Abstracto
Este documento explora los diversos pasos que hemos seguido para comprender los datos de rendimiento de discos duros a partir de un gran conjunto de datos. El conjunto de datos es proporcionado por BackBlaze, una empresa de almacenamiento en la nube. Los datos capturan el rendimiento diario de aproximadamente 50 000 discos duros durante un período de casi dos años. Los datos consisten en un registro por día para cada disco duro en servicio. Cada registro incluye una marca de tiempo, varios datos demográficos, un indicador de falla y ochenta indicadores SMART (Tecnología de Automonitoreo, Análisis e Informes). El primer desafío es el enorme tamaño de la tabla de datos. El segundo desafío es evaluar y asegurar que la calidad de los datos sea adecuada antes del análisis. El tercer desafío es organizar los datos en diferentes formatos que puedan ser utilizados por las herramientas analíticas y gráficas existentes en JMP. Además, y de suma importancia, el análisis se realizará con las herramientas apropiadas para comprender lo que revelan los datos. Intentamos encontrar respuestas a dos preguntas clave: ¿cuál es el mejor disco duro? y ¿es predecible la falla de un disco duro? Este trabajo mostrará las amplias capacidades de JMP, incluidas las plataformas de manipulación, exploración y confiabilidad de datos.
Era
Peng Liu, doctor en estadística, es desarrollador principal de estadística e investigación en JMP. Es responsable del mantenimiento y desarrollo de plataformas de fiabilidad, supervivencia y series temporales. Su trabajo abarca la investigación, el análisis de datos y la arquitectura de software.
Leo Wright, CQE, es Gerente Principal de Producto de Confiabilidad y Calidad en JMP. Cuenta con una amplia experiencia en el sector manufacturero, con especialización en ingeniería de calidad y confiabilidad. Antes de unirse a SAS, dirigió los departamentos de calidad de varias empresas incluidas en la lista Fortune 500.
