Abstrakt
Diese Arbeit beschreibt die verschiedenen Schritte, die wir unternommen haben, um die Leistungsdaten von Festplatten anhand eines großen Datensatzes zu analysieren. Der Datensatz stammt von Backblaze, einem Cloud-Speicheranbieter. Er erfasst die tägliche Leistung von ca. 50.000 Festplatten über einen Zeitraum von fast zwei Jahren. Für jede in Betrieb befindliche Festplatte gibt es einen Datensatz pro Tag. Jeder Datensatz enthält einen Zeitstempel, verschiedene demografische Daten, einen Fehlerindikator und 80 SMART-Indikatoren (Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology). Die erste Herausforderung ist die schiere Größe der Datentabelle. Die zweite Herausforderung besteht darin, die Datenqualität vor der Analyse sicherzustellen. Die dritte Herausforderung ist die Strukturierung der Daten in verschiedene Formate, die von den vorhandenen Analyse- und Grafiktools in JMP genutzt werden können. Darüber hinaus – und dies ist von größter Bedeutung – wird die Analyse mit den geeigneten Tools durchgeführt, um die Aussagekraft der Daten zu verstehen. Wir versuchen, Antworten auf zwei zentrale Fragen zu finden: Welche Festplatte ist die beste? Und ist der Ausfall einer Festplatte vorhersagbar? Diese Arbeit wird die weitreichenden Fähigkeiten von JMP demonstrieren, darunter Datenmanipulations-, Explorations- und Zuverlässigkeitsplattformen.
War
Dr. Peng Liu ist leitender Forschungsstatistiker und Entwickler bei JMP. Er ist verantwortlich für die Wartung und Weiterentwicklung von Plattformen für Zuverlässigkeitsanalysen, Überlebenszeitanalysen und Zeitreihenanalysen. Zu seinen Aufgaben gehören Forschung, Datenanalyse und Softwarearchitektur.
Leo Wright, CQE, ist Principal Product Manager für Zuverlässigkeit und Qualität bei JMP. Er verfügt über umfassende Erfahrung in der Fertigungsindustrie mit Schwerpunkt auf Qualitäts- und Zuverlässigkeitstechnik. Vor seinem Eintritt bei SAS leitete er die Qualitätsabteilungen mehrerer Fortune-500-Unternehmen.
