Analyse de fiabilité d'un système de cluster de stockage

Cet exemple est basé sur l'exemple montré dans la Figure 8 de l'article "Déterminer la disponibilité et la fiabilité des configurations de stockage" par Santosh Shetty, août 2002, tel que publié sur le site de Dell.

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Exemple :

Considérez un cluster "haute disponibilité" avec un diagramme de blocs de fiabilité (RBD), comme montré ci-dessous.

Figure 1 : Système de cluster de stockage

Supposez les distributions de vie et les paramètres suivants pour les composants : (Notez que cet exemple, contrairement à l'article original, suppose qu'il n'y a pas de réparation des composants défaillants.)

Serveur Exponentielle avec une moyenne = 45 753 heures
Commutateur : Exponentielle avec une moyenne = 255 358 heures
HBA : Exponentielle avec une moyenne = 252 550 heures
Le contrôleur Exponentielle avec une moyenne = 68 961 heures

L'objectif de l'analyse est d'étudier la fiabilité du système.

Analyse

Étape 1 : Créez le RBD du système dans BlockSim, puis utilisez les informations données pour configurer les définitions de fiabilité universelles (URD) de chaque bloc. Par exemple, l'image suivante montre la fenêtre des propriétés du bloc de Server1. L'inset montre l'Assistant Modèle, qui vous permet de définir le modèle de défaillance du bloc. Les URD des autres blocs peuvent être configurés de manière similaire.

suporte blocksim Block Properties Window of Server1 and Model Wizard (inset)

Figure 2 : Fenêtre des Propriétés du Bloc de Server1 et Assistant Modèle (inset)

Étape 2 : Une fois les URD configurés, analysez le diagramme et obtenez l'équation de fiabilité du système, comme indiqué ci-après. Dans cette équation, chaque R est la fonction de fiabilité (1-cdf) de l'élément. Par exemple, RServer2 est la fonction de fiabilité du Serveur 2.

suporte blocksim System Reliability Equation of the Storage Cluster System

Figure 3 : Équation de Fiabilité du Système du Système de Stockage en Grille

Étape 3 : Générez des graphiques au niveau du système pour voir plus d'informations sur le système. Les deux graphiques suivants sont des graphiques d'importance de fiabilité des composants à t = 8544 hr. Les deux graphiques (un graphique de zone tableau et un graphique à barres) illustrent le même concept ; c'est-à-dire que plus l'importance du composant est élevée, plus son effet sur la fiabilité du système est important.

suporte blocksim Static Reliability Importance - Tableau Area Chart

Figure 4 : Importance de Fiabilité Statique - Graphique de Zone Tableau

suporte blocksim Static Reliability Importance - Bar Chart

Figure 5 : Importance de Fiabilité Statique - Graphique à Barres

Comme vous pouvez le voir, les serveurs dans cette configuration sont le composant le plus critique, tandis que les hubs sont les moins critiques.

Les images suivantes montrent des graphiques supplémentaires.

Figure 6 : RI vs. Graphique Temporel

suporte blocksim System Reliability Plot

Figure 7 : Graphique de Fiabilité du Système

suporte blocksim System Failure Rate Plot

Figure 8 : Graphique du Taux de Défaillance du Système

Figure 9 : Graphique du Système pdf

Étape 4 : Utilisez le BlocSim's Analytical Quick Calculation Pad (QCP) pour obtenir certains des résultats de fiabilité les plus fréquemment demandés. Par exemple, le MTTF (temps moyen avant défaillance) du système est d'environ 42 135 heures, comme indiqué ci-après.

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Analyse de fiabilité d'un système de cluster de stockage

Exemple :

Figure 1 : Système de cluster de stockage

Analyse

Figure 2 : Fenêtre des Propriétés du Bloc de Server1 et Assistant Modèle (inset)

Figure 3 : Équation de Fiabilité du Système du Système de Stockage en Grille

Figure 4 : Importance de Fiabilité Statique - Graphique de Zone Tableau

Figure 5 : Importance de Fiabilité Statique - Graphique à Barres

Figure 6 : RI vs. Graphique Temporel

Figure 7 : Graphique de Fiabilité du Système

Figure 8 : Graphique du Taux de Défaillance du Système

Figure 9 : Graphique du Système pdf

Figure 10 : QCP analytique

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