在目前的大型视频运维过程中，CDN故障硬盘的更换是一个很大的问题。为了规避软硬件风险，提高数据中心管理效率，制定合理的数据备份和迁移方案，业界各大主流IT公司都开始了对硬盘故障预测的研究。相关学者认为，借助这种预测技术，可以大大提高服务/存储系统的整体可用性。后面会介绍一个基于机器学习的CDN硬盘故障预测的例子。业界硬盘状态监测和故障预警技术的事实标准是自我监测分析和报告技术（SMART）。根据科学研究，硬盘的某些属性值（如温度、读取错误率）与硬盘是否发生故障有一定的关系。如果检测到的属性值超过预设阈值，则会发出警报。但硬盘厂商估计，这种基于阈值的算法只能达到3%~10%的故障预测准确率，预警率较低。学术界和工业界已经利用机器学习方法提高了SMART硬盘故障预测的准确性，取得了一定的效果，但由于数据集规模的限制，现有方法实现的预测模型与预期仍有较大差距。近年来，在越来越多厂商的关注下，基于SMART检测数据的硬盘故障预测研究被应用到大规模工业数据集的研究中，体现在硬盘规模的快速增长而硬盘的飞速发展。抽样工作规范化。在这些高质量、大规模数据的支持下，基于SMART检测数据的故障预测水平得到了显着提升。在大视频运维中，基于SMART数据的硬盘故障预测采用了基于旋转森林的集成预测模型解决方案。流程如下在当前信息通信技术（ICT）时代，运营商网络和业务系统的支撑需要加速人工智能技术的落地，提供高度自动化、智能化的运维解决方案。在大视频运维中，人工智能和机器学习技术智能化推广的重点是运维模式从被动的事后分析转变为主动的预测、分析和决策。随着人工智能技术的加速发展，大视频运维与人工智能技术的融合将越来越紧密。大规模视频运维技术将向更加智能化的方向发展，实现更加自动化、精准的故障预测和排查，主动发现和修复业务系统中的故障或薄弱环节。在智能运维的基础上，通过视频业务用户行为分析、家庭及用户画像等一系列建模分析，充分挖掘海量数据的价值，衍生新的业态。智能操作系统为运营商创造新的商机。
