Astratto
Questo documento esplora i vari passaggi che abbiamo intrapreso per comprendere i dati sulle prestazioni del disco rigido da un ampio set di dati. Il set di dati è fornito da BackBlaze, un'azienda di cloud storage. I dati catturano le prestazioni giornaliere di circa 50.000 dischi rigidi, in un periodo di quasi due anni. I dati sono costituiti da un record al giorno per ogni disco rigido in servizio. Ogni record include un timestamp, diversi dati demografici, un indicatore di guasto e ottanta indicatori SMART (Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology). La prima sfida è la dimensione della tabella dati. La seconda sfida è valutare e garantire che la qualità dei dati sia adeguata prima dell'analisi. La terza sfida è organizzare i dati in diverse forme che possono essere utilizzate dagli strumenti analitici e grafici esistenti in JMP. Inoltre, e di fondamentale importanza, l'analisi verrà eseguita con gli strumenti appropriati per comprendere cosa rivelano i dati. Cerchiamo di trovare risposte a due domande chiave: quale disco rigido è il migliore e se il guasto del disco rigido è prevedibile o meno. Questo lavoro metterà in luce le vaste capacità di JMP, tra cui piattaforme di manipolazione, esplorazione e affidabilità dei dati.
Era
Peng Liu, PhD, è un Principal Research Statistician Developer per JMP. È responsabile della manutenzione e dello sviluppo di piattaforme di affidabilità, sopravvivenza e serie temporali. Il suo lavoro include ricerche, analisi dei dati e progettazione di software.
Leo Wright, CQE, è Principal Product Manager of Reliability and Quality per JMP. Ha una vasta esperienza nella produzione, focalizzata su ingegneria della qualità e dell'affidabilità. Prima di entrare in SAS, ha gestito le organizzazioni di qualità per diverse organizzazioni Fortune 500.
