抽象的な
本稿では、大規模データセットからハードドライブのパフォーマンスデータを理解するために実施したさまざまな手順について考察します。データセットは、クラウドストレージ企業であるBackBlaze社から提供されたものです。このデータは、約2年間にわたる約5万台のハードドライブの日々のパフォーマンスを捉えたものです。データは、稼働中のハードドライブごとに1日1レコードで構成されています。各レコードには、タイムスタンプ、いくつかの人口統計情報、障害インジケーター、および80個の自己監視・分析・報告技術（SMART）インジケーターが含まれています。最初の課題は、データテーブルの膨大なサイズです。2つ目の課題は、分析前にデータの品質が十分であるかどうかを評価し、確認することです。3つ目の課題は、JMPの既存の分析ツールやグラフィカルツールで利用できるさまざまな形式にデータを整理することです。さらに、最も重要なのは、データが何を示しているかを理解するために、適切なツールを使用して分析を実行することです。私たちは、どのハードドライブが最適か、そしてハードドライブの障害は予測可能かどうかという2つの重要な質問に対する答えを見つけようとしています。本研究では、データ操作、データ探索、データ信頼性プラットフォームなど、JMPの幅広い機能を紹介する。
だった
Peng Liu博士は、JMPの主席研究統計開発者です。信頼性、生存分析、時系列分析プラットフォームの保守と開発を担当しています。彼の業務には、研究、データ分析、ソフトウェア設計が含まれます。
レオ・ライト（CQE）は、JMPの信頼性および品質担当主席プロダクトマネージャーです。製造業において、品質および信頼性エンジニアリングを中心に幅広い経験を有しています。SASに入社する以前は、フォーチュン500企業数社で品質管理部門を統括していました。
