फ्लैश विश्वसनीयता: अपेक्षित और अप्रत्याशित। भाग 1. USENIX एसोसिएशन का XIV सम्मेलन। फ़ाइल भंडारण तकनीक

चूंकि फ्लैश-आधारित ठोस राज्य ड्राइव डेटा केंद्रों में स्थायी रूप से जानकारी संग्रहीत करने का प्राथमिक साधन बन रहे हैं, इसलिए यह महसूस करना महत्वपूर्ण है कि वे कितने विश्वसनीय हैं। आज तक, सिंथेटिक परीक्षणों का उपयोग करके बड़ी संख्या में फ्लैश मेमोरी चिप्स के प्रयोगशाला अध्ययन किए गए हैं, लेकिन क्षेत्र में उनके व्यवहार के बारे में पर्याप्त जानकारी नहीं है। यह आलेख एक बड़े पैमाने पर क्षेत्र अध्ययन के परिणामों के लिए समर्पित है, जिसमें हार्ड ड्राइव, ठोस राज्य ड्राइव के 10 विभिन्न मॉडल, विभिन्न फ्लैश मेमोरी तकनीक (एमएलसी, ईएमएलसी, एसएलसी) का उपयोग करने के लाखों दिन शामिल हैं और Google वेब केंद्रों में 6 साल से अधिक का परिचालन उपयोग है।



हमने इन उपकरणों की विश्वसनीयता विशेषताओं की एक विस्तृत श्रृंखला की जांच की और कई अप्रत्याशित निष्कर्षों पर पहुंचे। उदाहरण के लिए, जब कोई ड्राइव पहनता है, तो बिट बिट त्रुटि दर (आरईबीआर) घातीय संकेतक की तुलना में बहुत धीमी दर से बढ़ जाती है, और, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह अचूक त्रुटियों या अन्य प्रकार की त्रुटियों की घटना की भविष्यवाणी करने की अनुमति नहीं देता है।

व्यापक रूप से इस्तेमाल किया गया UBER (अपरिवर्तनीय बिट त्रुटि दर) मीट्रिक विश्वसनीयता का एक महत्वपूर्ण संकेतक नहीं है, क्योंकि हमने रीड की संख्या और अचूक त्रुटियों की संख्या के बीच संबंध नहीं देखा था। हमें यह भी कोई सबूत नहीं मिला कि एसएसडी के सामान्य जीवन के दौरान, एकल-स्तरीय एसएलसी वास्तुकला पर आधारित ड्राइव एमएलसी ड्राइव की तुलना में अधिक विश्वसनीय हैं। पारंपरिक हार्ड ड्राइव की तुलना में, फ्लैश-आधारित एसएसडी को बदलने की आवृत्ति बहुत कम है, लेकिन उनके पास उच्च स्तर का त्रुटि सुधार है।

1. परिचय

डेटा केंद्रों में NAND प्रौद्योगिकी पर आधारित ठोस-राज्य फ्लैश ड्राइव का उपयोग करने की लोकप्रियता लगातार बढ़ रही है। इस तरह के डिस्क पर जितना अधिक डेटा रखा जा सकता है, उतनी ही अधिक सुरक्षा और जानकारी की उपलब्धता फ्लैश ड्राइव की विश्वसनीयता पर निर्भर करती है। हालांकि HDD की तुलना में SSDs के प्रदर्शन लाभ अच्छी तरह से ज्ञात हैं, फ्लैश ड्राइव की विफलता विशेषताओं को अच्छी तरह से समझा नहीं गया है।

फ्लैश मेमोरी निर्माताओं द्वारा प्रदान किए गए डेटा में केवल अस्पष्ट गारंटी होती है, जैसे कि डिवाइस पूरी तरह से खराब होने तक मिटा चक्र की संख्या। समस्या की एक विशिष्ट समझ उन अध्ययनों पर आधारित है जो नियंत्रित प्रयोगशाला प्रयोगों (उदाहरण के लिए, त्वरित स्थायित्व परीक्षणों) का संचालन करके फ्लैश ड्राइव की विश्वसनीयता का अध्ययन करते हैं। इसी समय, यादृच्छिक पर चयनित उपकरणों की एक छोटी संख्या का उपयोग सिंथेटिक वर्कलोड के प्रभावों के परीक्षण के लिए किया जाता है। प्रयोगशाला परीक्षण के परिणामों और फ्लैश ड्राइव की विश्वसनीयता विशेषताओं के बीच एक कड़ी स्थापित करने वाले अनुसंधान की कमी है जो वास्तविक परिस्थितियों में संचालित होते हैं।

