Гарантированные оценки гамма-процентного остаточного ресурса оборудования систем хранения данных
Аннотация:
Введение. Активное развитие цифровых технологий, технологии интернета вещей, виртуальных испытаний требуют увеличения объемов собираемой и используемой информации, которая размещается в системах хранения данных (СХД). Стремительный рост объема данных ведет к ужесточению требований к СХД, например, основного их них — повышение надежности хранения больших объемов информации. Данное требование предполагает необходимость оценки надежности оборудования СХД. Для этих целей требуется оценка таких показателей надежности как вероятность безотказной работы, вероятность отказов, средний остаточный ресурс, гамма-процентный ресурс. Традиционно показатели надежности оцениваются при экспоненциальном распределении времени отказа. В реальной ситуации выборки времени отказов оборудования СХД являются малыми, по которым невозможно однозначно идентифицировать исходное распределение. В работе предложена модель оценки показателей надежности как гамма-процентный остаточный ресурс в условиях неполных данных, представленных малыми выборками случайных величин времени безотказной работы оборудования. Научная новизна работы состоит в получении общего решения задачи определения гарантированного гамма-процентного остаточного ресурса оборудования в условиях неполных данных, представленной малыми выборками наработок до отказа оборудования. Метод. Математическая формализация задачи оценки гамма-процентного остаточного ресурса оборудования СХД в условиях неполных данных, представленных малыми выборками, выполнена в виде модели стохастического уравнения. Решением уравнения является гарантированная (нижняя, верхняя) оценка гамма-процентного остаточного ресурса оборудования. Основные результаты. Предложена модель оценки гамма-процентного остаточного ресурса оборудования СХД в условиях неполных данных. Решена в общем случае задача нахождения гарантированных (нижних и верхних) оценок гамма-процентного остаточного ресурса оборудования на множестве функций распределения времени безотказной работы оборудования с заданными моментами, равными выборочным моментам, определяемым по малым выборкам. При двух моментах времени безотказной работы оборудования получены аналитические соотношения для определения гамма-процентного остаточного ресурса. Работоспособность модели продемонстрирована на примере определения нижней гарантированной оценки гамма-процентного остаточного ресурса модели дискового массива HP EVA P6500. Обсуждение. Полученные результаты могут быть использованы специалистами при оценке и оптимизации гамма-процентного остаточного ресурса оборудования СХД.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Автоматический сурдоперевод: обзор нейросетевых методов распознавания и синтеза звучащей и жестовой речи
- Обзор алгоритмов маршрутизации для сетей на кристалле
- Исследование усилительных свойств активных областей на основе In0,60Ga0,40As/In0,53Al0,20Ga0,27As сверхрешеток, используемых для вертикально-излучающих лазеров
- Изменение оптических свойств поверхности серебра за счет лазерного структурирования
- Алгоритм ориентирования на местности беспилотных летательных аппаратов с использованием машинного зрения
- Разработка волоконно-оптической системы для мониторинга геотехнических сооружений
- Исследование характеристик полупроводникового лазерного диода с распределенной обратной связью в режиме источника и приемника оптического излучения для регистрации отклика волоконных решеток Брэгга
- Управление нелинейными объектами с гарантией нахождения регулируемой переменной в заданном множестве при возмущениях и помехах в измерениях
- Влияние качества растворителя на трибологические свойства полимерных щеток
- Совместное распознавание акустических сцен и аудиособытий с помощью многозадачного обучения компактных моделей
- Метод оптимизации нейронных сетей на основе структурной дистилляции с применением генетического алгоритма
- ViSL model: модель автоматической генерации предложений вьетнамского языка жестов
- Расширенное обнаружение аномалий в сетевой безопасности: комплексный ансамблевый подход
- Усовершенствование контроля доступа на основе атрибутов с помощью технологий Ethereum и ZK-SNARK
- Сравнительный анализ нейросетевых моделей для картографирования лесных рубок по летним космическим снимкам
- Классификация поражений рассеянным склерозом посредством анализа изображений магнитно-резонансной томографии методом глубокого обучения
- Создание и анализ многомодального корпуса данных для автоматического распознавания агрессивного поведения людей
- Трехмерная реконструкция отдельных изображений с помощью бинарного классификатора
- Обнаружение скрытого вредоносного программного обеспечения с использованием глубокой нейронной сети с выбором признаков ANOVA на наборе данных CIC‑MalMem-2022
- Карта намагничивания вентильно-индукторного электродвигателя: экспериментальный подход
- Спектральная зависимость квантовой эффективности фотоэлектрохимического разложения воды нанопористыми слоями серебра