Zibatmiņas uzticamība: gaidīts un negaidīts. 2. daļa. USENIX asociācijas XIV konference. Failu uzglabāšanas tehnoloģijas

Zibatmiņas uzticamība: gaidīts un negaidīts. 1. daļa. USENIX asociācijas XIV konference. Failu uzglabāšanas tehnoloģijas

4.2.2. RBER un diska vecums (izņemot PE ciklus).

1. attēlā parādīta būtiska korelācija starp RBER un vecumu, kas ir mēnešu skaits, cik ilgi disks ir atradies laukā. Tomēr tā var būt nepatiesa korelācija, jo ir iespējams, ka vecākiem diskdziņiem ir vairāk PE, un tāpēc RBER ir vairāk korelēts ar PE cikliem.

Lai novērstu vecuma ietekmi uz PE ciklu izraisīto nodilumu, mēs visus servisa mēnešus sagrupējām konteineros, izmantojot PE cikla sadalījuma deciles kā robežvērtību starp konteineriem, piemēram, pirmajā konteinerā ir visi diska darbības mēneši līdz PE cikla sadalījuma pirmā decile un tā tālāk. Tālāk. Mēs pārliecinājāmies, ka katrā konteinerā korelācija starp PE cikliem un RBER ir diezgan maza (jo katrs konteiners aptver tikai nelielu PE ciklu diapazonu), un pēc tam aprēķinājām korelācijas koeficientu starp RBER un diska vecumu atsevišķi katram konteineram.

Mēs veicām šo analīzi katram modelim atsevišķi, jo visas novērotās korelācijas nav saistītas ar atšķirībām starp jaunākiem un vecākiem modeļiem, bet gan tikai viena un tā paša modeļa disku vecuma dēļ. Mēs novērojām, ka pat pēc PE ciklu ietekmes ierobežošanas iepriekš aprakstītajā veidā visiem piedziņas modeļiem joprojām bija būtiska korelācija starp mēnešu skaitu, cik ilgi brauciens bija bijis laukā, un tā RBER (korelācijas koeficienti svārstījās no 0,2 līdz 0,4). ).

Rīsi. 3. Attiecība starp RBER un PE ciklu skaitu jauniem un veciem diskiem parāda, ka diska vecums ietekmē RBER vērtību neatkarīgi no PE cikliem, ko izraisa nodilums.

Mēs arī grafiski vizualizējām piedziņas vecuma ietekmi, sadalot piedziņas lietošanas dienas “jaunā” vecumā līdz 1 gadam un piedziņas lietošanas dienas, kas vecākas par 4 gadiem, un pēc tam uzzīmējām katras RBER. grupa pret PE ciklu skaitu. 3. attēlā parādīti šie rezultāti MLC-D piedziņas modelim. Mēs redzam ievērojamu atšķirību RBER vērtībās starp veco un jauno disku grupām visos PE ciklos.

No tā mēs secinām, ka vecumam, ko mēra pēc diska izmantošanas dienām laukā, ir būtiska ietekme uz RBER neatkarīgi no atmiņas šūnu nodiluma PE ciklu iedarbības dēļ. Tas nozīmē, ka citiem faktoriem, piemēram, silīcija novecošanai, ir liela nozīme diska fiziskajā nodilumā.

4.2.3. RBER un darba slodze.

Tiek uzskatīts, ka bitu kļūdas izraisa viens no četriem mehānismiem:

1. krātuves kļūdas Saglabāšanas kļūdas, kad atmiņas šūna laika gaitā zaudē datus
   Lasīšanas traucējumu kļūdas, kurās lasīšanas darbība bojā blakus esošās šūnas saturu;
2. Rakstīšanas traucējumu kļūdas, kurās lasīšanas darbība bojā blakus esošās šūnas saturu;
3. Nepilnīgas dzēšanas kļūdas, kad dzēšanas darbība pilnībā neizdzēš šūnas saturu.

