と、損壊するまでの時間記録と、を保存し、
前記データ処理モジュールは、前記操作属性データベース中の同時又は連続した時間内に収集した前記操作属性をグループ化し、各グループが同じ数の前記操作属性を有するようにし、各操作属性グループにタイムタグを順にマーキングし、
前記機械学習／ディープラーニングモジュールは、機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムを利用し、前記データ処理モジュールからのタイムタグに基づき、複数の前記操作属性グループと、前記損壊するまでの時間記録と、を順にフィードし、複数の前記操作属性及び前記損壊するまでの時間記録により前記記憶装置の余命のトレンドモデルを発生させ、
前記余命計算モジュールは、現在稼働している前記記憶装置の前記操作属性を、最近発生した前記トレンドモデル中に入力して結果を得て、現在稼働している全ての前記記憶装置により余命を計算することを特徴とする、
データセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１１】
前記損壊するまでの時間記録とは、記録時刻と故障時刻との間の秒、時間及び／又は日を単位とする時間間隔であることを特徴とする請求項１０に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１２】
前記操作属性は、ＳＭＡＲＴ（Ｓｅｌｆ−Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）属性、前記記憶装置のＩＯＰＳ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）、前記記憶装置からのスループット又は前記記憶装置に用いる帯域であることを特徴とする請求項１０に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１３】
前記記憶装置は、ハードディスクドライブ、ソリッド・ステート・ディスク、磁気ディスク又は光ディスクであることを特徴とする請求項１０に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１４】
前記機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムは、ＲＦ（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）アルゴリズム、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）アルゴリズム又はＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）アルゴリズムであることを特徴とする請求項１０に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１５】
前記操作属性データベースは、前記データセンターの新たに損壊した前記記憶装置が収集した前記操作属性と、対応した前記損壊するまでの時間記録と、を得るとき、前記複数のデータを保存することを特徴とする請求項１０に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１６】
計算した余命が全ての前記記憶装置の所定値より短くなったときに警告を発する警報モジュールをさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１７】
前記警報モジュールは、計算した余命が、前回計算した余命より大幅に短くなったときに警告を発するとともに、異常に変化した前記操作属性を探し出すことを特徴とする請求項１６に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１８】
異常な原因に関する報告及び示唆により前記記憶装置を修復する報告モジュールをさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項１９】
前記操作属性データベース、前記データ処理モジュール、前記機械学習／ディープラーニングモジュール、前記余命計算モジュール、前記警報モジュール又は前記報告モジュールは、前記実行サーバ中に搭載したハードウェア又はインストールされたソフトウェアであることを特徴とする請求項１８に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【請求項２０】