यह आलेख Google ड्राइव केंद्रों में उनके संचालन के 6 वर्षों में एकत्र किए गए आंकड़ों के आधार पर, फ्लैश ड्राइव की विश्वसनीयता के क्षेत्र अध्ययन का विस्तृत परिणाम प्रदान करता है। यह डेटा लाखों दिनों के डिस्क ऑपरेशन को कवर करता है (Google द्वारा इनका उपयोग करने वाले डिस्कों और उपकरणों की सही संख्या गोपनीय है, इसलिए हम सटीक संख्या प्रदान नहीं कर सकते हैं। हालाँकि, हम हमें प्रदान किए गए डेटा के सांख्यिकीय महत्व को सत्यापित करने में सक्षम थे), फ्लैश ड्राइव के दस मॉडल, विभिन्न फ्लैश -टेकोलॉजी (MLC, eMLC और SLC) चिप तकनीक के साथ 24 से 50 एनएम तक।

फ्लैश मेमोरी की परिचालन विश्वसनीयता की बेहतर समझ प्रदान करने के लिए हमने इस डेटा का उपयोग किया। विशेष रूप से, हमने उपकरण विश्वसनीयता के ऐसे पहलुओं का विश्लेषण किया:

1. फ्लैश-मेमोरी में होने वाली विभिन्न प्रकार की त्रुटियां और क्षेत्र में उनकी घटना की आवृत्ति (खंड 3)।
2. बिट त्रुटि दर (आरईबीआर), पहनने, ड्राइव की उम्र और काम के बोझ के साथ-साथ अन्य प्रकार की त्रुटियों के साथ आरईबी के संबंध (खंड 4) जैसे कारकों का प्रभाव।
3. अपरिवर्तनीय त्रुटियां, उनकी आवृत्ति और उन पर विभिन्न कारकों का प्रभाव (खंड 5)।
4. जटिल विफलताओं, चिप विफलताओं और मरम्मत और प्रतिस्थापन ड्राइव की आवृत्ति (खंड 6) सहित विभिन्न प्रकार की उपकरण विफलताओं की फ़ील्ड विशेषताओं।
5. 5. विभिन्न फ्लैश प्रौद्योगिकियों (एमएलसी, ईएमएलसी, एसएलसी डिस्क) (अनुभाग 7) और एसएसडी और एचडीडी विश्वसनीयता तुलना (अनुभाग 8) की विश्वसनीयता तुलना।

हमने यह सुनिश्चित किया कि हमारे विश्लेषण से क्षेत्र में फ्लैश मेमोरी की विश्वसनीयता के कई पहलुओं का पता चलता है, जो पिछले कार्यों में किए गए निष्कर्षों से भिन्न हैं। हमें उम्मीद है कि हमारा काम इस क्षेत्र में आगे के अनुसंधान के लिए एक प्रोत्साहन के रूप में काम करेगा।


टेबल। 1. क्षेत्र परीक्षण में भाग लेने वाले मॉड्यूल के लक्षण।

2. डेटा और सिस्टम की पृष्ठभूमि की जानकारी

2.1। फ्लैश ड्राइव

हमारे शोध में औद्योगिक रूप से निर्मित फ्लैश चिप्स पर आधारित धारावाहिक उच्च प्रदर्शन एसएसडी ड्राइव शामिल थे, लेकिन हमने एक कस्टम PCIe इंटरफ़ेस, कस्टम फर्मवेयर और एक ड्राइवर का उपयोग किया। हमने ड्राइव की 2 पीढ़ियों पर ध्यान केंद्रित किया, जहां एक ही पीढ़ी के सभी ड्राइव एक ही डिवाइस ड्राइवर और एक ही फर्मवेयर का उपयोग करते हैं। इसका मतलब है कि वे क्षतिग्रस्त बिट्स का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए एक ही त्रुटि सुधार कोड (ईसीसी) का उपयोग करते हैं और पहनने की डिग्री निर्धारित करने के लिए समान एल्गोरिदम। एक ही पीढ़ी के ड्राइव मॉडल के बीच मुख्य अंतर मेमोरी चिप का प्रकार है।