Pēdējo trīs veidu kļūdas (lasīšanas traucējumi, rakstīšanas traucējumi, nepilnīga dzēšana) ir saistītas ar darba slodzi, tāpēc izpratne par korelāciju starp RBER un darba slodzi palīdz mums izprast dažādu kļūdu mehānismu izplatību. Nesenā pētījumā "Liela mēroga pētījums par zibatmiņas kļūmēm šajā jomā" (MEZA, J., WU, Q., KUMAR, S., MUTLU, O. "A liela mēroga pētījums par zibatmiņas kļūmēm in the field) laukā." Proceedings of the 2015 ACM SIGMETRICS International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, Ņujorka, 2015, SIGMETRICS '15, ACM, 177.–190. lpp.) secināja, ka laukā dominē uzglabāšanas kļūdas, savukārt lasīšanas kļūdas. ir diezgan maznozīmīgi.

1. attēlā parādīta būtiska sakarība starp RBER vērtību konkrētajā diska darbmūža mēnesī un nolasīšanas, rakstīšanas un dzēšanas reižu skaitu tajā pašā mēnesī dažiem modeļiem (piemēram, korelācijas koeficients ir lielāks par 0,2 MLC - B). modelim un augstāks par 0,6 SLC-B). Tomēr ir iespējams, ka tā ir nepatiesa korelācija, jo ikmēneša darba slodze var būt saistīta ar kopējo PE ciklu skaitu.

Mēs izmantojām to pašu metodoloģiju, kas aprakstīta 4.2.2. sadaļā, lai izolētu darba slodzes ietekmi no PE ciklu ietekmes, izolējot piedziņas darbības mēnešus, pamatojoties uz iepriekšējiem PE cikliem, un pēc tam katram konteineram atsevišķi nosakot korelācijas koeficientus.

Mēs redzējām, ka korelācija starp nolasījumu skaitu konkrētajā diska dzīves mēnesī un RBER vērtību šajā mēnesī saglabājās MLC-B un SLC-B modeļiem, pat ierobežojot PE ciklus. Mēs arī atkārtojām līdzīgu analīzi, kurā izslēdzām nolasījumu ietekmi uz vienlaicīgu rakstīšanas un dzēšanas skaitu un secinājām, ka korelācija starp RBER un nolasījumu skaitu attiecas uz SLC-B modeli.

1. attēlā parādīta arī korelācija starp RBER un rakstīšanas un dzēšanas darbībām, tāpēc mēs atkārtojām to pašu analīzi lasīšanas, rakstīšanas un dzēšanas darbībām. Mēs secinām, ka, ierobežojot PE ciklu un nolasīšanas ietekmi, nav attiecības starp RBER vērtību un rakstīšanas un dzēšanas reižu skaitu.

Tādējādi ir disku modeļi, kuros lasīšanas pārkāpumu kļūdas būtiski ietekmē RBER. No otras puses, nav pierādījumu, ka RBER ietekmētu rakstīšanas pārkāpumu kļūdas un nepilnīgas dzēšanas kļūdas.

4.2.4. RBER un litogrāfija.

Objekta lieluma atšķirības var daļēji izskaidrot RBER vērtību atšķirības starp piedziņas modeļiem, kas izmanto vienu un to pašu tehnoloģiju, t.i., MLC vai SLC. (Skatiet 1. tabulu, lai iegūtu pārskatu par dažādu šajā pētījumā iekļauto modeļu litogrāfiju).