前記データ処理モジュールは、前記データセンターからの新たに搭載した前記記憶装置の前記操作属性と、他の前記記憶装置の前記操作属性とが同じであるか否かを判断し、前記機械学習／ディープラーニングモジュール中の前記トレンドモデルを新たに搭載した前記記憶装置に応用するか否かを確認し、全ての前記記憶装置に新たな前記トレンドモデルを構築する前記機械学習／ディープラーニングモジュールのために前記操作属性を選択することを特徴とする請求項１０に記載のデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データセンターの記憶装置の余命を診断する方法及びそのシステムに関し、特に、収集した記憶装置の操作属性をモデリングし、データセンターの記憶装置の余命を診断する方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
データセンターには、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッド・ステート・ディスク、磁気ディスク、さらには光ディスクなど多数の記憶装置が含まれる。これらの記憶装置は、リモートデバイスに接続され、アクセスして各種サービスが提供される。記憶装置は、データセンター中で最も高価な部品である。
一方、データセンターの一部のサーバの稼働負荷のニーズを満たすためには、十分な数の記憶装置が必要であった。さらに、長期間使用されるため、記憶装置の寿命は、パーソナルコンピュータに使用される物より使用寿命が短かった。そのため、データセンターの固定費を減らすためには、記憶装置の購入及びメンテナンスにかかる費用を減らすことが重要であった。
【０００３】
データセンターの稼働トレンドを利用し、記憶装置を自動的に配置することができる場合、経済性が最も良いことは明白である。また、最も効果的に記憶装置が使用できる場合、上述の目標を達成することができる。しかし、負荷を予測することは不可能であるため、全ての記憶装置は、予め設定されたように使用されるわけではなく、従動的な状態で使用されるのが一般的である。そのため、予備の記憶装置を多めに準備しなければならず、避け得ない負担となっていた。
このような状況下で重要なことは、記憶装置の寿命を把握することであり、記憶装置の余命を正確に学習して処理することができる場合、浪費が少なくなってリスクも少なくなる。このように、より多くの価値を提供することができる。
【０００４】
記憶装置の実際の寿命は、記憶装置が最終的に損壊したときに、客観的なデータが得られる。しかし、記憶装置が損壊する未来の時間点を正確に予測することは誰にもできなかった。幸いなことに、記憶装置の一部の操作属性は追跡して記録することができる。そのため関連記録により、同一のデータセンター（作業環境）中で他の記憶装置と比べ、記憶装置が損壊するのを一部の方法により略予測することができるが、その結果は常に正確であるとは限らなかった。そのため現在、データセンターの管理者は、ジレンマに陥っていた。
実際に予測方法により予測し、損壊する前にデータセンターから記憶装置を除去する時期が早すぎる場合、資源が浪費されることとなった。反対に、記憶装置の交換が遅すぎる場合、大量のデータが失われてバックアップされない虞があり、データセンターにとって大きな負担となっていた。
【０００５】
そのため、記憶装置の終了日を推測する様々な方法が従来から開示されているが（例えば、特許文献１〜５）、これらの方法では環境の動的変化を考慮していないため、それほど効果的でなかった。記憶装置は、１つのインシデントによりその使用寿命が短くなったり長くなったりすることがあった。そのため、データセンターが記憶装置の余命を連続的に評価することには意義があるとともに期待されており、必要なことでもあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第９２２９７９６号明細書
【特許文献２】米国特許第９５４２２９６号明細書
【特許文献３】米国特許第９６１２８９６号明細書
【特許文献４】米国特許第９２４４７９０号明細書
【特許文献５】米国特許出願第２０１７０２０６０２６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、収集した記憶装置の操作属性をモデリングし、データセンターの記憶装置の余命を診断する方法及びそのシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第１の形態によれば、データセンターの損壊した記憶装置の操作属性と、前記損壊した記憶装置の損壊するまでの時間記録と、を順に周期的に収集するステップ（ａ）と、同時又は連続した時間内に収集した前記操作属性をグループ分けし、各前記グループが同じ数の前記操作属性を有するようにするステップ（ｂ）と、各前記操作属性グループに順にタイムタグをマーキングするステップ（ｃ）と、前記タイムタグに基づき、機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムを利用して複数の操作属性グループと、損壊するまでの時間記録と、を順にフィードし、前記複数の操作属性と、前記損壊するまでの時間記録と、により前記記憶装置の余命を発生させるトレンドモデルを生成するステップ（ｄ）と、現在稼働している前記記憶装置の１組の前記操作属性を前記トレンドモデルへ入力し、前記記憶装置の余命を計算するステップ（ｅ）と、を含むことを特徴とするデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法が提供される。
