फ़्लैश मेमोरी विश्वसनीयता: अपेक्षित और अप्रत्याशित। भाग 2. USENIX एसोसिएशन का XIV सम्मेलन। फ़ाइल भंडारण प्रौद्योगिकियाँ

फ़्लैश मेमोरी विश्वसनीयता: अपेक्षित और अप्रत्याशित। भाग 1. USENIX एसोसिएशन का XIV सम्मेलन। फ़ाइल भंडारण प्रौद्योगिकियाँ

4.2.2. आरबीईआर और डिस्क आयु (पीई चक्रों को छोड़कर)।

चित्र 1 आरबीईआर और उम्र के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध दिखाता है, जो कि डिस्क क्षेत्र में रहने वाले महीनों की संख्या है। हालाँकि, यह एक नकली सहसंबंध हो सकता है क्योंकि यह संभावना है कि पुराने ड्राइव में अधिक पीई हैं और इसलिए आरबीईआर पीई चक्रों के साथ अधिक सहसंबद्ध है।

पीई चक्रों के कारण होने वाले घिसाव पर उम्र के प्रभाव को खत्म करने के लिए, हमने कंटेनरों के बीच कटऑफ के रूप में पीई चक्र वितरण के डेसील का उपयोग करके सेवा के सभी महीनों को कंटेनरों में समूहीकृत किया, उदाहरण के लिए, पहले कंटेनर में डिस्क जीवन के सभी महीनों तक शामिल हैं। पीई चक्र वितरण का पहला दशमलव, और इसी तरह आगे। हमने सत्यापित किया कि प्रत्येक कंटेनर के भीतर पीई चक्र और आरबीईआर के बीच सहसंबंध काफी छोटा है (क्योंकि प्रत्येक कंटेनर केवल पीई चक्रों की एक छोटी श्रृंखला को कवर करता है), और फिर प्रत्येक कंटेनर के लिए आरबीईआर और डिस्क आयु के बीच सहसंबंध गुणांक की अलग से गणना की।

हमने यह विश्लेषण प्रत्येक मॉडल के लिए अलग से किया क्योंकि कोई भी देखा गया सहसंबंध युवा और पुराने मॉडल के बीच अंतर के कारण नहीं है, बल्कि केवल उसी मॉडल की ड्राइव की उम्र के कारण है। हमने देखा कि ऊपर वर्णित तरीके से पीई चक्रों के प्रभाव को सीमित करने के बाद भी, सभी ड्राइव मॉडलों के लिए ड्राइव के क्षेत्र में महीनों की संख्या और उसके आरबीईआर (सहसंबंध गुणांक 0,2 से 0,4 तक) के बीच अभी भी एक महत्वपूर्ण सहसंबंध था ).

चावल। 3. आरबीईआर और नई और पुरानी डिस्क के लिए पीई चक्रों की संख्या के बीच संबंध से पता चलता है कि डिस्क की उम्र पहनने के कारण पीई चक्रों की परवाह किए बिना आरबीईआर मूल्य को प्रभावित करती है।

हमने 1 वर्ष तक की "युवा" आयु में ड्राइव के उपयोग के दिनों और 4 वर्ष से अधिक आयु में ड्राइव के उपयोग के दिनों को विभाजित करके ड्राइव की आयु के प्रभाव की ग्राफिक रूप से कल्पना की, और फिर प्रत्येक का आरबीईआर प्लॉट किया। पीई चक्रों की संख्या के विरुद्ध समूह। चित्र 3 एमएलसी-डी ड्राइव मॉडल के लिए ये परिणाम दिखाता है। हम सभी पीई चक्रों में पुराने और नए डिस्क के समूहों के बीच आरबीईआर मूल्यों में ध्यान देने योग्य अंतर देखते हैं।

इससे, हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि क्षेत्र में डिस्क के उपयोग के दिनों से मापी गई उम्र, पीई चक्रों के संपर्क के कारण मेमोरी सेल के खराब होने की परवाह किए बिना, आरबीईआर पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है। इसका मतलब यह है कि अन्य कारक, जैसे कि सिलिकॉन उम्र बढ़ना, डिस्क के भौतिक घिसाव में एक बड़ी भूमिका निभाते हैं।