Piemēram, 2 SLC modeļiem ar 34 nm litogrāfiju (modeļiem SLC-A un SLC-D) ir RBER, kas ir par kārtu augstāks nekā diviem modeļiem ar 2 nm mikroelektronisko litogrāfiju (modeļi SLC-B un SLC-C). MLC modeļu gadījumā tikai 50 nm modelim (MLC-B) ir vidējais RBER, kas ir par 43% augstāks nekā pārējiem 50 modeļiem ar 3 nm litogrāfiju. Turklāt šī RBER atšķirība palielinās 50 reizes, kad diskdziņi nolietojas, kā parādīts 4. attēlā. Visbeidzot, plānāka litogrāfija var izskaidrot eMLC disku augstāko RBER salīdzinājumā ar MLC diskdziņiem. Kopumā mums ir skaidri pierādījumi, ka litogrāfija ietekmē RBER.

4.2.5. Citu kļūdu klātbūtne.

Mēs pētījām saistību starp RBER un cita veida kļūdām, piemēram, nelabojamām kļūdām, taimauta kļūdām utt., jo īpaši, vai RBER vērtība kļūst augstāka pēc mēneša, kad tiek pakļauti cita veida kļūdām.

1. attēlā redzams, ka, lai gan iepriekšējā mēneša RBER prognozē nākotnes RBER vērtības (korelācijas koeficients ir lielāks par 0,8), nav būtiskas korelācijas starp nelabojamām kļūdām un RBER (1. attēlā vistālāk esošā vienumu grupa). Citu veidu kļūdām korelācijas koeficients ir vēl mazāks (attēlā nav parādīts). Mēs sīkāk izpētījām saistību starp RBER un nelabojamām kļūdām šī raksta 5.2. sadaļā.

4.2.6. Citu faktoru ietekme.

Mēs atradām pierādījumus tam, ka ir faktori, kas būtiski ietekmē RBER un kurus mūsu dati nevarēja ņemt vērā. Konkrēti, mēs pamanījām, ka konkrēta diska modeļa RBER atšķiras atkarībā no klastera, kurā disks ir izvietots. Labs piemērs ir 4. attēls, kurā parādīts RBER kā PE ciklu funkcija MLC-D diskdziņiem trīs dažādos klasteros (punktētās līnijas) un salīdzināts ar RBER šim modelim attiecībā pret kopējo disku skaitu (nepārtraukta līnija). Mēs atklājam, ka šīs atšķirības saglabājas pat tad, ja ierobežojam tādu faktoru ietekmi kā diska vecums vai nolasījumu skaits.

Viens no iespējamiem skaidrojumiem tam ir darba slodzes veida atšķirības starp klasteriem, jo ​​mēs novērojam, ka klasteriem, kuru darba slodzei ir visaugstākā lasīšanas/rakstīšanas attiecība, ir visaugstākā RBER.

Rīsi. 4 a), b). Vidējās RBER vērtības kā PE ciklu funkcija trīs dažādiem klasteriem un lasīšanas/rakstīšanas attiecības atkarība no PE ciklu skaita trīs dažādām kopām.

Piemēram, 4. (b) attēlā parādītas dažādu klasteru lasīšanas/rakstīšanas attiecības MLC-D diskdziņa modelim. Tomēr lasīšanas/rakstīšanas attiecība neizskaidro atšķirības starp klasteriem visiem modeļiem, tāpēc var būt citi faktori, kurus mūsu dati neņem vērā, piemēram, vides faktori vai citi ārējie darba slodzes parametri.

4.3. RBER paātrinātās izturības pārbaudes laikā.

Lielākā daļa zinātnisko darbu, kā arī testu, kas veikti, pērkot datu nesējus rūpnieciskā mērogā, paredz ierīču uzticamību šajā jomā, pamatojoties uz paātrināto izturības testu rezultātiem. Mēs nolēmām noskaidrot, cik labi šādu testu rezultāti atbilst praktiskajai pieredzei cietvielu datu nesēju darbībā.
Testu rezultātu analīze, kas veikta, izmantojot Google datu centriem piegādāto iekārtu vispārējo paātrināto testēšanas metodiku, parādīja, ka lauka RBER vērtības ir ievērojami augstākas, nekā prognozēts. Piemēram, eMLC-a modelim vidējā RBER uz lauka darbinātiem diskiem (testēšanas beigās PE ciklu skaits sasniedza 600) bija 1e-05, savukārt saskaņā ar provizoriskās paātrinātās testēšanas rezultātiem šis RBER. vērtībai jāatbilst vairāk nekā 4000 PE cikliem. Tas norāda, ka ir ļoti grūti precīzi paredzēt RBER vērtību laukā, pamatojoties uz RBER aplēsēm, kas iegūtas laboratorijas testos.

