फ्लैश विश्वसनीयता: अपेक्षित और अप्रत्याशित। भाग 1. USENIX एसोसिएशन का XIV सम्मेलन। फ़ाइल भंडारण तकनीक4.2.2। आरईबी और डिस्क की उम्र (पीई चक्रों को छोड़कर)।
चित्र 1 में RBER और उम्र के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध दिखाया गया है, जो क्षेत्र में डिस्क संचालन के महीनों की संख्या के बराबर है। हालांकि, यह एक गलत सहसंबंध हो सकता है, क्योंकि यह संभावना है कि पुराने डिस्क में अधिक पीई है और इसलिए आरईबी पीई चक्रों के साथ अधिक जुड़ा हुआ है।
पीई चक्रों के कारण पहनने पर उम्र के प्रभाव को खत्म करने के लिए, हमने कंटेनरों के बीच कट-ऑफ के रूप में पीई चक्र के वितरण के डिकाइल का उपयोग करते हुए सभी महीनों के संचालन को कंटेनरों में बांटा, उदाहरण के लिए, पहले कंटेनर में डिस्क के सभी महीनों का संचालन होता है, जब तक पीई चक्र के वितरण का पहला डिकाइल नहीं होता है, और इसी तरह। पर। हमने जाँच की कि प्रत्येक कंटेनर के भीतर, PE और RBER चक्रों के बीच संबंध अधिक छोटा है (क्योंकि प्रत्येक कंटेनर केवल PE चक्रों की एक छोटी श्रृंखला को कवर करता है), और फिर हमने RBER और डिस्क की आयु के बीच प्रत्येक कंटेनर के लिए सहसंबंध गुणांक की गणना अलग से की।
हमने प्रत्येक मॉडल के लिए अलग से यह विश्लेषण किया, क्योंकि किसी भी देखे गए सहसंबंध छोटे और पुराने मॉडल के बीच अंतर के कारण नहीं हैं, बल्कि पूरी तरह से एक ही मॉडल के डिस्क की उम्र तक हैं। हमने देखा कि पीई डिस्क के प्रभाव को सीमित करने के बाद भी, जैसा कि सभी डिस्क मॉडल के लिए, क्षेत्र में डिस्क ऑपरेशन के महीनों की संख्या और इसके आरईबी (सहसंबंध गुणांक 0.2 से 0.4 तक कम हो गए) के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध था।
अंजीर। 3. नए और पुराने ड्राइव के लिए आरईबी और पीई चक्रों की संख्या के बीच संबंध बताता है कि ड्राइव की आयु पहनने के कारण पीई चक्रों की परवाह किए बिना आरईबी मूल्य को प्रभावित करती है।हमने ड्राइव आयु के प्रभाव को 1 वर्ष तक की "युवा" उम्र में और 4 साल से अधिक उम्र के डिस्क के संचालन के दिनों को अलग करके ड्राइव आयु के प्रभाव की कल्पना की, जिसके बाद हमने पीई चक्रों की संख्या पर प्रत्येक समूह के आरईबी की निर्भरता की साजिश रची। चित्र 3 MLC-D ड्राइव मॉडल के लिए ये परिणाम दिखाता है। हम पीई साइकिल के सभी मूल्यों में पुराने और नए डिस्क के समूहों के बीच आरईबी गुणांक के मूल्यों में एक उल्लेखनीय अंतर देखते हैं।
इससे हमने निष्कर्ष निकाला कि क्षेत्र में डिस्क के उपयोग के दिनों से मापी जाने वाली आयु, पीई चक्रों के प्रभाव के कारण मेमोरी कोशिकाओं के पहनने पर ध्यान दिए बिना RBER पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है। इसका मतलब है कि अन्य कारक, जैसे कि सिलिकॉन एजिंग, डिस्क की भौतिक गिरावट में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
4.2.3। आरईबी और कार्यभार।
बिट त्रुटियों को चार तंत्रों में से एक के कारण माना जाता है:
- स्मृति सेल समय के साथ डेटा खो देता है, तो अवधारण त्रुटियों
गड़बड़ी त्रुटियों को पढ़ें, जिसमें एक रीड ऑपरेशन पड़ोसी सेल की सामग्री को नुकसान पहुंचाता है; - डिस्टर्ब एरर लिखें, जिसमें एक रीड ऑपरेशन पड़ोसी सेल की सामग्री को नुकसान पहुंचाता है;
- अधूरा मिटा त्रुटियों जब सेल के सामग्री को पूरी तरह से नष्ट नहीं करता है।
