Abstrakt
Dieses Dokument untersucht die verschiedenen Schritte, die wir unternommen haben, um die Festplattenleistungsdaten aus einem großen Datensatz zu verstehen. Der Datensatz wird von BackBlaze, einem Cloud-Speicherunternehmen, bereitgestellt. Die Daten erfassen die tägliche Leistung von rund 50.000 Festplatten über einen Zeitraum von fast zwei Jahren. Die Daten bestehen aus einem Datensatz pro Tag für jede im Einsatz befindliche Festplatte. Jeder Datensatz enthält einen Zeitstempel, verschiedene demografische Daten, einen Fehlerindikator und 80 SMART-Indikatoren (Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology). Die erste Herausforderung besteht in der schieren Größe der Datentabelle. Die zweite besteht darin, die Datenqualität vor der Analyse zu bewerten und sicherzustellen. Die dritte Herausforderung besteht darin, die Daten in verschiedene Formen zu organisieren, die von den vorhandenen Analyse- und Grafiktools in JMP genutzt werden können. Darüber hinaus, und das ist von größter Bedeutung, werden Analysen mit den entsprechenden Tools durchgeführt, um die Datenaussagen zu verstehen. Wir versuchen, Antworten auf zwei zentrale Fragen zu finden: Welche Festplatte ist die beste und ob Festplattenausfälle vorhersehbar sind. Diese Arbeit wird die weitreichenden Fähigkeiten von JMP demonstrieren, darunter Datenmanipulation, -erkundung und Zuverlässigkeitsplattformen.
War
Peng Liu, PhD, ist leitender Forschungsstatistiker und Entwickler für JMP. Er ist verantwortlich für die Wartung und Entwicklung von Zuverlässigkeits-, Überlebens- und Zeitreihenplattformen. Seine Arbeit umfasst Forschung, Datenanalyse und Softwarearchitektur.
Leo Wright, CQE, ist Principal Product Manager für Zuverlässigkeit und Qualität bei JMP. Er verfügt über umfassende Erfahrung in der Fertigung mit Schwerpunkt auf Qualitäts- und Zuverlässigkeitstechnik. Vor seinem Eintritt bei SAS leitete er die Qualitätsabteilungen mehrerer Fortune 500-Unternehmen.