4.2.3. आरबीईआर और कार्यभार।

माना जाता है कि बिट त्रुटियाँ चार तंत्रों में से एक के कारण होती हैं:

1. भंडारण त्रुटियाँ अवधारण त्रुटियाँ, जब कोई मेमोरी सेल समय के साथ डेटा खो देता है
   रीड डिस्टर्ब त्रुटियाँ, जिसमें रीड ऑपरेशन आसन्न सेल की सामग्री को नुकसान पहुँचाता है;
2. राइट डिस्टर्ब त्रुटियाँ, जिसमें एक रीड ऑपरेशन आसन्न सेल की सामग्री को नुकसान पहुँचाता है;
3. अपूर्ण मिटाएँ त्रुटियाँ, जब मिटाने की कार्रवाई सेल की सामग्री को पूरी तरह से नहीं हटाती है।

अंतिम तीन प्रकार की त्रुटियाँ (रीड डिस्टर्ब, राइट डिस्टर्ब, अपूर्ण मिटाना) कार्यभार के साथ सहसंबद्ध हैं, इसलिए आरबीईआर और कार्यभार के बीच संबंध को समझने से हमें विभिन्न त्रुटि तंत्रों की व्यापकता को समझने में मदद मिलती है। एक हालिया अध्ययन में, "क्षेत्र में फ्लैश मेमोरी विफलताओं का एक बड़े पैमाने पर अध्ययन" (एमईज़ा, जे., वू, क्यू., कुमार, एस., मुटलू, ओ. "क्षेत्र में फ्लैश मेमोरी विफलताओं का एक बड़े पैमाने पर अध्ययन) फ़ील्ड।" कंप्यूटर सिस्टम के मापन और मॉडलिंग पर 2015 एसीएम सिमेट्रिक्स अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन की कार्यवाही में, न्यूयॉर्क, 2015, सिगमेट्रिक्स '15, एसीएम, पीपी। 177-190) ने निष्कर्ष निकाला कि भंडारण त्रुटियां क्षेत्र में प्रबल होती हैं, जबकि रीडिंग त्रुटियां काफी मामूली हैं.

चित्र 1 डिस्क जीवन के किसी दिए गए महीने में आरबीईआर मान और कुछ मॉडलों के लिए उसी महीने में पढ़ने, लिखने और मिटाने की संख्या के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध दिखाता है (उदाहरण के लिए, एमएलसी - बी के लिए सहसंबंध गुणांक 0,2 से अधिक है) मॉडल और एसएलसी-बी के लिए 0,6 से अधिक)। हालाँकि, यह संभव है कि यह एक नकली सहसंबंध है, क्योंकि मासिक कार्यभार पीई चक्रों की कुल संख्या से संबंधित हो सकता है।

हमने पिछले पीई चक्रों के आधार पर ड्राइव ऑपरेशन के महीनों को अलग करके और फिर प्रत्येक कंटेनर के लिए अलग से सहसंबंध गुणांक निर्धारित करके पीई चक्रों के प्रभावों से वर्कलोड के प्रभावों को अलग करने के लिए धारा 4.2.2 में वर्णित समान पद्धति का उपयोग किया।

हमने देखा कि डिस्क जीवन के किसी दिए गए महीने में रीड्स की संख्या और उस महीने में आरबीईआर मूल्य के बीच संबंध एमएलसी-बी और एसएलसी-बी मॉडल के लिए बना रहता है, यहां तक ​​​​कि पीई चक्रों को सीमित करते समय भी। हमने एक समान विश्लेषण भी दोहराया जहां हमने समवर्ती लिखने और मिटाने की संख्या पर रीड्स के प्रभाव को बाहर कर दिया, और निष्कर्ष निकाला कि आरबीईआर और रीड्स की संख्या के बीच संबंध एसएलसी-बी मॉडल के लिए सही है।

चित्र 1 आरबीईआर और लिखने और मिटाने के संचालन के बीच संबंध को भी दर्शाता है, इसलिए हमने पढ़ने, लिखने और मिटाने के संचालन के लिए उसी विश्लेषण को दोहराया। हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि पीई चक्रों और रीड्स के प्रभाव को सीमित करके, आरबीईआर मूल्य और राइट्स और इरेज़ की संख्या के बीच कोई संबंध नहीं है।