हमारे अध्ययन ने 10 ड्राइव मॉडल पर ध्यान केंद्रित किया, जिनमें से मुख्य विशेषताओं को तालिका 1 में दिखाया गया है। हमने चार निर्माताओं में से प्रत्येक का चयन किया, जिनमें से प्रत्येक ने तीन सबसे सामान्य प्रकार की फ्लैश मेमोरी (एमएलसी, एसएलसी, ईएमएलसी) का उपयोग करते हुए कई मिलियन दिनों तक काम किया।

2.2। डेटा का इस्तेमाल किया

हमने 6-वर्ष की अवधि में क्षेत्र में फ्लैश ड्राइव के संचालन की दैनिक निगरानी से डेटा का उपयोग किया। इसके अलावा, विभिन्न प्रकार की त्रुटियों को दैनिक रूप से गिना जाता था, कार्यभार पर आंकड़े संकलित किए गए थे, जिसमें लेखन की संख्या और मिटाए गए संचालन और दिन के दौरान होने वाले बुरे ब्लॉकों की संख्या की गणना की गई थी। पढ़ने, लिखने और मिटाए जाने की संख्या में उपयोगकर्ता संचालन और आंतरिक "कचरा संग्रह" संचालन की संख्या दोनों शामिल थे। चिप की विफलता के रिकॉर्डिंग मामलों की रिकॉर्डिंग के साथ-साथ एसएसडी की मरम्मत या प्रतिस्थापन के मामलों का भी उपयोग किया गया।

3. विभिन्न प्रकार की त्रुटियों का प्रचलन

आइए क्षेत्र में विभिन्न प्रकार की त्रुटियों की आवृत्ति के बारे में कुछ बुनियादी आंकड़ों के साथ शुरू करें। हम पारदर्शी त्रुटियों को उजागर करते हैं जो उपयोगकर्ता के लिए अदृश्य हैं और अपारदर्शी त्रुटियां जो उपयोगकर्ता के संचालन की विफलता का कारण बनती हैं। फ्लैश ड्राइव ड्राइवर निम्न प्रकार की पारदर्शी त्रुटियों की रिपोर्ट करता है:

सुधारने योग्य त्रुटि: एक रीड ऑपरेशन के दौरान, अंतर्निहित त्रुटि को ECC त्रुटि सुधार फ़ंक्शन द्वारा ठीक किया जाता है।

• त्रुटि पढ़ें त्रुटि पढ़ें: एक त्रुटि जो पढ़ने की प्रक्रिया के दौरान होती है (गैर-ईसीसी त्रुटि सुधार के बिना मेमोरी के लिए), बार-बार पढ़ने पर सही;
• त्रुटि लिखें लिखने में त्रुटि: त्रुटि लेखन ऑपरेशन जो पुन: प्रयास करने के बाद सफल होता है।
• त्रुटि मिटाएँ त्रुटि को मिटाएँ: ब्लॉक में मिटाएँ कार्रवाई विफल।

डिवाइस भी निम्न प्रकार की अपारदर्शी त्रुटियों की रिपोर्ट करते हैं:

• अयोग्य त्रुटि: ऑपरेशन के दौरान, ईसीसी को ठीक करने की तुलना में अधिक क्षतिग्रस्त बिट्स हो सकते हैं।
• अंतिम पठन त्रुटि अंतिम पठन त्रुटि: एक त्रुटि जो पठन के प्रयासों के दौरान तय नहीं की जाती है;
• फ़ाइनल राइट एरर फ़ाइनल राइट एरर: एक त्रुटि जो लिखते समय हुई बार-बार की कोशिशों पर तय नहीं होती है;
• मेटा-एरर मेटा-एरर: डिस्क के आंतरिक मेटाडेटा तक पहुंचने में त्रुटि।
• टाइमआउट त्रुटि: 3 सेकंड के बाद ऑपरेशन गर्भपात।

घातक त्रुटियों में उपयोगकर्ता द्वारा शुरू किए गए संचालन या आंतरिक कचरा संग्रह संचालन के दौरान पाई गई त्रुटियां शामिल हैं, जबकि अंतिम रीड त्रुटियों में उपयोगकर्ता कार्यों के दौरान हुई त्रुटियां शामिल हैं।

