फ्ल्यास मेमोरी विश्वसनीयता: अपेक्षित र अप्रत्याशित। भाग 2. USENIX संघको XIV सम्मेलन। फाइल भण्डारण प्रविधिहरू

फ्ल्यास मेमोरी विश्वसनीयता: अपेक्षित र अप्रत्याशित। भाग 1. USENIX संघको XIV सम्मेलन। फाइल भण्डारण प्रविधिहरू

४.२.२। RBER र डिस्क उमेर (PE चक्र बाहेक)।

चित्र 1 ले RBER र उमेर बीचको महत्त्वपूर्ण सम्बन्ध देखाउँछ, जुन डिस्क फिल्डमा भएको महिनाको संख्या हो। जे होस्, यो एक नकली सहसंबंध हुन सक्छ किनकि यो सम्भव छ कि पुरानो ड्राइभहरूमा अधिक पीईहरू छन् र त्यसैले RBER पीई चक्रहरूसँग बढी सम्बन्धित छ।

PE चक्रले गर्दा हुने पहिरनमा उमेरको प्रभावलाई हटाउन, हामीले कन्टेनरहरू बीचको कटअफको रूपमा PE चक्र वितरणको deciles प्रयोग गरेर सेवाका सबै महिनाहरूलाई कन्टेनरहरूमा समूहबद्ध गर्यौं, उदाहरणका लागि, पहिलो कन्टेनरमा डिस्क जीवनको सबै महिना सम्म हुन्छ। PE चक्र वितरणको पहिलो डेसाइल, र यस्तै थप। हामीले प्रत्येक कन्टेनर भित्र PE चक्र र RBER बीचको सम्बन्ध एकदम सानो छ भनेर प्रमाणित गर्‍यौं (किनकि प्रत्येक कन्टेनरले PE चक्रको सानो दायरा मात्र समेट्छ), र त्यसपछि प्रत्येक कन्टेनरको लागि छुट्टै RBER र डिस्क उमेर बीचको सहसंबंध गुणांक गणना गर्‍यौं।

हामीले यो विश्लेषण प्रत्येक मोडेलको लागि अलग-अलग प्रदर्शन गर्यौं किनभने कुनै पनि अवलोकन गरिएको सहसंबंधहरू साना र पुराना मोडेलहरू बीचको भिन्नताको कारणले होइन, तर केवल एउटै मोडेलको ड्राइभको उमेरको कारणले हो। हामीले देख्यौं कि माथि वर्णन गरिएको तरिकामा PE चक्रको प्रभावलाई सीमित गरेपछि पनि, सबै ड्राइभ मोडेलहरूको लागि त्यहाँ अझै पनि फिल्डमा ड्राइभ भएको महिनाको संख्या र यसको RBER (सम्बन्ध गुणांक ०.२ देखि ०.४ सम्मको बीचमा महत्त्वपूर्ण सम्बन्ध थियो। )।

चामल। 3. RBER र नयाँ र पुरानो डिस्कहरूको लागि PE चक्रहरूको संख्या बीचको सम्बन्धले देखाउँछ कि डिस्कको उमेरले RBER मानलाई असर गर्छ जुन पहिरनको कारणले गर्दा PE चक्रहरू भए पनि।

हामीले ड्राइभको उमेरको प्रभावलाई ग्राफिक रूपमा 1 वर्ष सम्मको "युवा" उमेरमा ड्राइभको प्रयोगका दिनहरू र 4 वर्ष भन्दा माथिको ड्राइभको प्रयोगका दिनहरू विभाजन गरेर देख्यौं, र त्यसपछि प्रत्येकको RBER प्लट गर्यौं। PE चक्रहरूको संख्या विरुद्ध समूह। चित्र 3 ले MLC-D ड्राइभ मोडेलको लागि यी परिणामहरू देखाउँछ। हामीले सबै PE चक्रहरूमा पुरानो र नयाँ डिस्कहरूको समूहहरू बीचको RBER मानहरूमा उल्लेखनीय भिन्नता देख्छौं।

यसबाट हामी यो निष्कर्षमा पुग्छौं कि फिल्डमा डिस्क प्रयोगको दिनहरू द्वारा मापन गरिएको उमेरले RBER मा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ, PE चक्रहरूमा एक्सपोजरको कारण मेमोरी सेल वेयरबाट स्वतन्त्र। यसको मतलब अन्य कारकहरू, जस्तै सिलिकन एजिङ, डिस्कको भौतिक पहिरनमा ठूलो भूमिका खेल्छ।

४.२.३। RBER र कार्यभार।

बिट त्रुटिहरू चार संयन्त्रहरू मध्ये एकको कारणले भएको मानिन्छ:

