实习四年，发表国际核心会议论文3篇；山西姑娘韩淑捷变身“硬盘医生” 本文转自：山西晚报3月8日消息

【实习四年，发表国际核心会议论文3篇；山西姑娘韩淑捷变身“硬盘医生”】本文转自：山西晚报

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3月8日消息，阿里巴巴集团公布2022“研究型实习生”计划，面向海内外高校学生开放200多个科研选题，入选者将与达摩院、阿里云等团队合作探索前沿技术。阿里为大家提供场景、资源、补助等支持，优秀实习生有望获得阿里巴巴集团首席技术官（CTO）程立的推荐信。
研究型实习生项目始创于2017年，旨在将产业界的场景和资源化作象牙塔外的另一处科研土壤，帮助青年学子开拓科研视野、实现学术目标。目前，全球已有200多所高校的1000多名学生参与该项目，他们绝大部分来自计算机相关领域，博士生占比超7成。
山西姑娘韩淑捷， 2021年在香港中文大学计算机科学与工程系获得博士学位，现在在北京大学计算机学院从事博雅博士后研究。2018年6月到阿里实习，可能是阿里最资深的实习生，也是优秀实习生中为数不多的女性。实习选题是“大规模数据中心存储系统硬盘故障分析和预测” ，实习期间发表国际核心会议论文3篇，两篇一作分别被存储系统领域排名第一的顶会FAST’21和ICDCS'20接收，一篇通讯作者被DSN'21接收。
做“硬盘医生” ，根据“临终”状态判断它什么时候挂
韩淑捷说， 2018年6月开始实习，当时我还是博士一年级生，现在已经博士毕业，在北大做博后了。我的博士研究方向是智能运维，实习期分了一期二期三期，每年的选题都有变化。第一年来产业界时，我本科刚毕业，升了直博，正在寻找博士研究方向。第一年实习比较辛苦，经历了和团队的磨合，也沉淀了科研经验。到第二年就上正轨了。
最终，我确定了研究方向：数据中心存储系统智能运维。在部署了超百万机械硬盘和固态硬盘的阿里云数据中心，开展这个研究再合适合适，这里有学术界所没有的真实场景，有大量来自现实的问题和需求。
关于我的领域，这么解释吧：阿里云提供遍布全球的云服务，云服务的背后是位于全球多个位置的超大规模数据中心，我们研究数据中心的存储系统，比如硬盘、内存等等。以前，这些存储介质都靠人工维护，如果一个盘坏了，就要找到盘所在的位置，把它换掉。今天数据中心规模这么庞大，靠人肯定是不行了，成本太高了。所以几年前我们开始探索用智能化手段来分析预测硬盘故障。
做故障预测，首先要分析硬盘的特性，在硬盘初步显露“病症”时就识别出问题。硬盘濒临损坏时，跟人快生病的状态差不多，硬盘彻底坏掉就相当于人快要挂掉的状态。我们要从硬盘的运行数据中判断它会不会生病，也就是发现故障前征兆，比如小的扇区出现的小错误，并且从硬盘的“临终”前状态判断它什么时候挂。
我们通过采集存储介质的状态数据，搭建机器学习算法，对全球数据中心硬盘的运行状态进行监测，让机器自动寻找故障前征兆。一旦预测到哪些硬盘会坏，就提前做好数据搬运和硬盘替换。
愿意踩没人踩过的坑， “干一行爱一行”
研究智能运维，既要懂存储，也要懂AI算法，这是个交叉学科。韩淑捷读博期间，学校的实验室是做存储系统研究的，但那以前只研究传统方法。智能运维是她的博导和阿里团队一起想到的方向，在学校实验室，没人有这方面的研究经验，换句话说，没人开过这坑。