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.컴퓨터 하드 드라이브에 대한 신뢰성의 예를 살펴보겠습니다. 신뢰성은 비교적 간단한 개념처럼 보입니다. 일반적으로 우리는 "신뢰할 수 있는" 제품을 원합니다. 즉, 사용하려고 할 때 예상대로 작동한다는 의미입니다. 이는 자동차, 세탁기, 컴퓨터, 로켓 및 상상할 수 있는 모든 것, 심지어 우리 몸에도 적용됩니다!
따라서 엔지니어, 과학자, 의사 및 기타 사람들이 신뢰성 개념을 이해하는 것이 중요해졌습니다. 적어도 엔지니어링 세계에서는 종종 전체 시스템을 하위 시스템으로 나누고 개별 신뢰성을 연구합니다. 그런 다음 이러한 개별 하위 시스템 신뢰성을 완전한 시스템으로 모아 전체 시스템 신뢰성을 추정합니다. 물론 목표는 비용, 공간, 타당성 등의 제약이 있는 상황에서 약점을 찾아 시스템의 신뢰성을 높이는 것입니다.
예를 들어, 내가 최근에 한 강연 ~을 위한 JMP의 기술적으로 말하기 시리즈 , 저는 개별 구성요소와 대규모 시스템(예: 서버)의 하위 어셈블리로서 하드 드라이브 신뢰성을 살펴보았습니다. 결국 서버를 구성하는 그 어떤 개별 드라이브보다 전반적인 서버 안정성이 더 우수하다는 사실을 입증했습니다! 어떻게 이럴 수있어?
일부 배경
연구에 참여한 하드 드라이브 모델 중 두 개는 아래 그래프와 같이 고장 특성 측면에서 지수 분포를 갖는 것으로 나타났습니다.
이 그래프의 왼쪽 하단에는 두 하드 드라이브 모델 각각에 대한 실제 오류 데이터(일련의 개별 지점)와 두 드라이브 모델 각각에 대해 가장 잘 맞는 예상 오류율 곡선(가는 선)이 표시됩니다. ). 이 곡선은 지수 분포를 기반으로 합니다. 이것이 어떻게 적합했는지, 신뢰 구간 등에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 내 기술적으로 말하기 강연을 참조하세요 .
따라서 위 그래프에서 실행 시간이 10,000일일 때 고장이 나는 드라이브의 비율을 추정할 수 있습니다. 모델 A 드라이브의 약 51%가 10,000일 이내에 고장이 나는 반면, 모델 B 드라이브의 약 41%는 고장이 납니다. 동시에.
병렬 드라이브에서 간단한 서버 모델 만들기
이제 문제는 이러한 각 드라이브 중 하나를 시스템에 결합하고 시스템 신뢰성을 예측하는 방법입니다. 일반적으로 서버는 여러 개의 하드 드라이브(모두 동시에 실행됨)에 액세스할 수 있습니다. 한 드라이브에 오류가 발생하면 다른 드라이브가 서버 작업을 계속합니다. 즉, 드라이브 중 하나 이상이 실행 중이면 서버가 계속 작동할 수 있습니다.
이러한 방식으로 드라이브를 연결하는 것을 "병렬" 시스템이라고 하며 다음과 같이 표시됩니다. JMP 프로 의 신뢰성 블록 다이어그램은 아래와 같습니다:
이 다이어그램에서는 시작부터 끝까지 각 드라이브 모델을 통해 정의된 "신뢰성 경로"가 있습니다. 시작부터 끝까지 경로가 끊어지지 않는 한 서버는 작동합니다. 따라서 한 드라이브에 오류가 발생하면 경로가 끊어지지만 두 번째 드라이브를 통해 여전히 두 번째 경로가 끊어지지 않습니다.