【０００９】
前記損壊するまでの時間記録とは、記録時刻と故障時刻との間の秒、時間及び／又は日を単位とする時間間隔であることが好ましい。
【００１０】
前記操作属性は、ＳＭＡＲＴ（Ｓｅｌｆ−Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）属性、前記記憶装置のＩＯＰＳ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）、前記記憶装置からのスループット又は前記記憶装置に用いる帯域であることが好ましい。
【００１１】
前記記憶装置は、ハードディスクドライブ、ソリッド・ステート・ディスク、磁気ディスク又は光ディスクであることが好ましい。
【００１２】
前記機械学習及び／又は前記ディープラーニングアルゴリズムは、ＲＦ（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）アルゴリズム、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）アルゴリズム又はＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）アルゴリズムであることが好ましい。
【００１３】
前記ステップ（ｅ）を行った後、周期的に又は前記データセンターの新たに損壊した前記記憶装置の操作属性と、対応した損壊するまでの時間記録と、を得るとき、ステップ（ａ）〜（ｄ）を行うステップ（ｆ）をさらに含むことが好ましい。
【００１４】
前記ステップ（ｅ）を行った後、前記計算した余命が全ての前記記憶装置の所定値より短くなったときに警告を発するステップ（ｆ１）をさらに含むことが好ましい。
【００１５】
前記ステップ（ｅ）を行った後、前記計算した余命が、前回計算した余命より大幅に短くなったときに警告を発するとともに、異常に変化した前記操作属性を探し出すステップ（ｆ２）をさらに含むことが好ましい。
【００１６】
前記ステップ（ｆ２）を行った後、異常な原因に関する報告及び示唆により前記記憶装置を修復するステップ（ｆ３）をさらに含むことが好ましい。
【００１７】
上記課題を解決するために、本発明の第２の形態によれば、実行サーバを備えたデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステムであって、前記実行サーバは、直接的又は間接的に、前記データセンターの前記記憶装置と通信するとともに、前記実行サーバは、損壊した前記記憶装置の操作属性と、損壊した前記記憶装置の損壊するまでの時間記録と、を順に周期的に収集し、前記実行サーバは、操作属性データベース、データ処理モジュール、機械学習／ディープラーニングモジュール及び余命計算モジュールを有し、前記操作属性データベースは、収集した操作属性と、損壊するまでの時間記録と、を保存し、前記データ処理モジュールは、前記操作属性データベース中の同時又は連続した時間内に収集した前記操作属性をグループ化し、各グループが同じ数の前記操作属性を有するようにし、各操作属性グループにタイムタグを順にマーキングし、前記機械学習／ディープラーニングモジュールは、機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムを利用し、前記データ処理モジュールからのタイムタグに基づき、複数の前記操作属性グループと、前記損壊するまでの時間記録と、を順にフィードし、複数の前記操作属性及び前記損壊するまでの時間記録により前記記憶装置の余命のトレンドモデルを発生させ、前記余命計算モジュールは、現在稼働している前記記憶装置の前記操作属性を、最近発生した前記トレンドモデル中に入力して結果を得て、現在稼働している全ての前記記憶装置により余命を計算することを特徴とするデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステムが提供される。
【００１８】
前記損壊するまでの時間記録とは、記録時刻と故障時刻との間の秒、時間及び／又は日を単位とする時間間隔であることが好ましい。