इस प्रकार, ऐसे डिस्क मॉडल हैं जहां रीड उल्लंघन त्रुटियों का आरबीईआर पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। दूसरी ओर, इस बात का कोई सबूत नहीं है कि आरबीईआर लेखन उल्लंघन त्रुटियों और अपूर्ण विलोपन त्रुटियों से प्रभावित है।

4.2.4 आरबीईआर और लिथोग्राफी।

ऑब्जेक्ट आकार में अंतर आंशिक रूप से एक ही तकनीक, यानी एमएलसी या एसएलसी का उपयोग करके ड्राइव मॉडल के बीच आरबीईआर मूल्यों में अंतर को समझा सकता है। (इस अध्ययन में शामिल विभिन्न मॉडलों की लिथोग्राफी के अवलोकन के लिए तालिका 1 देखें)।

उदाहरण के लिए, 2 एनएम लिथोग्राफी (मॉडल एसएलसी-ए और एसएलसी-डी) वाले 34 एसएलसी मॉडल में एक आरबीईआर है जो 2 एनएम माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक लिथोग्राफी (मॉडल एसएलसी-बी और एसएलसी-सी) वाले 50 मॉडल की तुलना में अधिक परिमाण का क्रम है। एमएलसी मॉडल के मामले में, केवल 43 एनएम मॉडल (एमएलसी-बी) में माध्य आरबीईआर है जो 50 एनएम लिथोग्राफी वाले अन्य 3 मॉडल की तुलना में 50% अधिक है। इसके अलावा, जैसे-जैसे ड्राइव खराब होती है, आरबीईआर में यह अंतर 4 गुना बढ़ जाता है, जैसा कि चित्र 2 में दिखाया गया है। अंत में, पतली लिथोग्राफी एमएलसी ड्राइव की तुलना में ईएमएलसी ड्राइव के उच्च आरबीईआर की व्याख्या कर सकती है। कुल मिलाकर, हमारे पास स्पष्ट प्रमाण हैं कि लिथोग्राफी आरबीईआर को प्रभावित करती है।

4.2.5. अन्य त्रुटियों की उपस्थिति.

हमने आरबीईआर और अन्य प्रकार की त्रुटियों, जैसे असुधार्य त्रुटियां, टाइमआउट त्रुटियां आदि के बीच संबंधों की जांच की, विशेष रूप से, क्या अन्य प्रकार की त्रुटियों के संपर्क में आने के एक महीने के बाद आरबीईआर मूल्य अधिक हो जाता है।

चित्र 1 से पता चलता है कि जबकि पिछले महीने का आरबीईआर भविष्य के आरबीईआर मूल्यों (सहसंबंध गुणांक 0,8 से अधिक) का पूर्वानुमान है, अचूक त्रुटियों और आरबीईआर (चित्र 1 में वस्तुओं का सबसे दाहिना समूह) के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं है। अन्य प्रकार की त्रुटियों के लिए, सहसंबंध गुणांक और भी कम है (चित्र में नहीं दिखाया गया है)। हमने इस पेपर के खंड 5.2 में आरबीईआर और असुधार्य त्रुटियों के बीच संबंध का पता लगाया।

4.2.6. अन्य कारकों का प्रभाव.

हमें इस बात के सबूत मिले कि ऐसे कारक हैं जिनका आरबीईआर पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, जिनका हिसाब हमारा डेटा नहीं लगा सका। विशेष रूप से, हमने देखा कि किसी दिए गए डिस्क मॉडल के लिए आरबीईआर उस क्लस्टर के आधार पर भिन्न होता है जिसमें डिस्क तैनात है। एक अच्छा उदाहरण चित्र 4 है, जो आरबीईआर को तीन अलग-अलग समूहों (धराशायी लाइनों) में एमएलसी-डी ड्राइव के लिए पीई चक्रों के एक फ़ंक्शन के रूप में दिखाता है और ड्राइव की कुल संख्या (सॉलिड लाइन) के सापेक्ष इस मॉडल के लिए आरबीईआर के साथ इसकी तुलना करता है। हमने पाया कि ये अंतर तब भी बने रहते हैं जब हम डिस्क आयु या रीड्स की संख्या जैसे कारकों के प्रभाव को सीमित करते हैं।

