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大規模化した近年の計算機システムのハードウェアの障害を事前に予測することが求められている．ハードディスクのS.M.A.R.T.情報を機械学習させることによって、ハードディスク障害の予測に関する解析を行った．評価指標として，いわゆる陽性的中率(PRE)を用いた．その結果，壊れる日が近ければ近いほど、PREに影響を与える特有の兆候が表れることが観測された。また、S.M.A.R.T.情報を機械学習させて検出力を高めてあげることによって、かなりの高い精度で障害予測が的中することが示された。故障までの日数と近い期間の判定機による検出力が高いということがわかった。
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