Mēs arī atzīmējām, ka dažu veidu kļūdas ir diezgan grūti reproducēt paātrinātās testēšanas laikā. Piemēram, MLC-B modeļa gadījumā gandrīz 60% diskdziņu laukā piedzīvo nelabojamas kļūdas un gandrīz 80% disku izveido sliktus blokus. Tomēr paātrinātās izturības pārbaudes laikā nevienai no sešām ierīcēm nebija nelabojamu kļūdu, līdz diskdziņi vairāk nekā trīs reizes pārsniedza PE cikla ierobežojumu. eMLC modeļiem nelabojamas kļūdas radās vairāk nekā 80% disku uz lauka, savukārt paātrinātās testēšanas laikā šādas kļūdas radās pēc 15000 XNUMX PE ciklu sasniegšanas.

Mēs arī apskatījām RBER, par kuru ziņots iepriekšējā pētniecības darbā, kura pamatā bija eksperimenti kontrolētā vidē, un secinājām, ka vērtību diapazons bija ārkārtīgi plašs. Piemēram, L.M. Grupp un citi savā 2009.–2012. gada darbā ziņo par RBER vērtībām piedziņām, kas ir tuvu PE cikla robežu sasniegšanai. Piemēram, SLC un MLC ierīcēm, kuru litogrāfijas izmēri ir līdzīgi mūsu darbā izmantotajiem (25–50 nm), RBER vērtība svārstās no 1e-08 līdz 1e-03, un lielākajai daļai pārbaudīto piedziņas modeļu RBER vērtība ir tuvu 1e-. 06.

Mūsu pētījumā trīs piedziņas modeļiem, kas sasniedza PE cikla ierobežojumu, RBER bija no 3e-08 līdz 8e-08. Pat ņemot vērā, ka mūsu skaitļi ir zemāki un absolūtajā sliktākajā gadījumā varētu būt 16 reizes lielāki, vai arī ņemot vērā RBER 95. procentili, mūsu vērtības joprojām ir ievērojami zemākas.

Kopumā, lai gan faktiskās lauka RBER vērtības ir augstākas par prognozētajām vērtībām, pamatojoties uz paātrinātu izturības testu, tās joprojām ir zemākas nekā vairums RBER līdzīgām ierīcēm, par kurām ziņots citos pētniecības dokumentos un aprēķinātas no laboratorijas testiem. Tas nozīmē, ka jums nevajadzētu paļauties uz prognozētajām lauka RBER vērtībām, kas iegūtas no paātrinātās izturības pārbaudes.

5. Nelabojamas kļūdas.

Ņemot vērā plaši izplatīto nelabojamo kļūdu (UE) sastopamību, kas tika apspriestas šī raksta 3. sadaļā, šajā sadaļā mēs sīkāk izpētām to īpašības. Mēs sākam, apspriežot, kuru metriku izmantot UE mērīšanai, kā tā ir saistīta ar RBER un kā UE ietekmē dažādi faktori.

5.1. Kāpēc UBER attiecībai nav jēgas.

Standarta metrika, kas raksturo nelabojamās kļūdas, ir UBER nelabojamo bitu kļūdu līmenis, tas ir, nelabojamo bitu kļūdu skaita attiecība pret kopējo nolasīto bitu skaitu.