इसके लिए एक संभावित स्पष्टीकरण समूहों में कार्यभार के प्रकार में अंतर है, क्योंकि हम देखते हैं कि जिन समूहों के कार्यभार में पढ़ने/लिखने का अनुपात सबसे अधिक है, उनमें आरबीईआर सबसे अधिक है।

चावल। 4 ए), बी). तीन अलग-अलग समूहों के लिए पीई चक्रों के एक फ़ंक्शन के रूप में माध्य आरबीईआर मान और तीन अलग-अलग समूहों के लिए पीई चक्रों की संख्या पर पढ़ने/लिखने के अनुपात की निर्भरता।

उदाहरण के लिए, चित्र 4(बी) एमएलसी-डी ड्राइव मॉडल के लिए विभिन्न क्लस्टरों के पढ़ने/लिखने के अनुपात को दर्शाता है। हालाँकि, पढ़ने/लिखने का अनुपात सभी मॉडलों के लिए समूहों के बीच भिन्नता की व्याख्या नहीं करता है, इसलिए ऐसे अन्य कारक भी हो सकते हैं जिनका हमारा डेटा ध्यान नहीं देता है, जैसे पर्यावरणीय कारक या अन्य बाहरी कार्यभार पैरामीटर।

4.3. त्वरित स्थायित्व परीक्षण के दौरान आरबीईआर।

अधिकांश वैज्ञानिक कार्य, साथ ही औद्योगिक पैमाने पर मीडिया खरीदते समय किए गए परीक्षण, त्वरित स्थायित्व परीक्षणों के परिणामों के आधार पर क्षेत्र में उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करते हैं। हमने यह पता लगाने का निर्णय लिया कि ऐसे परीक्षणों के परिणाम सॉलिड-स्टेट स्टोरेज मीडिया के संचालन में व्यावहारिक अनुभव से कितने मेल खाते हैं।
Google डेटा केंद्रों को आपूर्ति किए गए उपकरणों के लिए सामान्य त्वरित परीक्षण पद्धति का उपयोग करके किए गए परीक्षण परिणामों के विश्लेषण से पता चला कि फ़ील्ड आरबीईआर मान अनुमान से काफी अधिक हैं। उदाहरण के लिए, ईएमएलसी-ए मॉडल के लिए, क्षेत्र में संचालित डिस्क के लिए माध्य आरबीईआर (परीक्षण के अंत में पीई चक्रों की संख्या 600 तक पहुंच गई) 1ई-05 थी, जबकि प्रारंभिक त्वरित परीक्षण के परिणामों के अनुसार, यह आरबीईआर मान 4000 से अधिक पीई चक्रों के अनुरूप होना चाहिए। यह इंगित करता है कि प्रयोगशाला परीक्षणों से प्राप्त आरबीईआर अनुमानों के आधार पर क्षेत्र में आरबीईआर मूल्य का सटीक अनुमान लगाना बहुत मुश्किल है।

हमने यह भी नोट किया कि त्वरित परीक्षण के दौरान कुछ प्रकार की त्रुटियों को पुन: उत्पन्न करना काफी कठिन होता है। उदाहरण के लिए, एमएलसी-बी मॉडल के मामले में, फ़ील्ड में लगभग 60% ड्राइव में असुधार्य त्रुटियां होती हैं और लगभग 80% ड्राइव में खराब ब्लॉक विकसित होते हैं। हालाँकि, त्वरित सहनशक्ति परीक्षण के दौरान, छह उपकरणों में से किसी को भी तब तक किसी भी अचूक त्रुटि का अनुभव नहीं हुआ जब तक कि ड्राइव पीई चक्र सीमा से तीन गुना से अधिक नहीं पहुंच गई। ईएमएलसी मॉडल के लिए, फ़ील्ड में 80% से अधिक ड्राइव में अचूक त्रुटियां हुईं, जबकि त्वरित परीक्षण के दौरान 15000 पीई चक्र तक पहुंचने के बाद ऐसी त्रुटियां हुईं।

