Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
ЭФФЕКТИВНОСТЬ АЛГОРИТМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ НАКОПИТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ КРУПНЫХ DATA-ЦЕНТРОВ
Форма представленияСтатьи в российских журналах и сборниках
Год публикации2017
Языкрусский
  • Насыров Искандар Наилович, автор
  • Насыров Рустам Искандарович, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Насыров Р.И., Насыров И.Н. Эффективность алгоритма прогнозирования надежности накопителей информации для крупных data-центров // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. 2017. № 1 (74). С. 3-14.
    Аннотация В крупных data-центрах на основании статистических данных об отказах можно сделать вывод о том, сколько накопителей выйдут из строя в ближайшее время, но какие конкретно – узнать нельзя. А для обеспечения безопасности информации нужно знать заранее какой именно накопитель откажет, т.к. безопасность технически гарантируется полнотой и своевременностью копирования информации с ненадежного на новый и надежный накопитель. Целью исследования является повышение эффективности прогнозирования надежности конкретных накопителей информации. Разработан алгоритм прогнозирования надежности отдельных накопителей информации, позволяющий маркировать те из них, у которых есть опасность выхода из строя. Дополнительно с помощью моделирования получено, что если замену вышедшего из строя оборудования производить на более надежные накопители, то количество отказов с течением времени будет уменьшаться, в относительных единицах экономия за счет снижения количества требующих замен накопителей составит 5% за 2г.
    Ключевые слова накопитель информации, надежность, эффективность
    Название журнала Социально-экономические и технические системы: Исследование, проектирование, оптимизация
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=156612
    Файлы ресурса 
    Название файла Размер (Мб) Формат  
    F_SETS_1_74_2017_3.pdf 0,75 pdf посмотреть / скачать

    Полная запись метаданных