कृपया ध्यान दें कि त्रुटियाँ प्रभाव की गंभीरता में भिन्न होती हैं। पारदर्शी और अपारदर्शी त्रुटियों के बीच अंतर के अलावा, अपारदर्शी त्रुटियों की गंभीरता स्वयं बदलती है। विशेष रूप से, इनमें से कुछ त्रुटियां (अंतिम पठन त्रुटि, घातक त्रुटि, मेटा त्रुटि) डेटा हानि का कारण बनती हैं यदि सिस्टम में उच्च स्तर पर अतिरेक नहीं है, क्योंकि डिस्क उपयोगकर्ता को भंडारण के लिए स्वीकार किए गए डेटा के साथ प्रदान नहीं कर सकता है।

हमने केवल उन डिस्क पर विचार किया, जिन्हें कम से कम 4 साल पहले उत्पादन में डाला गया था (3 साल पहले ईएमएलसी डिस्क जारी की गई थी, क्योंकि यह एक नए प्रकार की फ्लैश ड्राइव है), और त्रुटियों जो ऑपरेशन के पहले 4 वर्षों के दौरान हुई थीं। तालिका 2 प्रत्येक मॉडल की ड्राइव का प्रतिशत दिखाता है जो विभिन्न प्रकार की त्रुटियों के अधीन हैं यदि ये त्रुटियां कम से कम 1 बार (तालिका के ऊपरी आधे भाग) में हुई हैं, और संचालन के दिनों का प्रतिशत जिसके दौरान ड्राइव एक निश्चित प्रकार (तालिका का निचला आधा) की त्रुटियों के अधीन थे।


टेबल। 2. विभिन्न प्रकार की त्रुटियों का प्रचलन। तालिका का ऊपरी आधा त्रुटियों से प्रभावित डिस्क का प्रतिशत दिखाता है, और निचला आधा डिस्क उपयोग के दिनों का प्रतिशत दिखाता है जिसके दौरान विभिन्न प्रकार की त्रुटियां हुईं।

3.1। अपारदर्शी त्रुटियां

हम मानते हैं कि सबसे आम अपारदर्शी त्रुटियां अंतिम रूप से पढ़ी जाने वाली त्रुटियां हैं, अर्थात, ऐसी त्रुटियां जिन्हें बार-बार पढ़े गए ऑपरेशन द्वारा ठीक नहीं किया जा सकता है। ड्राइव के मॉडल के आधार पर, कम से कम 20-63% डिवाइसों में डिस्क संचालन के 1000 दिनों में से 2-6 दिनों के भीतर ऐसी त्रुटि हुई है।

हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि अंतिम पढ़ने की त्रुटियों की संख्या अपरिवर्तनीय त्रुटियों की संख्या के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध है और ये अंतिम रीड त्रुटियां पूरी तरह से होती हैं क्योंकि ईसीसी का उपयोग करके बिट क्षति को ठीक नहीं किया जा सकता है। सभी डिस्क मॉडल के लिए, अंतिम पठन त्रुटियों में परिमाण के 2 आदेश अधिक बार होते हैं (यदि आप उन दिनों की संख्या पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जब इन त्रुटियों के होने पर डिस्क का उपयोग किया गया था) किसी अन्य प्रकार की अपारदर्शी त्रुटियों की तुलना में।

पढ़ने की त्रुटियों के विपरीत, त्रुटियों को लिखना शायद ही कभी अपारदर्शी त्रुटियों में बदल जाता है। मॉडल के आधार पर, केवल 1.5-2.5% डिस्क ने ऑपरेशन के 10,000 दिनों में से 1-4 दिनों के भीतर एक अंतिम लेखन त्रुटि का अनुभव किया, अर्थात। बार-बार कोशिशों के बाद भी सही नहीं किया जा सकने वाला असफल लेखन अभियान। अंतिम पढ़ने और लिखने की त्रुटियों की आवृत्ति में यह अंतर शायद इस तथ्य के कारण है कि असफल लेखन ऑपरेशन को बिट्स के साथ क्षेत्र में डिस्क पर किसी अन्य स्थान पर लिखने से ठीक किया गया था। इस प्रकार, यदि रीड ऑपरेशन की विफलता केवल कई दूषित बिट्स की उपस्थिति के कारण हो सकती है, तो अंतिम लेखन त्रुटि एक बड़ी हार्डवेयर समस्या का संकेत देती है।