हमने पिछले शोध कार्य में रिपोर्ट किए गए आरबीईआर को भी देखा, जो नियंत्रित वातावरण में प्रयोगों पर आधारित था, और निष्कर्ष निकाला कि मूल्यों की सीमा बेहद व्यापक थी। उदाहरण के लिए, एल.एम. ग्रुप और अन्य ने अपने 2009 -2012 कार्य में उन ड्राइवों के लिए आरबीईआर मूल्यों की रिपोर्ट दी जो पीई चक्र सीमा तक पहुंचने के करीब हैं। उदाहरण के लिए, हमारे काम (25-50 एनएम) में उपयोग किए गए लिथोग्राफी आकार के समान एसएलसी और एमएलसी उपकरणों के लिए, आरबीईआर मान 1e-08 से 1e-03 तक होता है, परीक्षण किए गए अधिकांश ड्राइव मॉडल का आरबीईआर मान 1e- के करीब होता है। 06.

हमारे अध्ययन में, पीई चक्र सीमा तक पहुंचने वाले तीन ड्राइव मॉडल में आरबीईआर 3e-08 से 8e-08 तक थे। यहां तक ​​​​कि इस बात को ध्यान में रखते हुए कि हमारी संख्या निचली सीमा है और सबसे खराब स्थिति में 16 गुना बड़ी हो सकती है, या आरबीईआर के 95वें प्रतिशत को ध्यान में रखते हुए, हमारे मूल्य अभी भी काफी कम हैं।

कुल मिलाकर, जबकि वास्तविक क्षेत्र आरबीईआर मूल्य त्वरित स्थायित्व परीक्षण के आधार पर अनुमानित मूल्यों से अधिक हैं, वे अभी भी अन्य शोध पत्रों में रिपोर्ट किए गए और प्रयोगशाला परीक्षणों से गणना किए गए समान उपकरणों के लिए अधिकांश आरबीईआर से कम हैं। इसका मतलब यह है कि आपको अनुमानित फ़ील्ड आरबीईआर मूल्यों पर भरोसा नहीं करना चाहिए जो त्वरित स्थायित्व परीक्षण से प्राप्त हुए हैं।

5. असुधार्य त्रुटियाँ.

असुधार्य त्रुटियों (यूई) की व्यापक घटना को देखते हुए, जिनकी चर्चा इस पेपर के खंड 3 में की गई थी, इस खंड में हम उनकी विशेषताओं का अधिक विस्तार से पता लगाते हैं। हम इस चर्चा से शुरुआत करते हैं कि यूई को मापने के लिए किस मीट्रिक का उपयोग किया जाए, यह आरबीईआर से कैसे संबंधित है, और यूई विभिन्न कारकों से कैसे प्रभावित होता है।

5.1. UBER अनुपात का कोई मतलब क्यों नहीं है?

अचूक त्रुटियों को दर्शाने वाला मानक मीट्रिक UBER असुधार्य बिट त्रुटि दर है, अर्थात, पढ़े गए बिट्स की कुल संख्या के लिए अचूक बिट त्रुटियों की संख्या का अनुपात।

यह मीट्रिक स्पष्ट रूप से मानता है कि अचूक त्रुटियों की संख्या किसी तरह पढ़े गए बिट्स की संख्या से जुड़ी हुई है, और इसलिए इस संख्या द्वारा सामान्यीकृत किया जाना चाहिए।

यह धारणा सुधार योग्य त्रुटियों के लिए मान्य है, जहां किसी दिए गए महीने में देखी गई त्रुटियों की संख्या उसी अवधि में पढ़ने की संख्या के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध पाई जाती है (स्पीयरमैन सहसंबंध गुणांक 0.9 से अधिक)। इस तरह के मजबूत सहसंबंध का कारण यह है कि एक भी खराब बिट, जब तक इसे ईसीसी का उपयोग करके ठीक किया जा सकता है, इसके द्वारा एक्सेस किए गए प्रत्येक रीड ऑपरेशन के साथ त्रुटियों की संख्या में वृद्धि जारी रहेगी, क्योंकि खराब बिट वाले सेल का मूल्यांकन किया जाता है। त्रुटि का पता चलने पर तुरंत ठीक नहीं किया जाता है (डिस्क केवल समय-समय पर क्षतिग्रस्त बिट्स वाले पृष्ठों को फिर से लिखती है)।

