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A Predictive–Prescriptive Framework for HPC Storage Maintenance via Explainable Artificial Intelligence
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics15122689.png)
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摘要
En 中文
随着高性能计算（HPC）架构向exascale演进，存储基础设施的可靠性已成为关键的操作挑战，传统的反应式和静态预防性维护策略已日益不足。本研究针对这一差距，提出了一个从预测性维护向预测-规范性维护过渡的大规模存储环境综合方法论框架。通过整合CRISP-DM行业标准与多层次可解释人工智能（XAI）套件，我们开发了一个能够在大规模常规遥测数据中隔离硬件退化信号的系统。为验证该方法，我们利用公开可用的磁盘故障数据集评估了多种机器学习配置，通过优化过采样和梯度提升算法解决了严重的类别不平衡问题。该方法采用全局和局部XAI技术，包括排列特征重要性、SHAP和代理决策树，将概率风险评估转化为可审计的硬件工程规则。结果表明，稳健的预测模型与多层次可解释性的结合提供了一种透明、基于证据的决策支持系统。最终，我们得出结论，将不透明的风险预测转化为技术依据能够使基础设施管理者优化硬件生命周期管理并最小化关键任务环境中的系统停机时间，为更具弹性和可审计的存储管理开辟了可行路径。
Keyword:
High-Performance Computing (HPC)
predictive maintenance
eXplainable Artificial Intelligence (XAI)
disk failure prediction
class imbalance
CRISP-DM
gradient boosting
prescriptive maintenance
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.1W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
Cornali, R.; Ronchieri, E.; Zurlo, G.; Scarponi, L.B.; Cesini, D.; dell’Agnello, L. Graph neural network solutions for anomaly detection in time series. In Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, Honolulu, HI, USA, 15 June–17 August 2025; pp. 1002–1011. [Google Scholar] [CrossRef]Cornali, R.; Ronchieri, E.; Zurlo, G.; Scarponi, L.B.; Cesini, D.; dell’Agnello, L. 图神经网络在时间序列异常检测中的解决方案。发表于系统科学年度夏威夷国际会议，夏威夷州火奴鲁鲁，美国，2025年6月15日–8月17日；第1002–1011页。 [Google Scholar] [CrossRef].png)
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