【００１９】
前記操作属性は、ＳＭＡＲＴ（Ｓｅｌｆ−Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）属性、前記記憶装置のＩＯＰＳ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）、前記記憶装置からのスループット又は前記記憶装置に用いる帯域であることが好ましい。
【００２０】
前記記憶装置は、ハードディスクドライブ、ソリッド・ステート・ディスク、磁気ディスク又は光ディスクであることが好ましい。
【００２１】
前記機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムは、ＲＦ（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）アルゴリズム、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）アルゴリズム又はＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）アルゴリズムであることが好ましい。
【００２２】
前記操作属性データベースは、前記データセンターの新たに損壊した前記記憶装置が収集した前記操作属性と、対応した前記損壊するまでの時間記録と、を得るとき、前記複数のデータを保存することが好ましい。
【００２３】
計算した余命が全ての前記記憶装置の所定値より短くなったときに警告を発する警報モジュールをさらに備えることが好ましい。
【００２４】
前記警報モジュールは、計算した余命が、前回計算した余命より大幅に短くなったときに警告を発するとともに、異常に変化した前記操作属性を探し出すことが好ましい。
【００２５】
異常な原因に関する報告及び示唆により前記記憶装置を修復する報告モジュールをさらに備えることが好ましい。
【００２６】
前記操作属性データベース、前記データ処理モジュール、前記機械学習／ディープラーニングモジュール、前記余命計算モジュール、前記警報モジュール又は前記報告モジュールは、前記実行サーバ中に搭載したハードウェア又はインストールされたソフトウェアであることが好ましい。
【００２７】
前記データ処理モジュールは、前記データセンターからの新たに搭載した前記記憶装置の前記操作属性と、他の前記記憶装置の前記操作属性とが同じであるか否かを判断し、前記機械学習／ディープラーニングモジュール中の前記トレンドモデルを新たに搭載した前記記憶装置に応用するか否かを確認し、全ての前記記憶装置に新たな前記トレンドモデルを構築する前記機械学習／ディープラーニングモジュールのために前記操作属性を選択することが好ましい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明のデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法及びそのシステムは、収集した記憶装置の操作属性をモデリングし、データセンターの記憶装置の余命を診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の一実施形態に係るデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法を示す流れ図である。
【図２】損壊した記憶装置が収集した操作属性及び損壊時間の記録の例を示す表である。
【図３】１／１〜１／２５の損壊した記憶装置の操作属性と損壊するまでの時間記録の例を示す表である。
【図４】グループ分けの結果を示す。
【図５】別のグループ分けの結果を示す。
【図６】トレンドモデルから計算した記憶装置の余命の典型的な結果を示す表である。
【図７】計算した余命及び日にち（上方）と、日にちに伴って変化する操作属性（下方）と、を示す説明図である。
【図８】計算した余命及び日にち（上方）と、日にちに伴って変化する操作属性（下方）と、を示す説明図である。
【図９】本発明の一実施形態に係るデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステムを示すブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係るデータセンターの記憶装置の余命を診断するシステムのデータ処理モジュールを操作するステップを示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の実施形態について図に基づいて説明する。なお、これによって本発明が限定されるものではない。
【００３１】