पिछले तीन प्रकारों से संबंधित त्रुटियां (पढ़ें डिस्टर्ब, डिस्टर्ब, डिस्टर्ब, इरेक्ट एसेज़) को वर्कलोड के साथ सहसंबंधित करते हैं, इसलिए RBER और वर्कलोड के बीच संबंध को समझने से हमें विभिन्न त्रुटि तंत्रों के प्रसार को समझने में मदद मिलती है। हाल के एक अध्ययन में, "क्षेत्र में फ्लैश मेमोरी विफलताओं का एक बड़े पैमाने पर अध्ययन" (MEZA, J., WU, Q., KUMAR, S., MUTLU, O। "क्षेत्र में फ्लैश मेमोरी विफलताओं का एक बड़े पैमाने पर अध्ययन।" कंप्यूटर सिस्टम, न्यू यॉर्क, 2015, SIGMETRICS '15, ACM, पीपी। 177-190) के मापन और मॉडलिंग पर ACM SIGMETRICS इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस की कार्यवाही ने निष्कर्ष निकाला है कि भंडारण त्रुटियों क्षेत्र में समाप्त हो गई हैं, जबकि। उल्लंघन की त्रुटियों को पढ़ना बहुत मामूली है।
चित्र 1 डिस्क ऑपरेशन के दिए गए महीने में RBER मान और कुछ मॉडलों के लिए एक ही महीने में पढ़ने, लिखने और मिटाए जाने की संख्या के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध दिखाता है (उदाहरण के लिए, एमएलसी-बी मॉडल के लिए 0.2 से ऊपर सहसंबंध गुणांक और मॉडल के लिए 0.6 ऊपर) एसएलसी बी)। हालाँकि, यह एक गलत सहसंबंध हो सकता है, क्योंकि मासिक कार्यभार पीई चक्रों की कुल संख्या से संबंधित हो सकता है।
हमने धारा 4.2.2 में वर्णित समान कार्यप्रणाली का उपयोग पीई चक्रों पर ड्राइव के संचालन के महीनों को अलग करके पीई चक्रों के प्रभावों को अलग करने के लिए किया था, और फिर हमने प्रत्येक कंटेनर के लिए सहसंबंध गुणांक अलग-अलग निर्धारित किए।
हमने देखा कि डिस्क ऑपरेशन के एक महीने में रीड ऑपरेशंस की संख्या और उसी महीने में RBER वैल्यू के बीच सहसंबंध को MLC-B और SLC-B मॉडल के लिए संरक्षित किया जाता है, यहां तक कि पीई चक्रों की सीमा के साथ भी। हमने एक समान विश्लेषण भी दोहराया, जहां हमने समानांतर लेखन और मिटाए गए कार्यों की संख्या पर रीड ऑपरेशंस के प्रभाव को बाहर रखा, और निष्कर्ष निकाला कि आरबीसी और रीड ऑपरेशंस की संख्या के बीच संबंध एसएलसी-बी मॉडल के लिए संरक्षित है।
चित्र 1 में RBER और लिखने और संचालन को मिटाने के बीच संबंध को भी दिखाया गया है, इसलिए हमने पढ़ने, लिखने और संचालन को मिटाने के लिए एक ही विश्लेषण को दोहराया। हमने निष्कर्ष निकाला कि पीई छोरों और पढ़ने के संचालन के प्रभावों को सीमित करते हुए, आरईबी मूल्य और लिखने और मिटाए जाने की संख्या के बीच कोई संबंध नहीं है।
इस प्रकार, ऐसे डिस्क मॉडल हैं जहां रीड उल्लंघन त्रुटियां RBER पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती हैं। दूसरी ओर, इस बात का कोई प्रमाण नहीं है कि RBER लेखन त्रुटियों से प्रभावित है या अपूर्ण त्रुटियां हैं।
4.2.4 RBER और लिथोग्राफी।
वस्तुओं के आकार में अंतर आंशिक रूप से एक ही तकनीक, अर्थात, MLC या SLC का उपयोग करके डिस्क मॉडल के लिए RBER मूल्यों में अंतर को समझा सकता है। (इस अध्ययन में शामिल विभिन्न मॉडलों की लिथोग्राफी के अवलोकन के लिए तालिका 1 देखें)।
