在當前的大型視頻運維過程中，CDN故障硬盤的置換是一個大問題。為了避免軟件和硬件風險，提高數據中心管理效率并制定合理的數據備份和遷移計劃，業內主要的主流IT公司已開始進行硬盤故障預測的研究工作。 

相關學者認為，借助這種預測技術，可以大大提高服務/存儲系統的整體可用性。稍后將介紹基于機器學習的CDN硬盤故障預測的示例。工業領域中硬盤狀態監視和故障警告技術的事實上的標準是自我監視分析和報告技術（SMART）。根據科學研究，硬盤的某些屬性值（例如溫度和讀取錯誤率）與硬盤是否發生故障有一定關系。如果檢測到的屬性值超過預設閾值，將發出警報。但是，硬盤制造商估計，這種基于閾值的算法只能實現3％至10％的故障預測準確率和較低的預警率。

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學術界和工業界已經通過使用機器學習方法提高了SMART硬盤故障預測的準確性，并取得了一定的成果，但是受數據集大小的限制，用現有方法實現的預測模型仍然遠遠不能期望。近年來，在越來越多的制造商的關注下，基于SMART檢測數據的硬盤故障預測研究已應用于大規模工業數據集的研究中，這反映在硬盤規模的快速增長和硬盤的快速發展上。抽樣工作正規化。在這些高質量，大規模數據的支持下，基于SMART檢查數據的故障預測水平得到了顯著提高。

在大視頻的運維中，基于SMART數據的硬盤故障預測，采用了基于旋轉森林的集成預測模型解決方案。過程如下

在當前的信息和通信技術（ICT）時代，運營商網絡和業務系統的支持需要加快人工智能技術的實施，以提供高度自動化和智能的運維解決方案。在大視頻的運維中，人工智能和機器學習技術的智能推廣的關鍵點是運維模式已經從被動的事后分析變為主動的預測，分析和決策。

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隨著人工智能技術的加速發展，大視頻運維與人工智能技術的融合將越來越緊密。大型視頻運維技術將朝著更加智能的方向發展，實現更加自動化，準確的故障預測和故障排除，并主動發現和修復業務系統中的故障或薄弱環節。在實現智能運維的基礎上，通過對視頻業務用戶的行為分析，家庭和用戶畫像等進行一系列建模和分析，充分挖掘海量數據的價值，推導新的業務形式，智能操作系統為運營商創造新的商機。