本発明は、収集した記憶装置の操作属性をモデリングし、データセンターの記憶装置の余命を診断する方法及びそのシステムを開示する。図１を参照する。図１は、本発明の一実施形態に係るデータセンターの記憶装置の余命を診断する方法を示す流れ図である。
図１に示すように、本発明の方法は、データセンターに応用し、データセンターは、非常に多くのデータセンターの設計容量に応じた多数の記憶装置を含む。これらの記憶装置は、ハードディスクドライブ、ソリッド・ステート・ディスク、磁気ディスク又は光ディスクであるが、これらだけに限定されるわけではない。一般に、最も多い記憶装置はハードディスクドライブであり、次に多いのはソリッド・ステート・ディスクである。一部のデータセンターは、ハードディスクドライブを使用して稼働し、残部のデータセンターは、全種類の記憶装置を有する。
本発明に依ると、余命を診断する記憶装置は、同じハードウェアである。つまり、収集するハードディスクドライブデータはハードディスクドライブのみに用いられ、収集するソリッド・ステート・ディスクデータはソリッド・ステート・ディスクのみに用いられる。方法の応用目標が２つ又は３つ以上のカテゴリーに属する場合、意義はない。データセンターが有する記憶装置が２種類を超える場合、それぞれ独立した方法により処理する必要がある。
本発明を全面的に理解するために、以下の実施形態では「記憶装置」のみ使用してハードディスクドライブ、ソリッド・ステート・ディスク、磁気ディスク、光ディスクのうちの何れか１つの動作について説明する。
【００３２】
本発明の方法の第１のステップは、データセンターの損壊した記憶装置の操作属性と、損壊した記憶装置の損壊するまでの時間記録と、を順に周期的に収集する（Ｓ０１）。一部の記憶装置が損壊して毎日又は一定時間稼働することができなくなると、新しい記憶装置と交換しなければならない。前述の操作属性は、これだけに限定されるわけではないが、ＳＭＡＲＴ（Ｓｅｌｆ−Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）属性、記憶装置のＩＯＰＳ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）、記憶装置からのスループット又は記憶装置に用いる帯域を含んでもよい。例えば、記憶装置が１台のハードディスクドライブ又はソリッド・ステート・ディスクである場合、ＳＭＡＲＴ（Ｓｅｌｆ−Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）属性、記憶装置のＩＯＰＳ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）、記憶装置からのスループット又は記憶装置に用いる帯域を使用してもよい。もちろん、磁気ディスク又は光ディスクにとっては、関連する操作属性もそれぞれ応用することができる。ここで重要なこととしては、操作属性の収集を順に周期的に行うことであり、１組の操作属性は、１時間毎に１回、１日毎に２回など収集する。収集順序は、一定に維持しなければならず、後で収集されたデータは、先に収集されたデータより前に表れることは許されない。
１組の操作属性は、記憶装置に対する同時に収集した操作属性を含む。ＳＭＡＲＴ属性を例にとると、記憶装置を管理する者であれば、各ＳＭＡＲＴ属性にＩＤがラベル付けされ、１つの属性名称が命名され、１つのハードディスクドライブ又はソリッド・ステート・ディスクの物理原始値を説明していることが分かる。例えば、属性名称「リードエラー率」を有するＩＤ  ０×０１は、磁気ディスク表面からデータを読み取るときに発生するハードウェア読取りエラーのデータに用いられ、属性名称「パワーオン時間」を有するＩＤ  ０×０９は、パワーオン状態下の時間総数を表示するためなどに用いられる。全て又は一部のＳＭＡＲＴ属性は、本発明に用いられる。また、各組の操作属性は、同じ記憶装置の損壊するまでの時間に伴う。前述した損壊するまでの時間記録とは、記録時刻と故障時刻との間の秒、時間及び／又は日を単位とする時間間隔である。もし１台の記憶装置が、２０１７年０９月０１日の１３時００分００秒に「損壊した」と判定された場合、２０１７年０８月２６日の１２時００分００秒に得た損壊するまでの時間記録は、５２２，０００秒、１４５時間又は６．０４２日である。図２の表は、データセンターの損壊した記憶装置の収集した操作属性と、損壊するまでの時間記録の例を示す。
【００３３】
本方法の第２のステップは、同時又は連続した時間内に収集した操作属性をグループ分けし、各グループが同じ数の操作属性を有するようにする（Ｓ０２）。このステップを説明するために、図３の表の１／１〜１／２５には、データセンターの損壊した記憶装置の操作属性と、損壊するまでの時間記録の例が示されている。この例では、簡単に説明するために、データセンターで使用される記憶装置の数がＳ１〜Ｓ８の８個にされている。「Ｏ」とは、２４組の収集した操作属性を意味する（１時間に１回）。「Ｘ」とは、当日に最上列に出現した記憶装置からの最後の１組の操作属性を意味する。「−」とは、収集された操作属性が無いことを意味する。