1. भण्डारण त्रुटिहरू प्रतिधारण त्रुटिहरू, जब मेमोरी सेलले समयसँगै डाटा गुमाउँछ
   डिस्टर्ब त्रुटिहरू पढ्नुहोस्, जसमा पढ्ने अपरेसनले छेउछाउको कक्षको सामग्रीलाई क्षति पुर्‍याउँछ;
2. डिस्टर्ब त्रुटिहरू लेख्नुहोस्, जसमा पढ्ने अपरेसनले छेउछाउको कक्षको सामग्रीलाई क्षति पुर्‍याउँछ;
3. अपूर्ण मेट्ने त्रुटिहरू, जब मेटाउने कार्यले कक्षको सामग्रीहरू पूर्ण रूपमा मेटाउँदैन।

अन्तिम तीन प्रकारका त्रुटिहरू (रिड डिस्टर्ब, राइट डिस्टर्ब, अपूर्ण इरेज) कार्यभारसँग सम्बन्धित छन्, त्यसैले RBER र वर्कलोड बीचको सम्बन्ध बुझ्नले हामीलाई विभिन्न त्रुटि संयन्त्रहरूको व्यापकता बुझ्न मद्दत गर्छ। हालैको अध्ययनमा, "फिल्डमा फ्ल्यास मेमोरी विफलताहरूको ठूलो-स्तरको अध्ययन" (MEZA, J., WU, Q., KUMAR, S., MUTLU, O. "फ्ल्यास मेमोरी विफलताहरूको ठूलो-स्तरको अध्ययन। फिल्ड।" 2015 ACM SIGMETRICS इन्टरनेशनल कन्फरेन्स को मापन र कम्प्यूटर प्रणाली को मोडेलिङ को कार्यवाही मा, न्यूयोर्क, 2015, SIGMETRICS '15, ACM, pp. 177-190) निष्कर्षमा पुग्यो कि भण्डारण त्रुटिहरु क्षेत्र मा प्रबल हुन्छ, जबकि पढाई त्रुटिहरु। एकदम सानो छ।

चित्र 1 ले डिस्क जीवनको दिइएको महिनामा RBER मान र केही मोडेलहरूको लागि एकै महिनामा पढ्ने, लेख्ने र मेटाउने संख्या बीचको महत्त्वपूर्ण सम्बन्ध देखाउँदछ (उदाहरणका लागि, सहसंबंध गुणांक MLC - B का लागि 0,2 भन्दा बढी छ। मोडेल र SLC-B को लागि ०.६ भन्दा माथि)। यद्यपि, यो सम्भव छ कि यो एक नकली सम्बन्ध हो, किनकि मासिक कार्यभार PE चक्रको कुल संख्यासँग सम्बन्धित हुन सक्छ।

हामीले खण्ड 4.2.2 मा वर्णन गरिएको उही विधि प्रयोग गर्यौं जुन PE चक्रका प्रभावहरूबाट कार्यभारको प्रभावहरूलाई पृथक PE चक्रहरूमा आधारित ड्राइभ सञ्चालनको महिनाहरू अलग गरेर, र त्यसपछि प्रत्येक कन्टेनरको लागि अलग-अलग सहसंबंध गुणांकहरू निर्धारण गरेर।

हामीले देख्यौं कि डिस्क जीवनको दिइएको महिनामा पढ्ने संख्या र त्यस महिनामा RBER मान बीचको सम्बन्ध MLC-B र SLC-B मोडेलहरूको लागि कायम रह्यो, PE चक्रहरू सीमित गर्दा पनि। हामीले एक समान विश्लेषण पनि दोहोर्यायौं जहाँ हामीले समवर्ती लेखन र मेटाउने संख्यामा पढ्ने प्रभावलाई बहिष्कार गर्यौं, र निष्कर्ष निकाल्यौं कि RBER र पढ्ने संख्या बीचको सम्बन्ध SLC-B मोडेलको लागि सही छ।

चित्र 1 ले RBER र लेखन र मेटाउने कार्यहरू बीचको सम्बन्ध पनि देखाउँछ, त्यसैले हामीले पढ्न, लेख्ने र मेटाउने कार्यहरूका लागि उही विश्लेषण दोहोर्यायौं। हामी निष्कर्षमा पुग्छौं कि PE चक्र र पढ्नको प्रभावलाई सीमित गरेर, RBER मान र लेख्ने र मेटिने संख्या बीच कुनै सम्बन्ध छैन।

यसरी, त्यहाँ डिस्क मोडेलहरू छन् जहाँ पढ्ने उल्लङ्घन त्रुटिहरूले RBER मा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ। अर्कोतर्फ, RBER लेखन उल्लङ्घन त्रुटिहरू र अपूर्ण मेटाउने त्रुटिहरूबाट प्रभावित भएको कुनै प्रमाण छैन।