यही धारणा असुधार्य त्रुटियों पर लागू नहीं होती। एक अचूक त्रुटि क्षतिग्रस्त ब्लॉक के आगे उपयोग को रोकती है, इसलिए एक बार पता चलने पर, ऐसा ब्लॉक भविष्य में त्रुटियों की संख्या को प्रभावित नहीं करेगा।

इस धारणा की औपचारिक रूप से पुष्टि करने के लिए, हमने डिस्क जीवन के किसी दिए गए महीने में रीड्स की संख्या और उसी अवधि में अचूक त्रुटियों की संख्या के बीच संबंध को मापने के लिए विभिन्न मैट्रिक्स का उपयोग किया, जिसमें विभिन्न सहसंबंध गुणांक (पियर्सन, स्पीयरमैन, केंडल) शामिल हैं। , साथ ही ग्राफ़ का दृश्य निरीक्षण भी। अचूक त्रुटियों की संख्या के अलावा, हमने अचूक त्रुटि घटनाओं की आवृत्ति (यानी, एक निश्चित अवधि के दौरान डिस्क में कम से कम एक ऐसी घटना होने की संभावना) और पढ़ने के संचालन के साथ उनके संबंध को भी देखा।
हमें पढ़ने की संख्या और सुधार न की जा सकने वाली त्रुटियों की संख्या के बीच संबंध का कोई सबूत नहीं मिला। सभी ड्राइव मॉडलों के लिए, सहसंबंध गुणांक 0.02 से नीचे थे, और रीड्स की संख्या में वृद्धि के कारण ग्राफ़ ने यूई में कोई वृद्धि नहीं दिखाई।

इस पेपर के खंड 5.4 में, हम चर्चा करते हैं कि लिखने और मिटाने के संचालन का भी अचूक त्रुटियों से कोई संबंध नहीं है, इसलिए UBER की वैकल्पिक परिभाषा, जिसे पढ़ने के संचालन के बजाय लिखने या मिटाने के संचालन द्वारा सामान्यीकृत किया जाता है, का कोई अर्थ नहीं है।

इसलिए हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि UBER एक सार्थक मीट्रिक नहीं है, सिवाय इसके कि जब नियंत्रित वातावरण में परीक्षण किया जाता है जहां प्रयोगकर्ता द्वारा रीड की संख्या निर्धारित की जाती है। यदि UBER को फ़ील्ड परीक्षण के दौरान एक मीट्रिक के रूप में उपयोग किया जाता है, तो यह उच्च रीड काउंट वाले ड्राइव के लिए त्रुटि दर को कृत्रिम रूप से कम कर देगा और कम रीड काउंट वाले ड्राइव के लिए त्रुटि दर को कृत्रिम रूप से बढ़ा देगा, क्योंकि रीड की संख्या की परवाह किए बिना अचूक त्रुटियां होती हैं।

5.2. सुधार न की जा सकने वाली त्रुटियाँ और आरबीईआर।

आरबीईआर की प्रासंगिकता को इस तथ्य से समझाया गया है कि यह ड्राइव की समग्र विश्वसनीयता निर्धारित करने के उपाय के रूप में कार्य करता है, विशेष रूप से, अचूक त्रुटियों की संभावना के आधार पर। अपने काम में, 2008 में एन. मिलेके और अन्य ने आरबीईआर के एक फ़ंक्शन के रूप में अपेक्षित असुधार्य त्रुटि दर को परिभाषित करने का प्रस्ताव दिया था। तब से, कई सिस्टम डेवलपर्स ने समान तरीकों का उपयोग किया है, जैसे कि आरबीईआर और ईसीसी प्रकार के फ़ंक्शन के रूप में अपेक्षित असुधार्य त्रुटि दर का अनुमान लगाना।

इस अनुभाग का उद्देश्य यह बताना है कि आरबीईआर कितनी अच्छी तरह असुधार्य त्रुटियों की भविष्यवाणी करता है। आइए चित्र 5ए से शुरू करें, जो कई पहली पीढ़ी के ड्राइव मॉडलों के लिए औसत आरबीईआर को उन दिनों के प्रतिशत के मुकाबले प्लॉट करता है जब वे उपयोग में थे, जिसमें सुधार योग्य यूई त्रुटियां नहीं थीं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि विश्लेषणात्मक जानकारी की कमी के कारण ग्राफ़ में दिखाए गए 16 मॉडलों में से कुछ तालिका 1 में शामिल नहीं हैं।