उदाहरण के लिए, 34nm लिथोग्राफी (SLC-A और SLC-D मॉडल) वाले 2 SLC मॉडल में RBER है, जो 50 एनएम माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक लिथोग्राफी (SLC-B और SLC-C मॉडल) के साथ 2 मॉडल से अधिक परिमाण का एक आदेश है। MLC मॉडल के मामले में, केवल 43nm मॉडल (MLC-B) में एक माध्य RBER है, जो 50 एनएम लिथोग्राफी के साथ 3 अन्य मॉडलों की तुलना में 50% अधिक है। इसके अलावा, यह आरईबीआर अंतर 4 गुना बढ़ जाता है क्योंकि डिस्क पहनती है, जैसा कि चित्र 2 में दिखाया गया है। आखिरकार, थिनर लिथोग्राफी एमएलसी ड्राइव की तुलना में ईएमएलसी ड्राइव के लिए उच्च आरईबीआर को समझा सकती है। कुल मिलाकर, हमारे पास स्पष्ट सबूत हैं कि लिथोग्राफी RBER को प्रभावित करती है।
4.2.5। अन्य त्रुटियों की उपस्थिति।
हमने RBER और अन्य प्रकार की त्रुटियों के बीच संबंध की जांच की, उदाहरण के लिए, घातक त्रुटियां, टाइमआउट त्रुटियां, आदि, विशेष रूप से, क्या अन्य प्रकार की त्रुटियों के प्रभाव से एक महीने के बाद RBER मूल्य अधिक हो जाएगा।
चित्रा 1 से पता चलता है कि पिछले महीने के आरईबी मूल्य से हमें भविष्य के आरबीआर मूल्यों (0.8 से ऊपर सहसंबंध गुणांक) की भविष्यवाणी करने की अनुमति मिलती है, घातक त्रुटियों और आरईबी (अंजीर में सबसे सही एक में तत्वों का समूह) के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं है। अन्य प्रकार की त्रुटियों के लिए, सहसंबंध गुणांक और भी कम है (आकृति में नहीं दिखाया गया है)। हमने इस लेख के खंड 5.2 में RBER और घातक त्रुटियों के बीच संबंध की जांच जारी रखी।
4.2.6। अन्य कारकों का प्रभाव।
हमें इस बात के प्रमाण मिले कि ऐसे कारक हैं जिनका आरईबीआर पर महत्वपूर्ण प्रभाव है और जो हमें प्राप्त आंकड़ों का हिसाब नहीं दे सकते हैं। विशेष रूप से, हमने देखा कि किसी विशेष डिस्क मॉडल के लिए RBER उस क्लस्टर पर निर्भर करता है जिसमें डिस्क तैनात है। एक अच्छा उदाहरण चित्र 4 है, जो तीन अलग-अलग समूहों (धराशायी लाइनों) में एमएलसी-डी ड्राइव के लिए पीई चक्रों पर आरईबीआर की निर्भरता को दर्शाता है और डिस्क की कुल संख्या (ठोस लाइन) के सापेक्ष इस मॉडल के लिए आरईबीआर के साथ इसकी तुलना है। हमारा मानना है कि ये अंतर तब भी बने रहते हैं जब हम डिस्क के युग या रीड ऑपरेशन की संख्या जैसे कारकों के प्रभाव को सीमित करते हैं।
इस कारक के लिए एक संभावित स्पष्टीकरण विभिन्न समूहों में कार्यभार के प्रकार में अंतर है, क्योंकि हम उस क्लस्टर का निरीक्षण करते हैं जिनके कार्यभार में सबसे अधिक पढ़ने / लिखने के गुणांक होते हैं, जिनमें सबसे अधिक RBER होता है।
अंजीर। 4 ए), बी)। तीन अलग-अलग समूहों में पीई चक्रों के आधार पर माध्य आरईबी मान और तीन अलग-अलग समूहों में पीई चक्रों की संख्या पर पढ़ने / लिखने के गुणांक की निर्भरता।उदाहरण के लिए, चित्रा 4 (बी) एमएलसी-डी ड्राइव मॉडल के लिए विभिन्न समूहों के पढ़ने / लिखने के गुणांक दिखाता है। हालांकि, पढ़ने / लिखने का अनुपात सभी मॉडलों के लिए समूहों के बीच के अंतर को स्पष्ट नहीं करता है, इसलिए, ऐसे अन्य कारक हो सकते हैं जो हमारे डेटा को ध्यान में नहीं रखते हैं, उदाहरण के लिए, पर्यावरणीय कारक या कार्यभार के अन्य बाहरी पैरामीटर।
4.3। त्वरित स्थायित्व परीक्षणों के दौरान आरईबीआर।
अधिकांश वैज्ञानिक कार्य, साथ ही औद्योगिक पैमाने पर मीडिया को खरीदते समय किए गए परीक्षण, त्वरित स्थायित्व परीक्षणों के परिणामों के आधार पर क्षेत्र में उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करते हैं। हमने यह समझने का फैसला किया कि ऐसे परीक्षणों के परिणाम ठोस राज्य भंडारण मीडिया के संचालन के व्यावहारिक अनुभव के अनुरूप कैसे हैं।