मेटा त्रुटियां लिखने की त्रुटियों की दर की तुलना में एक आवृत्ति पर होती हैं, लेकिन अंतिम बार पढ़ने की त्रुटियों की तुलना में बहुत कम होती हैं। यह आश्चर्य की बात नहीं है, यह देखते हुए कि डिस्क में वास्तविक डेटा की मात्रा से बहुत कम मेटाडेटा है, जो मेटाडेटा तक पहुंच की आवृत्ति को कम करता है। अन्य अपारदर्शी त्रुटियां (टाइमआउट त्रुटियां और प्रतिक्रिया त्रुटियां) काफी दुर्लभ हैं और, एक नियम के रूप में, डिस्क संचालन के 100,000 दिनों में से 1 दिन के दौरान 1% से कम डिस्क को प्रभावित करती हैं।

3.2। पारदर्शी त्रुटियां

आश्चर्य की बात नहीं, बग फिक्स पारदर्शी त्रुटि का सबसे आम प्रकार है। लगभग सभी ड्राइव में कम से कम कुछ सही त्रुटियां हैं जो डिस्क ऑपरेशन के अधिकांश दिनों (61-90%) के दौरान होती हैं। बिट त्रुटि दर विश्लेषण (RBER) सहित अधिक विवरण में त्रुटियों को ठीक किया जा सकता है, इस लेख की धारा 4 में चर्चा की गई है।

निम्नलिखित सबसे आम पारदर्शी त्रुटि प्रकार लिखते हैं और त्रुटियों को मिटाते हैं। आमतौर पर वे 6-10% ड्राइव में होते हैं, लेकिन कुछ मॉडल के लिए एसएसडी 40-68% तक पहुंचते हैं। ज्यादातर मामलों में, ऐसी त्रुटियां ऑपरेशन के 10,000 दिनों में से 5 दिनों से कम समय में होती हैं। हमारे शोध के अनुसार, त्रुटियों को लिखना और मिटाना इकाई को नुकसान पहुंचाता है, इस मुद्दे पर खंड 6 में विस्तार से चर्चा की गई है।

रीड ऑपरेशन के दौरान होने वाली त्रुटियां पारदर्शी त्रुटियों की तुलना में कम आम हैं, शायद इसलिए, ईसीसी का उपयोग करके मक्खी पर त्रुटियों को ठीक करने के अलावा, यह समस्या दोहराया संचालन द्वारा तय नहीं है। अधूरी पड़ी त्रुटियां, अर्थात्, बार-बार प्रयास द्वारा सही की जा सकने वाली त्रुटियों को पढ़ा जा सकता है, 2% से कम ड्राइव में होता है और डिस्क संचालन के 100,000 दिनों में से 2-8 दिनों से कम समय तक रहता है।

परिणामस्वरूप, बड़ी संख्या में डिस्क ऑपरेशन के दौरान होने वाली सुधारात्मक त्रुटियों के अलावा, पारदर्शी त्रुटियां सभी प्रकार की अपारदर्शी त्रुटियों की तुलना में कम बार होती हैं। सबसे आम प्रकार की अपारदर्शी त्रुटियां अचूक त्रुटियां हैं जो डिस्क संचालन के 1000 दिनों में से 2-6 दिनों में होती हैं।

4. बिट त्रुटि दर (आरईबीआर)

फ्लैश ड्राइव की विश्वसनीयता के मूल्यांकन के लिए मानक मीट्रिक डिस्क की बिट त्रुटि दर (आरईबीआर) है, जिसे क्षतिग्रस्त बिट्स की संख्या के अनुपात के रूप में परिभाषित किया जाता है बिट्स की संख्या को पढ़ा जाता है (जिसमें सुधार योग्य और अयोग्य त्रुटियों दोनों के मामले भी शामिल हैं)।

ड्राइव (eMLC-A और eMLC-B मॉडल) की दूसरी पीढ़ी क्षतिग्रस्त बिट्स और रीड बिट्स की सटीक संख्या प्रदान करती है, जिससे हमें उच्च सटीकता के साथ RBER निर्धारित करने की अनुमति मिलती है।
ड्राइव की पहली पीढ़ी सटीक रूप से पढ़ी गई बिट्स की रिपोर्ट करती है, लेकिन 16 डेटा ब्लॉक वाले प्रत्येक पृष्ठ के लिए, केवल डेटा ब्लॉक के क्षतिग्रस्त बिट्स की संख्या पर एक रिपोर्ट प्रदान की जाती है जिसमें क्षतिग्रस्त बिट्स की सबसे बड़ी संख्या थी। इसके परिणामस्वरूप, सबसे खराब सांख्यिकीय मामले में, जब सभी ब्लॉकों में त्रुटियां होती हैं और इन त्रुटियों की संख्या समान होती है, डिस्क स्थिति रिपोर्ट के आधार पर प्राप्त गुणांक की तुलना में आरईबी गुणांक 16 गुना अधिक हो सकता है।