चावल। 5ए. विभिन्न ड्राइव मॉडलों के लिए माध्यिका आरबीईआर और असुधार्य त्रुटियों के बीच संबंध।

चावल। 5बी. एक ही मॉडल के विभिन्न ड्राइव के लिए माध्य आरबीईआर और असुधार्य त्रुटियों के बीच संबंध।

याद रखें कि एक ही पीढ़ी के सभी मॉडल समान ईसीसी तंत्र का उपयोग करते हैं, इसलिए मॉडलों के बीच अंतर ईसीसी अंतर से स्वतंत्र होते हैं। हमने आरबीईआर और यूई घटनाओं के बीच कोई संबंध नहीं देखा। हमने 95वें प्रतिशतक आरबीईआर बनाम यूई संभावना के लिए एक ही प्लॉट बनाया और फिर से कोई सहसंबंध नहीं देखा।

इसके बाद, हमने अलग-अलग ड्राइव के लिए ग्रैन्युलर स्तर पर विश्लेषण दोहराया, यानी, हमने यह पता लगाने की कोशिश की कि क्या ऐसी ड्राइव थीं जहां उच्च आरबीईआर मान उच्च यूई आवृत्ति से मेल खाता है। एक उदाहरण के रूप में, चित्र 5 बी एमएलसी-सी मॉडल की प्रत्येक ड्राइव के लिए यूई की संख्या बनाम माध्य आरबीईआर को प्लॉट करता है (परिणाम 95वें प्रतिशतक आरबीईआर के लिए प्राप्त परिणामों के समान)। फिर, हमने आरबीईआर और यूई के बीच कोई संबंध नहीं देखा।

अंत में, हमने यह जांचने के लिए अधिक सटीक समय विश्लेषण किया कि क्या उच्च आरबीईआर वाले ड्राइव के ऑपरेटिंग महीने उन महीनों के अनुरूप होंगे जिनके दौरान यूई हुई थी। चित्र 1 पहले ही संकेत दे चुका है कि अशोध्य त्रुटियों और आरबीईआर के बीच सहसंबंध गुणांक बहुत कम है। हमने आरबीईआर के एक फ़ंक्शन के रूप में यूई की संभावना को प्लॉट करने के विभिन्न तरीकों का भी प्रयोग किया और सहसंबंध का कोई सबूत नहीं मिला।

इस प्रकार, हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि यूई की भविष्यवाणी के लिए आरबीईआर एक अविश्वसनीय मीट्रिक है। इसका मतलब यह हो सकता है कि विफलता तंत्र जो आरबीईआर की ओर ले जाते हैं, उन तंत्रों से भिन्न होते हैं जो असुधार्य त्रुटियों को जन्म देते हैं (उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत कोशिकाओं में निहित त्रुटियां बनाम पूरे डिवाइस के साथ होने वाली बड़ी समस्याएं)।

5.3. सुधार न की जा सकने वाली त्रुटियाँ और टूट-फूट।

चूंकि खराब होना फ्लैश मेमोरी की मुख्य समस्याओं में से एक है, चित्र 6 पीई चक्रों के एक फ़ंक्शन के रूप में अचूक ड्राइव त्रुटियों की दैनिक संभावना को दर्शाता है।

चित्र 6. पीई चक्रों के आधार पर अचूक ड्राइव त्रुटियों के घटित होने की दैनिक संभावना।

हम ध्यान दें कि ड्राइव की उम्र के साथ यूई की संभावना लगातार बढ़ती जाती है। हालाँकि, आरबीईआर की तरह, वृद्धि आमतौर पर अनुमान से धीमी है: ग्राफ़ दिखाते हैं कि यूई पीई चक्रों के साथ तेजी से बढ़ने के बजाय रैखिक रूप से बढ़ते हैं।