図３から記憶装置Ｓ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ８は、１／１〜１／２５で正常に稼働していることがよく分かる。しかし、記憶装置Ｓ２は１／１３で損壊しており、記憶装置Ｓ７は１／２５で損壊している。そのため、記憶装置Ｓ２の２８８組の操作属性と、記憶装置Ｓ７に関する５７６組の操作属性とはそれぞれ別々に収集される。これと同時に、記憶装置Ｓ２，Ｓ７の損壊するまでの時間記録は、これら複数の記憶装置が損壊したと判定された後に計算して得られたものである。データセンターは、１／１から作業を開始し、全ての記憶装置は１／１でオンライン状態にある。
【００３４】
１／１３で実行するグループ分けした結果を図４に示す。
本実施形態において、１組の中には２３個の異なる操作属性がある。記憶装置Ｓ２により収集した操作属性の組数は６６２４個である。グループ分けの操作属性は、後続のステップで発生するアンバランスデータの問題を解決することができる。図４に示すように、グループ分けのモデルは２つある。モデル１（Ｍ１）は４列目から６列目に示す。連続した３日間に収集した各組の操作属性をそれぞれ１グループに分ける。そのため、表示時間はタグ０１〜０４の４グループである。各組の時間間隔は３日間である。１グループ中の操作属性は「同時に」得られ、類似の操作環境下にあると見なされる。
全てのグループには、同じ数の操作属性が含まれるため、分析を行うとき、各グループは同じ重み係数を有し、各グループのアルゴリズムは複雑とならない。モデル２（Ｍ２）は、７列目から９列目に表示される。連続した２日間に収集した各組の操作属性はそれぞれ１グループに分けられる。そのため、表示時間にはタグ０１〜０６の６グループがある。各グループの時間間隔は２日間となる。１組中の操作属性の数が多い場合、１組それ自身が１グループと見なされ、さらに組み合わせる必要はない。
【００３５】
１／２５で実行するグループ分けの結果を図５に示す。
図５に示すように、２個の記憶装置の操作属性が収集されるため、損壊するまでの各時間記録は、異なる数量組の操作属性に対応する。例えば、０１〜１２（日間）の損壊するまでの時間記録は、４８組の操作属性に対応し（記憶装置Ｓ２，Ｓ７から得られる）、１３〜２４（日間）の損壊するまでの時間記録は、２４組の操作属性に対応する（記憶装置Ｓ７から得られる）。
本実施形態のグループ分けモデルは２つある。モデル３（Ｍ３）は、４列目から６列目に表示される。連続した４．５日間、４．５日間、６日間、９日間に収集した各組の操作属性は、それぞれグループ分けされる。そのため、４グループは、表示時間により０１〜０４にタグ付けされる。この例では、各グループの時間間隔はそれぞれ異なる。「４．５日間」とは、連続した４日半の期間中に収集した操作属性がグループ分けされたことを意味する。時間間隔は、必ずしも終日を含む必要はない。そのため、各グループは、同じ組数である２１６組の操作属性を備えてもよい。同様に、連続した３日間、３日間、３日間、３日間、６日間、６日間で収集した操作属性はそれぞれ１グループにグループ分けされてもよい。
６グループは、表示時間により０１〜０６にタグ付けされる。この実施形態では、全グループの時間間隔は異なるが、各グループには依然として１４４組の操作属性がある。１グループ中の操作属性の組数は、本発明だけに限定されるわけではなく、４８、２４又はそれよりも少ない数にまで減らしてもよい。損壊した記憶装置の数がさらに多い場合、グループ分けをさらに柔軟に行ってもよい。
【００３６】
本発明の第３のステップは、各操作属性グループにタイムタグを順にマーキングする（Ｓ０３）。タイムタグのマーキング方式については、図４及び図５の上部に記載されているため、ここでは繰り返して述べない。
【００３７】
本発明の第４のステップは、機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ；ＭＬ）及び／又はディープラーニング（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ；ＤＬ）アルゴリズムにより、タイムタグに基づいて順に複数の操作属性グループと、損壊するまでの時間記録と、をフィードし、複数の操作属性と、損壊するまでの時間記録と、により記憶装置の余命を発生させるトレンドモデルを生成する（Ｓ０４）。余命とは、トレンドモデルから提供された各記憶装置が計算した時間であり、データセンターからの損壊した記憶装置のデータ（操作属性及び損壊するまでの時間記録グループ）の寿命値を提供する。