4.2.4 RBER र लिथोग्राफी।

वस्तुको आकारमा भिन्नताले आंशिक रूपमा एउटै प्रविधि, जस्तै MLC वा SLC प्रयोग गरी ड्राइभ मोडेलहरू बीचको RBER मानहरूमा भिन्नताहरू व्याख्या गर्न सक्छ। (यस अध्ययनमा समावेश गरिएका विभिन्न मोडेलहरूको लिथोग्राफीको सिंहावलोकनको लागि तालिका १ हेर्नुहोस्)।

उदाहरणका लागि, 2nm लिथोग्राफी (मोडेल SLC-A र SLC-D) भएका 34 SLC मोडेलहरूमा RBER छ जुन 2nm माइक्रोइलेक्ट्रोनिक लिथोग्राफी (मोडेल SLC-B र SLC-C) भएका 50 मोडेलहरूको भन्दा उच्च परिमाणको अर्डर हो। MLC मोडेलहरूको मामलामा, केवल 43nm मोडेल (MLC-B) मा मध्य RBER छ जुन 50nm लिथोग्राफी भएका अन्य 3 मोडेलहरू भन्दा 50% बढी छ। यसबाहेक, चित्र 4 मा देखाइए अनुसार, RBER मा यो भिन्नता 2 को कारकले बढ्छ, जस्तै कि ड्राइभहरू XNUMX मा देखाइएको छ। अन्तमा, पातलो लिथोग्राफीले MLC ड्राइभको तुलनामा eMLC ड्राइभहरूको उच्च RBER व्याख्या गर्न सक्छ। समग्रमा, हामीसँग स्पष्ट प्रमाण छ कि लिथोग्राफीले RBER लाई असर गर्छ।

४.२.५। अन्य त्रुटिहरूको उपस्थिति।

हामीले RBER र अन्य प्रकारका त्रुटिहरू, जस्तै सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरू, टाइमआउट त्रुटिहरू, इत्यादि बीचको सम्बन्धको अनुसन्धान गर्‍यौं, विशेष गरी, अन्य प्रकारका त्रुटिहरूको जोखिममा परेको एक महिना पछि RBER मान उच्च हुन्छ कि हुँदैन।

चित्र 1 ले देखाउँछ कि अघिल्लो महिनाको RBER ले भविष्यको RBER मानहरू (0,8 भन्दा माथिको सहसम्बन्ध गुणांक) को भविष्यवाणी गरिरहेको छ, त्यहाँ सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरू र RBER (चित्र 1 मा वस्तुहरूको दायाँ समूह) बीच कुनै महत्त्वपूर्ण सम्बन्ध छैन। अन्य प्रकारका त्रुटिहरूको लागि, सहसम्बन्ध गुणांक अझ कम छ (चित्रमा देखाइएको छैन)। हामीले यस पेपरको खण्ड 5.2 मा RBER र असुधार्न नसकिने त्रुटिहरू बीचको सम्बन्धलाई थप अन्वेषण गर्यौं।

४.२.६। अन्य कारकहरूको प्रभाव।

हामीले प्रमाण फेला पार्‍यौं कि त्यहाँ कारकहरू छन् जसले RBER मा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ जुन हाम्रो डेटाको लागि खाता हुन सक्दैन। विशेष रूपमा, हामीले देख्यौं कि दिइएको डिस्क मोडेलको लागि RBER क्लस्टरमा निर्भर हुन्छ जसमा डिस्क तैनाथ गरिएको छ। एउटा राम्रो उदाहरण चित्र 4 हो, जसले RBER लाई MLC-D ड्राइभहरूका लागि PE चक्रहरूको प्रकार्यको रूपमा तीन फरक क्लस्टरहरू (ड्यास गरिएको रेखाहरू) मा देखाउँछ र यो मोडेलको लागि RBER सँग ड्राइभहरूको कुल संख्या (ठोस रेखा) सँग तुलना गर्छ। हामीले डिस्क उमेर वा पढ्ने संख्या जस्ता कारकहरूको प्रभावलाई सीमित गर्दा पनि यी भिन्नताहरू रहिरहन्छ भनी हामीले पत्ता लगायौं।

यसको लागि एउटा सम्भावित व्याख्या क्लस्टरहरूमा कार्यभारको प्रकारमा भिन्नता हो, किनकि हामीले अवलोकन गर्छौं कि क्लस्टरहरू जसको वर्कलोडहरू उच्च पढ्न/लेख्ने अनुपातहरू छन् उच्चतम RBER छ।