Šī metrika netieši pieņem, ka nelabojamo kļūdu skaits ir kaut kādā veidā saistīts ar nolasīto bitu skaitu, un tāpēc tas ir jānormalizē ar šo skaitli.

Šis pieņēmums attiecas uz labojamām kļūdām, kur konstatēts, ka konkrētajā mēnesī novēroto kļūdu skaits ir ļoti korelēts ar nolasījumu skaitu tajā pašā laika periodā (Spīrmena korelācijas koeficients ir lielāks par 0.9). Šādas spēcīgas korelācijas iemesls ir tas, ka pat viens slikts bits, ja vien tas ir labojams, izmantojot ECC, turpinās palielināt kļūdu skaitu ar katru tā pieejamo lasīšanas operāciju, jo šūnas, kas satur slikto bitu, novērtējums ir netiek nekavējoties labots, kad tiek atklāta kļūda (diski tikai periodiski pārraksta lapas ar bojātiem bitiem).

Tas pats pieņēmums neattiecas uz nelabojamām kļūdām. Nelabojama kļūda neļauj turpmāk izmantot bojāto bloku, tāpēc pēc atklāšanas šāds bloks neietekmēs kļūdu skaitu nākotnē.

Lai oficiāli apstiprinātu šo pieņēmumu, mēs izmantojām dažādus rādītājus, lai izmērītu saistību starp nolasījumu skaitu konkrētajā diska darbības mēnesī un nelabojamo kļūdu skaitu tajā pašā laika periodā, tostarp dažādus korelācijas koeficientus (Pearson, Spearman, Kendall). , kā arī grafiku vizuāla pārbaude . Papildus nelabojamo kļūdu skaitam mēs apskatījām arī nelabojamo kļūdu incidentu biežumu (t.i., varbūtību, ka diskā noteiktā laika periodā būs vismaz viens šāds incidents) un to saistību ar lasīšanas darbībām.
Mēs neatradām pierādījumus par korelāciju starp nolasījumu skaitu un nelabojamo kļūdu skaitu. Visiem piedziņas modeļiem korelācijas koeficienti bija zemāki par 0.02, un diagrammas neuzrādīja UE pieaugumu, palielinoties nolasījumu skaitam.

Šī raksta 5.4. sadaļā mēs runājam par to, ka rakstīšanas un dzēšanas darbībām arī nav nekādas saistības ar nelabojamām kļūdām, tāpēc alternatīvajai UBER definīcijai, ko normalizē rakstīšanas vai dzēšanas darbības, nevis lasīšanas darbības, nav nozīmes.

Tāpēc mēs secinām, ka UBER nav nozīmīgs rādītājs, izņemot gadījumus, kad tas tiek pārbaudīts kontrolētā vidē, kur nolasījumu skaitu nosaka eksperimentētājs. Ja UBER tiek izmantots kā metrika lauka testēšanas laikā, tas mākslīgi pazeminās kļūdu biežumu diskdziņiem ar lielu lasīšanas skaitu un mākslīgi palielinās kļūdu biežumu diskdziņiem ar zemu lasīšanas skaitu, jo nelabojamas kļūdas rodas neatkarīgi no nolasījumu skaita.

5.2. Nelabojamas kļūdas un RBER.

RBER nozīme ir izskaidrojama ar to, ka tā kalpo kā mērs diska vispārējās uzticamības noteikšanai, jo īpaši pamatojoties uz nelabojamu kļūdu iespējamību. Savā darbā N. Mielke et al 2008. gadā bija pirmie, kas ierosināja definēt paredzamo nelabojamo kļūdu īpatsvaru kā RBER funkciju. Kopš tā laika daudzi sistēmu izstrādātāji ir izmantojuši līdzīgas metodes, piemēram, paredzamā nelabojamo kļūdu īpatsvara novērtēšanu kā RBER un ECC tipa funkciju.