따라서 질문은 다음과 같습니다. 이 두 개의 병렬 드라이브를 사용하면 전반적인 서버 안정성이 어떻게 될까요? 우리는 개별 모델 분석을 통해 드라이브 B가 드라이브 A보다 더 나은 성능을 발휘해야 한다는 것을 알고 있습니다. 전반적인 신뢰성은 드라이브 B 또는 드라이브 A에 의해 결정됩니까? 아니면 이 구성으로 인해 두 드라이브 중 하나보다 서버 안정성이 향상됩니까?
병렬 드라이브가 있는 서버는 드라이브 자체보다 더 나은 것으로 나타났습니다. 실제로 특정 시점의 서버 오류 확률은 해당 시점의 개별 드라이브 오류 확률의 곱입니다. 위에서 살펴본 것처럼 모델 A의 실패 확률은 10,000일에 51%이고 모델 B의 실패 확률은 41%입니다. 따라서 10,000일 동안 서버가 실패할 확률은 0.51*0.41=0.21입니다. 다시 말하면, 10,000일이 지나면 이러한 방식으로 구성된 서버의 약 21%가 실패할 것입니다.
어떻게 이럴 수있어? 전체 서버의 신뢰성이 개별 부품의 신뢰성보다 어떻게 더 좋을 수 있습니까?
부품 그룹의 추정 신뢰성에 대해 이야기하고 있음을 기억하십시오. 개별 서버는 개별(즉, 고유 일련 번호) 드라이브로 구성됩니다. 고유한 드라이브 A가 수명 초기에 고장나기로 결정하더라도 평균 수명 이상으로 수명을 유지할 수 있는 개별 드라이브 B가 여전히 있습니다. 그리고 매우 우수한 개별 드라이브 B를 사용하면 이 특정 서버의 전반적인 시스템 안정성이 앞서 개별 구성 요소에 대해 표시된 평균 오류율보다 더 좋아질 것입니다. 어떤 의미에서는 드라이브 B가 드라이브 A를 다시 갖고 있습니다. 수학을 통해 작업하면 그것이 작동하는 것을 볼 수 있습니다!
두 번째 예: 직렬로 연결된 드라이브
드라이브를 직렬로 연결할 수 있다면 어떨까요? 즉, 드라이브 B를 통해 정보를 전달하려면 드라이브 A가 작동해야 하며, 서버가 작동하려면 드라이브 B도 작동해야 합니다. 이 시리즈 구성은 다음과 같습니다.
이 경우 전체 시스템 신뢰성은 개별 드라이브보다 나쁩니다. 주어진 시간에 예상되는 실패 확률을 결정하는 방정식은 다음과 같습니다.
모델 A와 모델 B 드라이브에 대해 각각 10,000일의 고장 추정치에 0.51과 0.41의 값을 대입하면 다음과 같습니다.
따라서 이 구성에서는 10,000일 이내에 서버의 71%가 실패할 것으로 예상됩니다! 이는 병렬 구성(21%)보다 오류율이 훨씬 높으며 개별 드라이브 단독보다 높습니다.
JMP Pro의 신뢰성 블록 다이어그램
물론 시스템은 위에서 설명한 것보다 항상 더 복잡합니다. 예를 들어, 병렬 및 직렬 연결을 사용하는 컴퓨터 시스템의 보다 완전한 모델은 다음과 같습니다.
자동차 제동 시스템은 다음과 같이 모델링될 수 있습니다.
좋은 소식은 이러한 계산을 직접 수행할 필요가 없다는 것입니다. JMP 프로 당신을 위해 그것을합니다. 원하는 만큼 복잡한 시스템을 신속하게 만들 수 있습니다(병렬 구성요소와 직렬 구성요소를 결합하고 구성요소가 지시하는 대로 다양한 고장 분포를 적용함). 그러면 JMP Pro가 시스템 고장 확률을 추정해 줍니다!
JMP Pro의 신뢰성 블록 다이어그램과 이것이 작업에 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보고 싶다면, Bill Meeker 박사의 프레젠테이션을 시청해 보세요. .