चामल। ४ ए), ख) तीन फरक क्लस्टरहरूको लागि PE चक्रहरूको कार्यको रूपमा मध्य RBER मानहरू र तीन फरक क्लस्टरहरूको लागि PE चक्रहरूको संख्यामा पढ्न/लेख्ने अनुपातको निर्भरता।

उदाहरणका लागि, चित्र 4(b) ले MLC-D ड्राइभ मोडेलका लागि विभिन्न क्लस्टरहरूको पढ्ने/लेख्ने अनुपातहरू देखाउँछ। यद्यपि, पढ्ने/लेख्ने अनुपातले सबै मोडेलहरूका लागि क्लस्टरहरू बीचको भिन्नताहरू व्याख्या गर्दैन, त्यसैले त्यहाँ अन्य कारकहरू हुन सक्छन् जुन हाम्रो डेटाले समावेश गर्दैन, जस्तै वातावरणीय कारकहरू वा अन्य बाह्य कार्यभार प्यारामिटरहरू।

४.३। RBER त्वरित स्थायित्व परीक्षणको क्रममा।

धेरै वैज्ञानिक काम, साथै एक औद्योगिक मापन मा मिडिया खरीद गर्दा आयोजित परीक्षण, एक्सेलेरेटेड स्थायित्व परीक्षण को नतिजा को आधार मा क्षेत्र मा यन्त्रहरु को विश्वसनीयता को भविष्यवाणी। हामीले ठोस-राज्य भण्डारण मिडिया सञ्चालन गर्ने व्यावहारिक अनुभवसँग त्यस्ता परीक्षणहरूको नतिजा कत्तिको राम्रोसँग मेल खान्छ भनेर पत्ता लगाउने निर्णय गर्‍यौं।
गुगल डाटा सेन्टरहरूमा आपूर्ति गरिएका उपकरणहरूको लागि सामान्य द्रुत परीक्षण विधि प्रयोग गरी सञ्चालन गरिएको परीक्षण परिणामहरूको विश्लेषणले क्षेत्र RBER मानहरू अनुमानित भन्दा धेरै उच्च रहेको देखाएको छ। उदाहरण को लागी, eMLC-a मोडेल को लागी, फिल्ड मा संचालित डिस्क को लागी मध्य RBER (परीक्षण को अन्त मा PE चक्र को संख्या 600 पुग्यो) 1e-05 थियो, जबकि प्रारम्भिक त्वरित परीक्षण को नतिजा अनुसार, यो RBER मान ४००० भन्दा बढी PE चक्रहरूसँग मिल्दोजुल्दो हुनुपर्छ। यसले प्रयोगशाला परीक्षणहरूबाट प्राप्त आरबीईआर अनुमानहरूको आधारमा क्षेत्रमा RBER मूल्यको सही भविष्यवाणी गर्न धेरै गाह्रो छ भनी सङ्केत गर्छ।

हामीले यो पनि नोट गर्यौं कि केहि प्रकारका त्रुटिहरू द्रुत परीक्षणको क्रममा पुन: उत्पादन गर्न धेरै गाह्रो हुन्छन्। उदाहरणका लागि, MLC-B मोडेलको मामलामा, फिल्डमा लगभग 60% ड्राइभहरूले असुधारनीय त्रुटिहरू अनुभव गर्छन् र लगभग 80% ड्राइभहरूले खराब ब्लकहरू विकास गर्छन्। यद्यपि, द्रुत सहनशीलता परीक्षणको क्रममा, छवटा उपकरणहरू मध्ये कुनै पनि ड्राइभहरू पीई चक्र सीमा भन्दा तीन गुणा भन्दा बढी नपुगेसम्म कुनै पनि असुधारनीय त्रुटिहरू अनुभव गरेनन्। eMLC मोडेलहरूको लागि, फिल्डमा 80% भन्दा बढी ड्राइभहरूमा सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरू देखा पर्‍यो, जबकि द्रुत परीक्षणको क्रममा त्यस्ता त्रुटिहरू 15000 PE चक्रहरूमा पुगेपछि देखा पर्‍यो।

हामीले अघिल्लो अनुसन्धान कार्यमा रिपोर्ट गरिएको RBER लाई पनि हेर्यौं, जुन नियन्त्रित वातावरणमा प्रयोगहरूमा आधारित थियो, र निष्कर्षमा पुग्यौं कि मानहरूको दायरा अत्यन्त फराकिलो थियो। उदाहरण को लागी, L.M. Grupp र अरूले उनीहरूको 2009 -2012 कार्यमा PE चक्र सीमाहरू पुग्न नजिक रहेका ड्राइभहरूको लागि RBER मानहरू रिपोर्ट गर्छन्। उदाहरणका लागि, हाम्रो काम (25-50nm) मा प्रयोग गरिएका लिथोग्राफी साइजहरू भएका SLC र MLC यन्त्रहरूका लागि, RBER मान 1e-08 देखि 1e-03 सम्म हुन्छ, धेरै जसो ड्राइभ मोडेलहरूको RBER मान 1e-को नजिक परीक्षण गरिएको हुन्छ। ०६।