आरबीईआर के लिए हमने जो दो निष्कर्ष निकाले हैं, वे यूई पर भी लागू होते हैं: पहला, पीई चक्र सीमा तक पहुंचने के बाद त्रुटि क्षमता में कोई स्पष्ट वृद्धि नहीं होती है, जैसे कि एमएलसी-डी मॉडल के लिए चित्र 6 में जिसकी पीई चक्र सीमा 3000 है। दूसरे, दूसरे , त्रुटि दर विभिन्न मॉडलों में भिन्न होती है, यहां तक ​​कि एक ही वर्ग के भीतर भी। हालाँकि, ये अंतर आरबीईआर जितने बड़े नहीं हैं।

अंत में, धारा 5.2 में हमारे निष्कर्षों के समर्थन में, हमने पाया कि एकल मॉडल वर्ग (एमएलसी बनाम एसएलसी) के भीतर, पीई चक्रों की दी गई संख्या के लिए सबसे कम आरबीईआर मान वाले मॉडल जरूरी नहीं कि सबसे कम वाले हों। यूई घटना की संभावना. उदाहरण के लिए, 3000 से अधिक पीई चक्रों में, एमएलसी-डी मॉडल में आरबीईआर मान एमएलसी-बी मॉडल की तुलना में 4 गुना कम था, लेकिन समान संख्या में पीई चक्रों के लिए यूई संभावना एमएलसी-डी मॉडल के लिए एमएलसी-बी की तुलना में थोड़ी अधिक थी। मॉडल।

चित्र 7. विभिन्न प्रकार की पिछली त्रुटियों की उपस्थिति के फलन के रूप में असुधार्य ड्राइव त्रुटियों के घटित होने की मासिक संभावना।

5.4. सुधार न की जा सकने वाली त्रुटियाँ और कार्यभार।

जिन कारणों से कार्यभार आरबीईआर को प्रभावित कर सकता है (धारा 4.2.3 देखें), उन्हीं कारणों से यूई पर भी इसका प्रभाव पड़ने की उम्मीद की जा सकती है। उदाहरण के लिए, चूंकि हमने देखा है कि रीड उल्लंघन त्रुटियां आरबीईआर को प्रभावित करती हैं, रीड ऑपरेशंस से अचूक त्रुटियों की संभावना भी बढ़ सकती है।

हमने यूई पर कार्यभार के प्रभाव पर एक विस्तृत अध्ययन किया। हालाँकि, जैसा कि धारा 5.1 में बताया गया है, हमें यूई और पढ़ने की संख्या के बीच कोई संबंध नहीं मिला। हमने लिखने और मिटाने के संचालन के लिए वही विश्लेषण दोहराया और फिर से कोई संबंध नहीं देखा।
ध्यान दें कि पहली नज़र में, यह हमारे पिछले अवलोकन का खंडन करता प्रतीत होता है कि असुधार्य त्रुटियाँ पीई चक्रों के साथ सहसंबद्ध हैं। इसलिए, कोई भी लिखने और मिटाने के संचालन की संख्या के साथ सहसंबंध की उम्मीद कर सकता है।

हालाँकि, पीई चक्रों के प्रभाव के हमारे विश्लेषण में, हमने घिसाव के प्रभाव को मापने के लिए किसी दिए गए महीने में अचूक त्रुटियों की संख्या की तुलना पीई चक्रों की कुल संख्या के साथ की है, जो ड्राइव ने अपने पूरे जीवन में आज तक अनुभव किया है। कार्यभार के प्रभाव का अध्ययन करते समय, हमने ड्राइव ऑपरेशन के उन महीनों को देखा जिनमें किसी विशेष महीने में पढ़ने/लिखने/मिटाने के ऑपरेशनों की संख्या सबसे अधिक थी, जिसमें अचूक त्रुटियां होने की संभावना भी अधिक थी, यानी, हमने इस पर ध्यान नहीं दिया। पढ़ने/लिखने/मिटाने के कार्यों की कुल संख्या का हिसाब रखें। मिटाना।

परिणामस्वरूप, हम इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि उल्लंघन त्रुटियों को पढ़ें, उल्लंघन त्रुटियों को लिखें, और अपूर्ण मिटाने वाली त्रुटियां अचूक त्रुटियों के विकास में मुख्य कारक नहीं हैं।

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स्रोत: www.habr.com