एक ही पीढ़ी के ड्राइव के बीच तुलना करते समय यह समस्या ज्यादा मायने नहीं रखती है, लेकिन विभिन्न पीढ़ियों की ड्राइव की तुलना करते समय इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए।


टेबल। 3. विभिन्न SSD मॉडल के लिए एकत्रित बिट त्रुटि दर RBER।

4.1। उच्च स्तरीय आरईबी समीक्षा

तालिका 3 इस मॉडल के सभी ड्राइव के लिए प्रत्येक ड्राइव मॉडल के साथ-साथ 95 वें और 99 वें प्रतिशत के लिए माध्य RBER मान को दर्शाता है। हमने मध्यस्थों और प्रतिशत के साथ काम करने का फैसला किया, क्योंकि हम पाते हैं कि औसत संकेतक कई तेज प्रतिष्ठित मूल्यों के कारण अत्यधिक पक्षपाती हैं, जिससे किसी भी रुझान की पहचान करना मुश्किल हो जाता है।

हम अलग-अलग ड्राइव मॉडल के लिए RBER में बड़े अंतर का निरीक्षण करते हैं, पहली पीढ़ी के ड्राइव के लिए 5.8e-10 से लेकर 3e-08 तक। ये अंतर तब और अधिक बढ़ जाते हैं, जब माध्य RBER के मान पर नहीं, बल्कि 95 वें या 99 वें प्रतिशतक पर विचार करते हैं। उदाहरण के लिए, 99 वीं RBER का प्रतिशत SLC-B मॉडल के लिए 2.2e-08 से लेकर MLC-D मॉडल के लिए 2.7e-05 तक है। एक ही मॉडल की ड्राइव लाइन के भीतर भी बड़े अंतर हैं: 99 वें पर्सेंटाइल में आरईबीआर ड्राइव एक ही मॉडल के माध्य आरबीबी ड्राइव की तुलना में कम से कम परिमाण का क्रम होता है।

मॉडल के बीच आरबीआर अंतर को आंशिक रूप से अंतर्निहित फ्लैश तकनीक के अंतर से समझाया जा सकता है। MLC मॉडल के लिए RBER मूल्य SLC मॉडल से अधिक है, इसलिए SLC मॉडल की उच्च कीमत कम RBER मूल्य को ध्यान में रखती है। इस आलेख के खंड 5 में, हम देखेंगे कि ये अंतर उपयोगकर्ता को दिखाई देने वाली अपारदर्शी त्रुटियों में अंतर में कैसे परिवर्तित होते हैं।
EMLC मॉडल RBER की रिपोर्ट करते हैं, जो अन्य ड्राइव मॉडल की तुलना में अधिक परिमाण के कई ऑर्डर हैं। यहां तक ​​कि इस बात को ध्यान में रखते हुए कि पहली पीढ़ी की आरईबीआर ड्राइव सबसे खराब स्थिति में 16 गुना अधिक हो सकती है, गुणांक मानों में मौजूदा अंतर परिमाण का एक बड़ा क्रम है। हम मानते हैं कि एक आकार का कारक है, क्योंकि दो ईएमएलसी मॉडल में अन्य सभी ड्राइव मॉडल की तुलना में सबसे कम माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक लिथोग्राफी वाले चिप्स हैं।

अंत में, ऐसे कोई निर्माता नहीं हैं जिनके उत्पादों के अन्य निर्माताओं के उत्पादों पर लाभ हैं। एसएलसी और ईएमएलसी डिस्क समूह के भीतर, एक ही विक्रेता समूह में सबसे खराब और सबसे अच्छे मॉडल दोनों में से एक का उत्पादन करता है।
सामान्य तौर पर, RBER डिस्क मॉडल के साथ-साथ एक ही मॉडल के SDDs के बीच बहुत भिन्न होता है। यह हमें RBER को प्रभावित करने वाले कारकों का और अध्ययन करने के लिए प्रेरित करता है।