हाम्रो अध्ययनमा, PE चक्र सीमामा पुगेका तीनवटा ड्राइभ मोडेलहरूमा 3e-08 देखि 8e-08 सम्मको RBER हरू थिए। हाम्रा संख्याहरू तल्लो सीमामा छन् र एकदम खराब अवस्थामा 16 गुणा ठूलो हुन सक्छ भन्ने कुरालाई ध्यानमा राख्दा पनि, वा RBER को 95 औं प्रतिशतलाई ध्यानमा राखेर, हाम्रा मानहरू अझै पनि उल्लेखनीय रूपमा कम छन्।

समग्रमा, वास्तविक फिल्ड RBER मानहरू द्रुत स्थायित्व परीक्षणको आधारमा अनुमानित मानहरू भन्दा उच्च छन्, तिनीहरू अझै पनि अन्य अनुसन्धान पत्रहरूमा रिपोर्ट गरिएका र प्रयोगशाला परीक्षणहरूबाट गणना गरिएका समान यन्त्रहरूका लागि धेरै RBER हरू भन्दा कम छन्। यसको मतलब तपाईंले अनुमानित क्षेत्र RBER मानहरूमा भर पर्नु हुँदैन जुन द्रुत स्थायित्व परीक्षणबाट व्युत्पन्न गरिएको हो।

5. सच्याउन नसकिने त्रुटिहरू।

यस पेपरको खण्ड 3 मा छलफल गरिएको असुधारनीय त्रुटिहरू (UEs) को व्यापक घटनालाई ध्यानमा राख्दै, यस खण्डमा हामी तिनीहरूका विशेषताहरू थप विस्तारमा अन्वेषण गर्छौं। हामी UE मापन गर्न कुन मेट्रिक प्रयोग गर्ने, यो RBER सँग कसरी सम्बन्धित छ, र UE कसरी विभिन्न कारकहरूद्वारा प्रभावित हुन्छ भनेर छलफल गरेर सुरु गर्छौं।

५.१। किन UBER अनुपातको अर्थ छैन।

सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरूलाई चित्रण गर्ने मानक मेट्रिक भनेको UBER असुधार्न सकिने बिट त्रुटि दर हो, अर्थात्, पढ्न नसकिने बिट त्रुटिहरूको कुल संख्यासँगको अनुपात।

यो मेट्रिकले अप्रत्यक्ष रूपमा असुरक्षित त्रुटिहरूको सङ्ख्या कुनै न कुनै रूपमा पढ्ने बिट्सको सङ्ख्यासँग जोडिएको छ, र त्यसकारण यो सङ्ख्याद्वारा सामान्यीकरण गरिनुपर्छ भन्ने अनुमान गर्दछ।

यो धारणा सच्याउन मिल्ने त्रुटिहरूको लागि मान्य छ, जहाँ दिइएको महिनामा देखिएका त्रुटिहरूको सङ्ख्या एउटै अवधिमा पढ्ने सङ्ख्यासँग उच्च रूपमा सहसंबद्ध भएको पाइन्छ (स्पियरम्यान सहसंबंध गुणांक ०.९ भन्दा बढी)। यस्तो बलियो सहसम्बन्धको कारण यो हो कि एक खराब बिटले पनि, जबसम्म यो ECC प्रयोग गरी सुधार गर्न सकिन्छ, यसले पहुँच गरेको प्रत्येक पढ्ने अपरेसनसँग त्रुटिहरूको संख्या बढाउन जारी राख्छ, किनकि खराब बिट भएको कक्षको मूल्याङ्कन त्रुटि पत्ता लाग्दा तुरुन्तै सच्याइँदैन (डिस्कले समय-समयमा क्षतिग्रस्त बिटहरूसँग पृष्ठहरू पुन: लेख्छ)।

एउटै धारणा असुधारनीय त्रुटिहरूमा लागू हुँदैन। सुधार्न नसकिने त्रुटिले क्षतिग्रस्त ब्लकको थप प्रयोगलाई रोक्छ, त्यसैले एक पटक पत्ता लागेपछि, यस्तो ब्लकले भविष्यमा त्रुटिहरूको संख्यालाई असर गर्दैन।

