浪潮存储：全闪化成为数据中心主流趋势，企业如何预测SSD寿命

（全球TMT2021年11月24日讯）IDC预测，到2022年，全球65%的GDP将由数字化推动。近几年新基建、数字经济和平台经济发展迅猛，给数据中心提出了新的挑战。全闪存数据中心具有速度快、绿色节能等优势，将会是未来数据中心的发展趋势，SSD（固态硬盘）也将会得到更加广泛的应用。

为什么关注SSD寿命预测？

企业关注SSD寿命预测技术，一是因为SSD的应用前景非常广阔，市场上使用率将越来越高。二是SSD损坏导致数据丢失带来的损失是巨大的。三是因为闪存具有擦写次数限制的特点。

与传统机械硬盘相比，SSD的优势非常明显，如SSD速度更快，数据访问比机械硬盘快100倍，吞吐量大100倍，单盘IOPS大1000倍以上，并且技术在快速发展，如NVMe、 PCIe将进一步释放SSD的性能；在可靠性表现上，SSD因质量轻、体积小、防震抗摔性更好，更加可靠。再如SSD更节能，与机械硬盘相比，能耗降低70%。今年的政府工作报告中提出要在2030年之前实现“碳达峰”，在2060年之前实现“碳中和”，使用SSD能够大幅降低数据中心的能耗。过去SSD使用率不高的原因主要是其价格昂贵，现在据IDC统计：2015年到2020年，SSD平均每年的价格降幅达到25%，未来5年也将保持这一趋势；2020年，全球范围内企业级SSD上的支出已经超过传统硬盘。

正是由于SSD速度快但价格相对较高，SSD通常用来存放元数据或核心数据，这部分数据丢失将会给用户带来的损失更加严重。并且，SSD闪存介质具有擦写次数限制，因此SSD使用寿命更值得被关注和重视。

SSD寿命预测  如何实现

SSD，是由控制芯片和存储芯片组成的。控制芯片是SSD的大脑，用于调配数据、数据中转等，存储芯片用于存储数据。当前主流的存储芯片为NAND Flash闪存芯片，NAND采用浮栅晶体管存储数据，写入数据时需要先擦除再写入，写操作本质是向浮栅注入电荷，擦除操作是从浮栅挪走电荷，充放电的过程会损耗二氧化硅绝缘层的绝缘能力，最终无法保证浮栅中存有足够多的电荷。因此NAND的擦写次数是有限的，闪存完全擦写一次叫做1次P/E，闪存的寿命就以P/E作单位，例如常用的MLC-SSD擦写次数为10000次。SSD寿命预测，本质上就是预测NAND芯片P/E次数还可用多长时间。

硬盘厂商一般都遵循S.M.A.R.T. 标准进行数据保护，S.M.A.R.T. 标准是一种自动的硬盘状态检测与预警系统和规范。SSD S.M.A.R.T.中包含了一些与寿命相关的指标，不同接口、不同厂商的指标略有不同。浪潮自研NVMe SSD遵循NVMe 1.3标准，提供标准的S.M.A.R.T.输出。

各个厂商通用的指标为百分比表示的闪存磨损度，SSD寿命预测基于闪存磨损度，预测SSD未来可使用的天数。同时，该寿命预测模型能友好的支持浪潮自研PCIe接口SSD。

SSD寿命预测使用时间序列预测技术，基于硬盘S.M.A.R.T.标准采集预测所需的历史时间序列数据集，再使用浪潮自研的AI预测算法，预测S.M.A.R.T.指标未来变化，得到SSD剩余寿命天数。

SSD寿命预测流程如上图所示。整体的预测流程分为两个阶段，绿色为离线训练阶段，目的是为了确定模型选取规则；蓝色为在线预测阶段，用于在用户环境中预测SSD寿命。

离线训练阶段使用大量的SSD全生命周期的S.M.A.R.T.数据，人工将磨损度变化曲线形态标记为3类：平稳变化、减速变化和加速变化，再对三种类型的SSD数据分别进行测试。测试过程中实验了多种数据预处理方式和预测模型，比如Prophet、 ARIMA、 移动平均法（Moving Average, MA）、指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）、神经网络等。最终确定模型选取规则，实现全生命周期预测准确率达到75%的国际领先水平。

在线预测阶段，定时采集硬盘磨损度指标，使用提前定义好的模型选取规则，根据磨损变化数据量的大小和变化趋势，选择最合适的时序预测模型，预测SSD寿命。

六重保护业务永远在线，可靠！

在管理软件层面上，InView平台每天定时采集数据、预测，通过浪潮自研SSD产品S.M.A.R.T.功能，可以客观呈现产品的Percentage used和Available spare信息，并展示所管理的SSD是使用寿命。当预测结果不足2周时，发出告警提示用户，制定备份数据和换盘计划，避免因突发换盘导致业务降级，甚至停机维护。

除了管理软件，浪潮存储还通过核心软件、器件、部件、系统、解决方案层面等，对业务进行端到端的整合，致力于为客户提供一体化的方案服务，做到故障早知道、故障无影响、长期无故障。