上述したようにトレンドモデルは、１つ又は複数の機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムにより構築されるが、本発明はこれらだけに限定されるわけではなく、その他様々な機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムを応用することができるが、ＲＦ（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）アルゴリズム、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）アルゴリズム及びＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）アルゴリズムを使用することが好ましい。
トレンドモデルにより、記憶装置が計算した余命の典型的な結果を図６に示す。毎日計算した余命値は、左から右方向へ延びた１本のポリラインを形成し、実際の寿命値（損壊するまでの時間記録）が１本の斜線で示されているため、実行可否の参考にすることができる。
【００３８】
最後に、現在稼働している記憶装置の１組の操作属性をトレンドモデルへ入力し、記憶装置の余命を計算する（Ｓ０５）。
図６は、ステップＳ０５の結果である。毎日、全ての記憶装置が算出した余命をデータセンターの管理者へ提供して判断の参考にし、データが失われることを防ぐために、バックアップを行うか記憶装置を交換する。
【００３９】
好ましくは、ステップＳ０５を行った後、周期的に又はデータセンターの新たに損壊した記憶装置の操作属性と、対応した損壊するまでの時間と、を記録するとき、ステップＳ０１〜Ｓ０４を行う（Ｓ０６）。この意味は、トレンドモデルの更新（再構築）が周期的であることを意味し、毎日１２：００に１回行ってもよいし、１、２、６又は１２時間に１回行ってもよい。最も重要なこととしては、新たに損壊した記憶装置を見つけると、記憶装置からの操作属性と、計算した損壊するまでの時間記録を用い、直ちにトレンドモデルを再構築するということである。
【００４０】
ステップＳ０５を行った後、計算した余命が全ての記憶装置の所定値より短くなったとき、警告を発するステップ（Ｓ０７）を行ってもよい。
図６を再び参照する。図６のグラフ上の各水平線は余命を指す。余命２５日間を所定値に設定した場合、水平線がポリグラフ上の点を通るとき、警告を発して５／１０に管理者に対して喚起を始める。勿論、同期に余命の所定値に達した全ての記憶装置へ警告する。
【００４１】
ステップＳ０５を行った後、好ましくは、計算した余命が、前回計算した余命より大幅に短くなったときに警告を発するとともに、異常に変化した操作属性を探し出すステップを行う（Ｓ０８）。このステップを全面的に理解できるように、図７には、計算した余命及び日にち（上方）と、日にちに伴って変化する操作属性（下方）と、が表示されている。余白に余裕が無いため、２つの軸上の単位は省略する。明らかに、各表が有する水平軸は、データ収集又は計算の日にちを表示し、垂直軸はそれぞれの値を表示する。
図７の円で示されている計算した余命は、以前に計算した余命より大幅に短い。そのため、操作属性０×０４，０×０Ｃ，０×Ｃ１が異常なほど高いことが分かる。ステップＳ０８を行った後、異常な原因に関する報告及び示唆により記憶装置を修復するステップをさらに含む（Ｓ０９）。このような状況下において、報告の原因は、記憶装置の異常なシャットダウンと関係する。示唆は、電源の安定性を検査する。
もう一つの例を図８に示す。楕円形で囲まれた計算した余命は、前回計算した余命より大幅に下がり、所望の水平に回復することはない。このとき操作属性０×Ｃ５，０×Ｃ６が異常に高いことが分かる。これは、記憶装置のバッドトラックに関する報告を管理者に行い、バッドトラックの修理を示唆する。
【００４２】
別の実施形態が開示するデータセンターの記憶装置は、上述した方法の余命診断システムを実現する。
図９は、余命診断システムを示す。余命診断システムは実行サーバ１０を有する。実行サーバ１０は、直接的又は間接的にホスト３０を介してデータセンター中の記憶装置２０と通信する。実行サーバ１０は、損壊した記憶装置の操作属性と、損壊した記憶装置の損壊するまでの時間記録と、を順に周期的に収集する。実行サーバ１０は、操作属性データベース１１０、データ処理モジュール１２０、機械学習／ディープラーニングモジュール１３０、余命計算モジュール１４０、警報モジュール１５０及び報告モジュール１６０を含み、それら上述したモジュールは、実行サーバ１０中に搭載したハードウェア又はインストールされたソフトウェアでもよい。各モジュールの機能について以下詳細に説明する。