यस धारणालाई औपचारिक रूपमा पुष्टि गर्न, हामीले डिस्क जीवनको दिइएको महिनामा पढ्ने संख्या र समयको समान अवधिमा असुधारनीय त्रुटिहरूको संख्या बीचको सम्बन्ध मापन गर्न विभिन्न मेट्रिक्स प्रयोग गर्यौं, विभिन्न सहसम्बन्ध गुणांकहरू (पियरसन, स्पियरम्यान, केन्डल) सहित। , साथै ग्राफ को दृश्य निरीक्षण। सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरूको संख्याको अतिरिक्त, हामीले असुधारनीय त्रुटि घटनाहरूको आवृत्ति (अर्थात्, डिस्कमा कम्तिमा एउटा निश्चित अवधिमा यस्तो घटना हुने सम्भावना) र तिनीहरूको सञ्चालन पढ्ने सम्बन्धलाई पनि हेर्‍यौं।
हामीले पढ्ने संख्या र असुधारनीय त्रुटिहरूको संख्या बीचको सम्बन्धको कुनै प्रमाण फेला पारेनौं। सबै ड्राइभ मोडेलहरूको लागि, सहसम्बन्ध गुणांकहरू 0.02 भन्दा कम थिए, र ग्राफहरूले UE मा कुनै पनि वृद्धि देखाउँदैन किनकि पढ्ने संख्या बढेको थियो।

यस कागजको खण्ड 5.4 मा, हामीले लेख्ने र मेटाउने अपरेसनहरू पनि सुधार्न नसकिने त्रुटिहरूसँग कुनै सम्बन्ध छैन भनेर छलफल गर्छौं, त्यसैले UBER को वैकल्पिक परिभाषा, जुन पढ्ने अपरेसनहरूको सट्टा लेखन वा मेटाउने अपरेसनहरूद्वारा सामान्य बनाइन्छ, कुनै अर्थ छैन।

त्यसकारण हामी यो निष्कर्षमा पुग्छौं कि UBER कुनै अर्थपूर्ण मेट्रिक होइन, सायद नियन्त्रित वातावरणमा परीक्षण गर्दा जहाँ प्रयोगकर्ताद्वारा पढ्ने संख्या सेट गरिएको हुन्छ। यदि UBER लाई फिल्ड परीक्षणको क्रममा मेट्रिकको रूपमा प्रयोग गरिन्छ भने, यसले कृत्रिम रूपमा उच्च पठन गणना भएका ड्राइभहरूको त्रुटि दरलाई कम गर्छ र कम पढ्ने गणना भएका ड्राइभहरूको त्रुटि दरलाई कृत्रिम रूपमा बढाउँछ, किनकि पढ्नको संख्यालाई ध्यान नदिई सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरू देखा पर्छन्।

५.२। असुधारनीय त्रुटिहरू र RBER।

RBER को सान्दर्भिकता यस तथ्यद्वारा व्याख्या गरिएको छ कि यसले ड्राइभको समग्र विश्वसनीयता निर्धारण गर्ने उपायको रूपमा कार्य गर्दछ, विशेष गरी, असुधारनीय त्रुटिहरूको सम्भावनामा आधारित। तिनीहरूको काममा, N. Mielke et al 2008 मा RBER को कार्यको रूपमा अपेक्षित असुधारनीय त्रुटि दर परिभाषित गर्ने प्रस्ताव गर्ने पहिलो व्यक्ति थिए। त्यसबेलादेखि, धेरै प्रणाली विकासकर्ताहरूले समान विधिहरू प्रयोग गरेका छन्, जस्तै RBER र ECC प्रकारको कार्यको रूपमा अपेक्षित असुधारनीय त्रुटि दर अनुमान गर्ने।

यस खण्डको उद्देश्य RBER ले असुधार्न नसकिने त्रुटिहरूको भविष्यवाणी कसरी गर्छ भनी वर्णन गर्नु हो। चित्र 5a बाट सुरु गरौं, जसले असुधारनीय UE त्रुटिहरू अनुभव गरेको दिनको प्रतिशत विरुद्ध पहिलो पुस्ताको ड्राइभ मोडेलहरूको संख्याको लागि मध्य RBER प्लट गर्छ। यो ध्यान दिनुपर्छ कि ग्राफमा देखाइएको 16 मोडेलहरू मध्ये केही विश्लेषणात्मक जानकारीको कमीको कारण तालिका 1 मा समावेश गरिएको छैन।

चामल। ५ क। विभिन्न ड्राइभ मोडेलहरूको लागि मध्य RBER र असुधारनीय त्रुटिहरू बीचको सम्बन्ध।

चामल। ५ ख। एउटै मोडेलका विभिन्न ड्राइभहरूका लागि मध्य RBER र असुधारनीय त्रुटिहरू बीचको सम्बन्ध।