4.2। क्या कारक आरईबी मूल्य को प्रभावित करते हैं

इस खंड में, हम कई कारकों के आरईबीआर पर प्रभाव की जांच करेंगे:

• कार्यक्रम / मिटा (पीई) चक्र के कारण पहनते हैं;
• भौतिक आयु, अर्थात् उन महीनों की संख्या जिसके दौरान पीई चक्रों की परवाह किए बिना उपकरण को क्षेत्र में संचालित किया गया था;
• वर्कलोड, पढ़ने, लिखने और मिटाए गए कार्यों की संख्या, साथ ही साथ पृष्ठ पर उन ऑपरेशनों की संख्या, जो मेमोरी सेल के साथ संभावित रूप से नुकसान पहुंचा सकते हैं;
• अन्य प्रकार की त्रुटियों की उपस्थिति।

हमने RBER पर प्रत्येक कारक के प्रभाव का दो अलग-अलग तरीकों से अध्ययन किया। हमने RBER पर कारकों के प्रभाव की साजिश रचकर दृश्य दृश्य डेटा का उपयोग किया और सहसंबंध गुणांक के उपयोग से प्रभाव के मात्रात्मक संकेतकों की जांच की। हमने स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक का उपयोग किया है, क्योंकि यह गैर-पैरामीट्रिक तरीकों में मोनोटोनिक गैर-संबंध संबंधों को कवर कर सकता है, उदाहरण के लिए, पियर्सन के सहसंबंध गुणांक।

व्यक्तिगत कारकों का विस्तार से विश्लेषण करने से पहले, हमने एक सारांश ग्राफ संकलित किया, जैसा कि चित्र 1 में दिखाया गया है।


अंजीर। 1. डिस्क ऑपरेशन और अन्य कारकों के महीने के दौरान RBER मूल्य के बीच स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक की निर्भरता।

यह स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध के बीच संबंध को दर्शाता है कि डिस्क और संचालन के महीने के दौरान RBER मूल्य के बीच गुणांक जैसे कि पिछले पीई चक्रों की संख्या, इस महीने में पढ़ने, लिखने या मिटाए जाने की संख्या, पिछले महीने में RBER का मान, और अपरिवर्तनीय त्रुटियों की संख्या (UE) पिछला महीना। स्पीयरमैन का रैंक सहसंबंध गुणांक -1 (मजबूत नकारात्मक सहसंबंध) से +1 (मजबूत सकारात्मक सहसंबंध) तक भिन्न हो सकता है।

लेबल का प्रत्येक समूह RBER और एक विशेष कारक (X अक्ष पर व्याख्या देखें) के बीच सहसंबंध गुणांक दिखाता है, और प्रत्येक समूह में अलग-अलग लेबल विभिन्न ड्राइव मॉडल के अनुरूप होते हैं। सभी सहसंबंध गुणांक 95% से अधिक आत्मविश्वास के पात्र हैं।

हमने यह सुनिश्चित किया कि पिछले महीने में घातक त्रुटियों की घटना को छोड़कर सभी कारक, कम से कम कुछ मॉडलों के साथ, RBER के साथ एक स्पष्ट संबंध प्रदर्शित करें। हमने इस तथ्य पर भी ध्यान आकर्षित किया कि इनमें से कुछ निर्भरताएं झूठी हो सकती हैं, क्योंकि कुछ कारक एक-दूसरे के साथ सहसंबंधित हो सकते हैं, इसलिए हमने प्रत्येक कारक की अगले विस्तार से अधिक विस्तार से जांच की।

4.2.1। RBER और पहनते हैं

चूँकि फ़्लैश मेमोरी सेल का धीरज सीमित है, RBER का गुणांक बढ़ते हुए प्रोग्राम / Erase (PE) चक्रों के साथ बढ़ता है। चित्रा 2 में आरईबी और पीई चक्रों के बीच उच्च सहसंबंध गुणांक उनके रिश्ते को साबित करते हैं।


अंजीर। 2. मीडियन की निर्भरता और पीई चक्रों की संख्या पर 95 प्रतिशत आरईबी।

2 95- RBER . , PE, 95- RBER .

, , RBER PE , 95- RBER. , , . : , , .

, RBER , , RBER PE. , MLC RBER PE, , PE (3,000 MLC), 4- RBER.

, , RBER , (., , MLC-D PE = 3000). , RBER 3- PE, , , PE.

…

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