Let's take a look at a reliability example about computer hard drives.Let's take a look at a reliability example about computer hard drives.Let's take a look at a reliability example about computer hard drives.Let's take a look at a reliability example about computer hard drives.コンピューターのハード ドライブに関する信頼性の例を見てみましょう。信頼性は比較的単純な概念のように思えます。 一般的に、私たちは「信頼できる」製品、つまり使用したいときに期待どおりに機能する製品を求めています。 これは、車、洗濯機、コンピューター、ロケットなど、想像できるあらゆるものに当てはまります。
そのため、エンジニア、科学者、医師などが信頼性の概念を理解することが重要になります。 多くの場合、少なくともエンジニアリングの世界では、システム全体をサブシステムに分解し、個々の信頼性を研究します。 次に、これらの個々のサブシステムの信頼性を完全なシステムにまとめて、システム全体の信頼性を推定します。 もちろん、目標は、コスト、スペース、実現可能性などの制約を考慮して、弱点を見つけてシステムの信頼性を高めることです。
たとえば、私が最近行った講演為にJMPのテクニカル スピーキング シリーズ、ハード ドライブの信頼性を、個々のコンポーネントとして、および大規模システム (サーバーなど) のサブアセンブリとして調べました。 最後に、サーバー全体の信頼性が、サーバーを構成する個々のドライブよりも優れていることを実証しました。 どうすればいいの？
いくつかの背景
以下のグラフに示すように、調査対象の 2 つのハード ドライブ モデルは、故障特性に関して指数分布を持つことが判明しました。
このグラフでは、左下に 2 つのハード ドライブ モデルのそれぞれの実際の故障データ (一連の個々の点) と、2 つのドライブ モデルのそれぞれに最適な推定故障率曲線 (細い線) が表示されます。 ）。 これらの曲線は指数分布に基づいています。 これらがどのように適合したか、信頼区間などの詳細については、私のテクニカルスピーキングトークをご覧ください.
したがって、上のグラフでは、たとえば 10,000 日の稼働時間で故障するドライブの割合を見積もることができます。モデル A ドライブの約 51% が 10,000 日までに故障し、モデル B ドライブの約 41% が故障します。同じ時間に。
並列ドライブから単純なサーバー モデルを作成する
問題は、これらの各ドライブをシステムにどのように組み合わせ、システムの信頼性を予測するかです。 通常、サーバーは複数のハード ドライブにアクセスできます (すべて同時に実行されます)。 1 つのドライブに障害が発生した場合、他のドライブがサーバーの作業を続行します。 つまり、少なくとも 1 つのドライブが稼働していれば、サーバーは機能し続けることができます。
この方法でドライブを接続することは「並列」システムとして知られており、 JMP プロの信頼性ブロック図を以下に示します。
この図では、最初から最後まで移動すると、各ドライブ モデルを通じて定義された「信頼性パス」があります。 Start から End まで途切れのないパスがある限り、サーバーは機能します。 したがって、1 つのドライブに障害が発生した場合、そのパスは切断されますが、2 番目のドライブを通る 2 番目のパスはまだ切断されていません。
問題は、これら 2 台の並列ドライブを使用した場合の全体的なサーバーの信頼性はどうなるかということです。 個々のモデルの分析から、ドライブ B はドライブ A よりも優れたパフォーマンスを発揮するはずであることがわかっています。全体的な信頼性は、ドライブ B またはドライブ A によって支配されますか? それとも、この構成により、サーバーの信頼性はどちらのドライブ単独よりも優れていますか?
並列ドライブを備えたサーバーは、いずれかのドライブ単独よりも優れていることがわかりました。 実際、特定の時点でのサーバー障害の確率は、その時点での個々のドライブの障害確率の積です。 上で示したように、モデル A の故障確率は 10,000 日で 51%、モデル B の故障確率は 41% です。 したがって、サーバーが 10,000 日で故障する確率は 0.51*0.41=0.21 です。 言い換えると、10,000 日で、この方法で構成されたサーバーの推定 21% で障害が発生します。
どうすればいいの？ サーバー全体の信頼性が個々のパーツの信頼性よりも優れているのはなぜでしょうか?
パーツのグループの推定信頼性について話していることを思い出してください。 個々のサーバーは、個々の (つまり、固有のシリアル番号の) ドライブで構成されています。 固有のドライブ A が寿命の早い段階で故障することを決定した場合でも、その平均寿命を超えて存続できる個々のドライブ B がまだ存在します。 また、個々のドライブ B が非常に優れている場合、この特定のサーバーのシステム全体の信頼性は、前述の個々のコンポーネントの平均故障率よりも高くなります。 ある意味で、ドライブ B はドライブ A の背後にあります。 計算してみると、うまくいくことがわかります。
2 番目の例: 直列に接続されたドライブ
ドライブを直列に接続できたらどうでしょうか? つまり、ドライブ B を介して情報を渡すにはドライブ A が機能している必要があり、サーバーが機能するにはドライブ B も機能している必要があります。 このシリーズ構成を以下に示します。
この場合、システム全体の信頼性は、個々のドライブのいずれよりも悪くなります。 任意の時点で推定される故障確率を決定する式は次のとおりです。
モデル A およびモデル B ドライブの 10,000 日の故障推定値にそれぞれ 0.51 および 0.41 を代入すると、次のようになります。
したがって、この構成では、サーバーの 71% が 10,000 日以内に故障することが予想されます! これは、並列構成 (21%) よりもはるかに高い故障率であり、個々のドライブのいずれか単独よりも高くなります。
JMP Proの信頼性ブロック図
もちろん、システムは常に、上記で説明したものよりも複雑です。 たとえば、コンピューター システムのより完全なモデルは、並列接続と直列接続を使用して次のようになります。
自動車のブレーキ システムは、次のようにモデル化できます。
幸いなことに、これらの計算を自分で処理する必要はありません。 JMP プロあなたのためにそれを行います。 必要なだけ複雑なシステムをすばやく作成できます（並列コンポーネントと直列コンポーネントを組み合わせ、コンポーネントの指示に従ってさまざまな故障分布を適用します）。JMP Pro がシステムの故障確率を推定します。
JMP Pro の信頼性ブロック図と、それが業務にどのように役立つかについて詳しく知りたい場合は、 Bill Meeker 博士によるこのプレゼンテーションをご覧ください。 .