याद गर्नुहोस् कि एउटै पुस्ता भित्रका सबै मोडेलहरूले समान ECC संयन्त्र प्रयोग गर्छन्, त्यसैले मोडेलहरू बीचको भिन्नताहरू ECC भिन्नताहरूबाट स्वतन्त्र हुन्छन्। हामीले RBER र UE घटनाहरू बीच कुनै सम्बन्ध देख्यौं। हामीले 95th प्रतिशतक RBER बनाम UE सम्भाव्यताको लागि उही प्लट सिर्जना गर्यौं र फेरि कुनै सम्बन्ध देखेनौं।

अर्को, हामीले व्यक्तिगत डिस्कहरूको ग्रेन्युलारिटीमा विश्लेषण दोहोर्य्यौं, अर्थात्, हामीले पत्ता लगाउने प्रयास गर्यौं कि त्यहाँ डिस्कहरू छन् जहाँ उच्च RBER मान उच्च UE आवृत्तिसँग मेल खान्छ। उदाहरणको रूपमा, चित्र 5b ले MLC-c मोडेलको प्रत्येक ड्राइभको लागि UEs को सङ्ख्याको तुलनामा औसत RBER प्लट गर्छ (95th प्रतिशतक RBER को लागि प्राप्त गरिएका परिणामहरू जस्तै)। फेरि, हामीले RBER र UE बीच कुनै सम्बन्ध देखेनौं।

अन्तमा, हामीले उच्च RBER भएका ड्राइभहरूको सञ्चालन महिनाहरू UE हरू भएका महिनाहरूसँग मेल खान्छ कि भनेर जाँच्नको लागि थप सटीक समय विश्लेषण गर्यौं। चित्र 1 ले पहिले नै सङ्केत गरेको छ कि असुधारनीय त्रुटिहरू र RBER बीचको सहसंबंध गुणांक धेरै कम छ। हामीले RBER को प्रकार्यको रूपमा UE को सम्भाव्यता प्लट गर्ने विभिन्न तरिकाहरूसँग पनि प्रयोग गर्यौं र सहसम्बन्धको कुनै प्रमाण फेला पारेनौं।

यसरी, हामी निष्कर्षमा पुग्छौं कि RBER UE भविष्यवाणी गर्नको लागि एक अविश्वसनीय मेट्रिक हो। यसको मतलब यो हुन सक्छ कि RBER लाई नेतृत्व गर्ने विफलता संयन्त्रहरू सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरू (जस्तै, सम्पूर्ण यन्त्रमा हुने ठूला समस्याहरू विरुद्ध व्यक्तिगत कक्षहरूमा भएका त्रुटिहरू) निम्त्याउने संयन्त्रहरू भन्दा फरक छन्।

५.३। सुधार्न नसकिने त्रुटिहरू र लुगा र आँसु।

वेयरआउट फ्ल्याश मेमोरीको मुख्य समस्याहरू मध्ये एक भएकोले, चित्र 6 ले पीई चक्रको प्रकार्यको रूपमा असुरक्षित ड्राइभ त्रुटिहरूको दैनिक सम्भावना देखाउँछ।

चित्र 6. PE चक्रहरूमा निर्भर गर्दै गलत ड्राइभ त्रुटिहरूको घटनाको दैनिक सम्भावना।

हामी नोट गर्छौं कि ड्राइभको उमेर संग UE को सम्भावना लगातार बढ्छ। यद्यपि, RBER को रूपमा, वृद्धि सामान्यतया अनुमान गरिएको भन्दा ढिलो हुन्छ: ग्राफहरूले देखाउँदछ कि UEs PE चक्रको साथ घातीय रूपमा भन्दा रैखिक रूपमा बढ्छ।

हामीले RBER को लागि बनाएका दुई निष्कर्षहरू UEs मा पनि लागू हुन्छ: पहिलो, PE चक्र सीमा पुगेपछि त्रुटि सम्भावनामा कुनै स्पष्ट वृद्धि हुँदैन, जस्तै चित्र 6 मा MLC-D मोडेलको लागि जसको PE चक्र सीमा 3000 छ। दोस्रो, दोस्रो , त्रुटि दर फरक मोडेलहरू बीच फरक हुन्छ, एउटै कक्षा भित्र पनि। यद्यपि, यी भिन्नताहरू RBER को रूपमा ठूला छैनन्।

अन्तमा, खण्ड 5.2 मा हाम्रो खोजहरूको समर्थनमा, हामीले फेला पारेका छौं कि एकल मोडेल वर्ग (MLC बनाम SLC) भित्र, दिइएको संख्याको PE चक्रहरूको लागि सबैभन्दा कम RBER मानहरू भएका मोडेलहरू सबै भन्दा कम भएकाहरू होइनन्। UE घटनाको सम्भावना। उदाहरणका लागि, 3000 भन्दा बढी PE चक्रहरू, MLC-D मोडेलहरूमा RBER मान MLC-B मोडेलहरू भन्दा ४ गुणा कम थियो, तर PE चक्रहरूको उही संख्याको लागि UE सम्भाव्यता MLC-B को तुलनामा MLC-D मोडेलहरूको लागि थोरै बढी थियो। मोडेलहरू।