Šīs sadaļas mērķis ir raksturot, cik labi RBER prognozē nelabojamās kļūdas. Sāksim ar 5.a attēlu, kurā ir attēlota vidējā RBER vairākiem pirmās paaudzes disku modeļiem, salīdzinot ar to lietošanas dienu procentuālo daļu, kurās radās nelabojamas UE kļūdas. Jāatzīmē, ka daži no 16 diagrammā parādītajiem modeļiem nav iekļauti 1. tabulā, jo trūkst analītiskās informācijas.

Rīsi. 5a. Saikne starp vidējo RBER un nelabojamām kļūdām dažādiem piedziņas modeļiem.

Rīsi. 5b. Saikne starp vidējo RBER un nelabojamām kļūdām viena un tā paša modeļa dažādiem diskdziņiem.

Atcerieties, ka visi vienas paaudzes modeļi izmanto vienu un to pašu ECC mehānismu, tāpēc atšķirības starp modeļiem nav atkarīgas no ECC atšķirībām. Mēs neredzējām korelāciju starp RBER un UE incidentiem. Mēs izveidojām to pašu diagrammu 95. procentiles RBER un UE varbūtībai un atkal neredzējām korelāciju.

Tālāk mēs atkārtojām analīzi granulētā līmenī atsevišķiem diskdziņiem, t.i., mēģinājām noskaidrot, vai ir diskdziņi, kuros augstāka RBER vērtība atbilst augstākai UE frekvencei. Piemēram, 5.b attēlā ir attēlota vidējā RBER katram MLC-c modeļa diskdziņam attiecībā pret UE skaitu (rezultāti, kas līdzīgi tiem, kas iegūti 95. procentiles RBER). Atkal mēs neredzējām nekādu korelāciju starp RBER un UE.

Visbeidzot, mēs veicām precīzāku laika analīzi, lai pārbaudītu, vai disku darbības mēneši ar augstāku RBER atbilst mēnešiem, kuru laikā notika UE. 1. attēlā jau ir norādīts, ka korelācijas koeficients starp nelabojamām kļūdām un RBER ir ļoti zems. Mēs arī eksperimentējām ar dažādiem veidiem, kā attēlot UE varbūtību kā RBER funkciju, un neatradām nekādus pierādījumus par korelāciju.

Tādējādi mēs secinām, ka RBER ir neuzticams rādītājs UE prognozēšanai. Tas var nozīmēt, ka atteices mehānismi, kas izraisa RBER, atšķiras no mehānismiem, kas izraisa nelabojamas kļūdas (piemēram, kļūdas atsevišķās šūnās, salīdzinot ar lielākām problēmām, kas rodas visā ierīcē).

5.3. Nelabojamas kļūdas un nolietojums.

Tā kā nolietojums ir viena no galvenajām zibatmiņas problēmām, 6. attēlā parādīta ikdienas nelabojamu piedziņas kļūdu iespējamība kā PE ciklu funkcija.

6. attēls. Nelabojamu piedziņas kļūdu rašanās ikdienas varbūtība atkarībā no PE cikliem.

Mēs atzīmējam, ka UE iespējamība nepārtraukti palielinās līdz ar braukšanas vecumu. Tomēr, tāpat kā ar RBER, pieaugums ir lēnāks, nekā parasti tiek pieņemts: grafiki parāda, ka UE pieaug lineāri, nevis eksponenciāli ar PE cikliem.

Divi secinājumi, ko izdarījām attiecībā uz RBER, attiecas arī uz UE: pirmkārt, kļūdas potenciāls nepārprotami nepalielinās, tiklīdz ir sasniegta PE cikla robeža, piemēram, 6. attēlā MLC-D modelim, kura PE cikla robeža ir 3000. , kļūdu līmenis dažādos modeļos atšķiras pat vienas klases ietvaros. Tomēr šīs atšķirības nav tik lielas kā RBER.