【００４３】
収集した操作属性と、損壊するまでの時間記録と、を操作属性データベース１１０に保存し、データセンターの新たに損壊した記憶装置が収集した操作属性と、対応した損壊するまでの時間記録と、を保存する際、これら複数のデータを保存する。データ処理モジュール１２０は、操作属性データベース１１０中の同時又は連続した時間内に収集した操作属性をグループ化し、各グループが同じ数の操作属性を有するようにし、各操作属性グループにタイムタグを順にマーキングする。機械学習／ディープラーニングモジュール１３０は、機械学習及び／又はディープラーニングアルゴリズムを利用し、データ処理モジュール１２０からのタイムタグに基づき、複数の操作属性グループと、損壊するまでの時間記録と、を順にフィードし、複数の操作属性及び損壊するまでの時間記録が記憶装置２０の余命のトレンドモデルを発生させる。
余命計算モジュール１４０は、現在稼働している記憶装置２０の操作属性を、最近発生したトレンドモデル中に入力して結果を得て、現在稼働している全ての記憶装置２０により余命を計算する。警報モジュール１５０は、計算した余命が記憶装置２０の所定値より短くなったときに警告を発する上、計算した余命が以前に計算した余命より大幅に短くなったときに警告を発し、異常に変化した操作属性を探し出すことができる。報告モジュール１６０は、異常原因に関して報告し、記憶装置２０を修復することを示唆する。
【００４４】
以上の実施形態は、全ての記憶装置が同じ操作属性を含む状況に基づいたものである。しかし実際には、これらの記憶装置が異なる製造メーカーにより製造されているため、購入した全ての記憶装置が同じ操作属性を提供できるわけではない。このような状況下において、データ処理モジュール１２０は、データセンターからの新たに搭載した記憶装置２０の操作属性と、他の記憶装置２０の操作属性と同じであるか否かを判断し、機械学習／ディープラーニングモジュール１３０中のトレンドモデルを、新たに搭載した記憶装置２０に応用するか否かを確認し、全ての記憶装置２０の新たなトレンドモデルを構築する機械学習／ディープラーニングモジュール１３０のために操作属性を選択する。
データ処理モジュール１２０を操作するステップを図１０に示す。データ処理モジュール１２０が、データセンターからの新たに搭載した記憶装置２０の操作属性を受信すると、データ処理モジュール１２０は、データセンターからの新たに搭載した記憶装置２０の操作属性が、他の記憶装置２０の操作属性と同じであるか否かを判断する。判断結果がノーである場合、データ処理モジュール１２０は、機械学習／ディープラーニングモジュール１３０の操作属性を選択し、全ての記憶装置２０の新たなトレンドモデルを構築する。選択された操作属性の種類は、頻繁に用いられるものであり、操作属性を選択する方式は管理者が決定してもよい。回答がイエスである場合、データ処理モジュール１２０は、機械学習／ディープラーニングモジュール１３０中のトレンドモデルを、新たに搭載した記憶装置２０に応用可能か否かを確認する。機械学習／ディープラーニングモジュール１３０が、新たに搭載した記憶装置２０に応用できるトレンドモデルが無い場合、データ処理モジュール１２０は、操作属性を選択して機械学習／ディープラーニングモジュール１３０へ提供し、全ての記憶装置２０の新たなトレンドモデルを構築する。
記憶装置２０の余命のトレンドモデル及びその操作属性を有し、余命計算モジュール１４０は、現在稼働している記憶装置２０の入力操作属性を最近生成されたトレンドモデルへ入力し、現在稼働している全ての記憶装置２０の余命を計算する。そのため、警報モジュール１５０は、まず、全ての記憶装置２０に設定した余命の所定値を用い、警告を発してもよい。最後に、報告モジュール１６０が管理者に報告し、記憶装置２０を早めに準備するように管理者に喚起してもよい。
【００４５】
当該分野の技術を熟知するものが理解できるように、本発明の好適な実施形態を前述の通り開示したが、これらは決して本発明を限定するものではない。本発明の主旨と領域を逸脱しない範囲内で各種の変更や修正を加えることができる。従って、本発明の特許請求の範囲は、このような変更や修正を含めて広く解釈されるべきである。
【符号の説明】
【００４６】
１０  実行サーバ
２０  記憶装置
３０  ホスト
１１０  操作属性データベース
１２０  データ処理モジュール
１３０  機械学習／ディープラーニングモジュール
１４０  余命計算モジュール
１５０  警報モジュール
１６０  報告モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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