Considere un clúster de «alta disponibilidad» con un diagrama de bloques de fiabilidad (RBD), como se muestra a continuación.
Suponga las siguientes distribuciones de vida útil y parámetros para los componentes: (Tenga en cuenta que este ejemplo, a diferencia del artículo original, no prevé la reparación de los componentes averiados).
El objetivo del análisis es estudiar la fiabilidad del sistema.
Paso 1: Cree el RBD del sistema en BlockSim y, a continuación, utilice la información proporcionada para configurar las definiciones de fiabilidad universal (URD) de cada bloque. Por ejemplo, la siguiente imagen muestra la ventana Propiedades del bloque de Server1. El recuadro muestra el asistente de modelos, que le permite definir el modelo de fallo del bloque. Los URD de los demás bloques se pueden configurar de manera similar.
Paso 2: Una vez configurados los URD, analice el diagrama y obtenga la ecuación de fiabilidad del sistema, como se muestra a continuación. En esta ecuación, cada R es la función de fiabilidad (1-cdf) del elemento. Por ejemplo, RServer2 es la función de fiabilidad del servidor 2.
Paso 3: Genere gráficos a nivel del sistema para obtener más información sobre el sistema. Los dos gráficos siguientes muestran la importancia de la fiabilidad de los componentes en t = 8544 h. Ambos gráficos (un gráfico de área y un gráfico de barras) ilustran el mismo concepto: cuanto mayor es la importancia del componente, mayor es su efecto en la fiabilidad del sistema.
Como puede ver, los servidores son el componente más crítico de esta configuración, mientras que los concentradores son los menos críticos.
Las siguientes imágenes muestran tramas adicionales.
Paso 4: Utilice la calculadora analítica rápida (QCP) de BlockSim para obtener algunos de los resultados de fiabilidad más solicitados. Por ejemplo, el MTTF (tiempo medio hasta el fallo) del sistema es de aproximadamente 42 135 horas, como se muestra a continuación.