Visbeidzot, atbalstot 5.2. sadaļa secinājumus, mēs atklājām, ka vienā modeļu klasē (MLC pret SLC) modeļi ar zemākajām RBER vērtībām noteiktam PE ciklu skaitam ne vienmēr ir tie, kuriem ir viszemākā vērtība. UE rašanās varbūtība. Piemēram, vairāk nekā 3000 PE ciklu MLC-D modeļiem RBER vērtības bija 4 reizes zemākas nekā MLC-B modeļiem, bet UE varbūtība tādam pašam PE ciklu skaitam MLC-D modeļiem bija nedaudz augstāka nekā MLC-B modeļiem. modeļiem.

7. attēls. Nelabojamu piedziņas kļūdu rašanās ikmēneša varbūtība atkarībā no iepriekšējo dažāda veida kļūdu esamības.

5.4. Nelabojamas kļūdas un darba slodze.

To pašu iemeslu dēļ, kuru dēļ darba slodze var ietekmēt RBER (sk. 4.2.3. sadaļu), ir paredzams, ka tā ietekmēs arī UE. Piemēram, tā kā mēs novērojām, ka nolasīšanas pārkāpumu kļūdas ietekmē RBER, lasīšanas darbības var arī palielināt nelabojamu kļūdu iespējamību.

Mēs veicām detalizētu pētījumu par darba slodzes ietekmi uz ES. Tomēr, kā minēts 5.1. iedaļā, mēs neatradām saistību starp UE un nolasījumu skaitu. Mēs atkārtojām to pašu analīzi rakstīšanas un dzēšanas darbībām un atkal neredzējām korelāciju.
Ņemiet vērā, ka no pirmā acu uzmetiena tas, šķiet, ir pretrunā ar mūsu iepriekšējo novērojumu, ka nelabojamas kļūdas ir saistītas ar PE cikliem. Tāpēc varētu sagaidīt korelāciju ar rakstīšanas un dzēšanas darbību skaitu.

Tomēr, veicot PE ciklu ietekmes analīzi, mēs salīdzinājām nelabojamo kļūdu skaitu konkrētajā mēnesī ar kopējo PE ciklu skaitu, ko disks ir pieredzējis visā līdzšinējā dzīves laikā, lai izmērītu nodiluma ietekmi. Pētot darba slodzes ietekmi, mēs aplūkojām tos diska darbības mēnešus, kuros konkrētajā mēnesī bija visvairāk lasīšanas/rakstīšanas/dzēšanas operāciju, kurām arī bija lielāka iespēja radīt nelabojamas kļūdas, t.i., neņēmām vērā ņem vērā kopējo lasīšanas/rakstīšanas/dzēšanas darbību skaitu. dzēšana.

Rezultātā nonācām pie secinājuma, ka lasīšanas pārkāpumu kļūdas, rakstīšanas pārkāpumu kļūdas un nepilnīgas dzēšanas kļūdas nav galvenie faktori nelabojamo kļūdu attīstībā.

Paldies, ka palikāt kopā ar mums. Vai jums patīk mūsu raksti? Vai vēlaties redzēt interesantāku saturu? Atbalsti mūs, pasūtot vai iesakot draugiem, 30% atlaide Habr lietotājiem unikālam sākuma līmeņa serveru analogam, ko mēs jums izgudrojām: Visa patiesība par VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 kodoli) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps no 20$ vai kā koplietot serveri? (pieejams ar RAID1 un RAID10, līdz 24 kodoliem un līdz 40 GB DDR4).

Dell R730xd 2 reizes lētāk? Tikai šeit 2x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV no 199$ Nīderlandē! Dell R420 — 2x E5-2430 2.2 GHz 6C 128 GB DDR3 2x960 GB SSD 1 Gbps 100 TB — no 99 USD! Lasīt par Kā izveidot infrastruktūras uzņēmumu klase ar Dell R730xd E5-2650 v4 serveru izmantošanu 9000 eiro par santīmu?

Avots: www.habr.com