चित्र 7. विभिन्न प्रकारका अघिल्लो त्रुटिहरूको उपस्थितिको कार्यको रूपमा सुधार गर्न नसकिने ड्राइभ त्रुटिहरूको घटनाको मासिक सम्भावना।

५.४। असुरक्षित त्रुटिहरू र कार्यभार।

कार्यभारले RBER लाई असर गर्न सक्ने कारणले गर्दा (खण्ड 4.2.3 हेर्नुहोस्), यसले UE लाई पनि असर गर्ने अपेक्षा गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, हामीले पढ्ने उल्लङ्घन त्रुटिहरूले RBER लाई असर गर्छ भनी देख्यौं, पढ्ने कार्यहरूले पनि सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरूको सम्भावना बढाउन सक्छ।

हामीले UE मा कार्यभारको प्रभावको बारेमा विस्तृत अध्ययन गर्यौं। यद्यपि, खण्ड 5.1 मा उल्लेख गरिए अनुसार, हामीले UE र पढ्ने संख्या बीचको सम्बन्ध फेला पारेनौं। हामीले लेख्ने र मेटाउने अपरेसनहरूको लागि उही विश्लेषण दोहोर्यायौं र फेरि कुनै सम्बन्ध देखेनौं।
ध्यान दिनुहोस् कि पहिलो नजरमा, यो हाम्रो अघिल्लो अवलोकनको विरोधाभास जस्तो देखिन्छ कि सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरू PE चक्रहरूसँग सम्बन्धित छन्। त्यसकारण, कसैले लेख्ने र मेटाउने कार्यहरूको संख्यासँग सहसंबंधको आशा गर्न सक्छ।

यद्यपि, PE चक्रहरूको प्रभावको हाम्रो विश्लेषणमा, हामीले पहिरनको प्रभाव मापन गर्न ड्राइभले आफ्नो जीवनभरि अनुभव गरेको PE चक्रहरूको कुल संख्यासँग दिइएको महिनामा सुधार्न नसकिने त्रुटिहरूको संख्यालाई तुलना गर्‍यौं। कार्यभारको प्रभावको अध्ययन गर्दा, हामीले ड्राइभ सञ्चालनका महिनाहरू हेर्यौं जसमा कुनै विशेष महिनामा पढ्न/लेख्ने/मेटाउने कार्यहरूको उच्चतम संख्या थियो, जसमा असुधारनीय त्रुटिहरू निम्त्याउने उच्च सम्भावना पनि थियो, अर्थात्, हामीले ध्यान दिएनौं। पढ्ने/लेख्ने/मेटाउने कार्यहरूको कुल संख्या।

नतिजाको रूपमा, हामी निष्कर्षमा पुग्यौं कि उल्लङ्घन त्रुटिहरू पढ्नुहोस्, उल्लङ्घन त्रुटिहरू लेख्नुहोस्, र अपूर्ण मेटाउने त्रुटिहरू सुधार गर्न नसकिने त्रुटिहरूको विकासमा मुख्य कारकहरू होइनन्।

हामीसँग रहनु भएकोमा धन्यवाद। तपाईलाई हाम्रा लेखहरू मनपर्छ? थप रोचक सामग्री हेर्न चाहनुहुन्छ? हामीलाई अर्डर गरेर वा साथीहरूलाई सिफारिस गरेर समर्थन गर्नुहोस्, Habr प्रयोगकर्ताहरूको लागि 30% छुट प्रविष्टि-स्तर सर्भरहरूको एक अद्वितीय एनालगमा, जुन तपाईंको लागि हामीद्वारा आविष्कार गरिएको थियो: VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 कोर) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps $ 20 बाट वा कसरी सर्भर साझा गर्ने बारे सम्पूर्ण सत्य? (RAID1 र RAID10 सँग उपलब्ध, 24 कोर सम्म र 40GB DDR4 सम्म)।

डेल R730xd 2 गुणा सस्तो? यहाँ मात्र 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV $199 बाट नेदरल्याण्ड मा! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - $99 बाट! बारे पढ्नुहोस् पूर्वाधार कर्पोरेशन कसरी निर्माण गर्ने। डेल R730xd E5-2650 v4 सर्भरहरूको प्रयोगको साथ एक पैसाको लागि 9000 यूरो मूल्यको वर्ग?

स्रोत: www.habr.com