Google डेटा केंद्रों को आपूर्ति किए गए उपकरणों के त्वरित परीक्षण की सामान्य कार्यप्रणाली के अनुसार किए गए परीक्षण के परिणामों के विश्लेषण से पता चला है कि आरईबी क्षेत्र के मूल्यों की भविष्यवाणी की तुलना में काफी अधिक है। उदाहरण के लिए, ईएमएलसी-एक मॉडल के लिए, क्षेत्र-संचालित डिस्क के लिए औसत आरईबी (परीक्षण के अंत में पीई चक्रों की संख्या 600 तक पहुंच गई) 1e-05 थी, जबकि प्रारंभिक त्वरण परीक्षण के परिणामों के अनुसार, इस तरह के आरईबी मूल्य से अधिक के अनुरूप होना चाहिए पीई के 4000 चक्र। यह इंगित करता है कि प्रयोगशाला परीक्षणों से प्राप्त RBER अनुमानों के आधार पर क्षेत्र में RBER मूल्य का सटीक अनुमान लगाना बहुत मुश्किल है।
हमने यह भी नोट किया कि त्वरित परीक्षण के दौरान कुछ प्रकार की त्रुटियों को पुन: पेश करना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, एमएलसी-बी मॉडल के मामले में, क्षेत्र में लगभग 60% ड्राइव में अचूक त्रुटियां हैं और लगभग 80% ड्राइव ने ब्लॉक को नुकसान पहुंचाया है। हालांकि, त्वरित स्थायित्व परीक्षणों के दौरान, छह उपकरणों में से किसी ने भी कोई भी अयोग्य त्रुटियों का अनुभव नहीं किया जब तक कि डिस्क पीई चक्र की सीमा से तीन गुना से अधिक तक न पहुंच जाए। ईएमएलसी मॉडल के लिए, इस क्षेत्र में अयोग्य त्रुटियां 80% से अधिक डिस्क में हुईं, जबकि त्वरित परीक्षण में, 15,000 पीई चक्रों तक पहुंचने के बाद ऐसी त्रुटियां हुईं।
हमने पिछले शोध पत्र में वर्णित RBER की भी समीक्षा की, जो एक नियंत्रित वातावरण में प्रयोगों पर आधारित थी, और इस निष्कर्ष पर पहुंची कि मूल्यों में भिन्नता की सीमा बेहद अधिक है। उदाहरण के लिए, एल.एम. 2009-2012 में समूह और अन्य लोग डिस्क के लिए आरईबी मानों को इंगित करते हैं जो पीई चक्रों के लिए सीमा मूल्यों तक पहुंचने के करीब हैं। उदाहरण के लिए, एसएलसी और एमएलसी उपकरणों के लिए, जो हमारे काम (25-50nm) में उपयोग की गई लिथोग्राफी के आकार के समान है, RBER का मूल्य 1e-08 से 1e-03 तक होता है, और परीक्षण किए गए अधिकांश ड्राइव मॉडल के लिए, RBER का मूल्य 1e-06 के करीब था।
हमारे अध्ययन में, पीई चक्र सीमा तक पहुंचने वाले तीन डिस्क मॉडल में 3e-08 से 8e-08 तक RBERs थे। यहां तक कि यह ध्यान में रखते हुए कि हमारी संख्या कम सीमा है और बिल्कुल खराब स्थिति में वे मूल्यों को 16 गुना बड़ा ले सकते हैं, या 95 वें प्रतिशत आरईबी को ध्यान में रखते हुए, हमारे द्वारा प्राप्त मूल्य अभी भी बहुत कम हैं।
सामान्य तौर पर, जबकि क्षेत्र में वास्तविक आरईबी मान त्वरित स्थायित्व परीक्षणों के आधार पर अनुमानित मूल्यों से अधिक है, वे अभी भी अन्य अनुसंधान पत्रों में रिपोर्ट किए गए समान उपकरणों के लिए अधिकांश आरईबीआर से कम हैं, और जिनकी गणना प्रयोगशाला के आधार पर की जाती है परीक्षण। इसका मतलब है कि आपको क्षेत्र में आरईबीआर के अनुमानित मूल्यों पर भरोसा नहीं करना चाहिए, जो त्वरण स्थायित्व परीक्षणों के परिणामों के आधार पर प्राप्त किए गए थे।
5. अपरिवर्तनीय त्रुटियां।
इस लेख के खंड 3 में चर्चा की गई अयोग्य त्रुटियों (यूई) की व्यापक घटना को देखते हुए, इस खंड में हम उनकी विशेषताओं का अधिक विस्तार से अध्ययन करते हैं। हम चर्चा करते हैं कि यूईएस को मापने के लिए किस मीट्रिक का उपयोग किया जाए, विचार करें कि वे आरईबी से कैसे संबंधित हैं, और विभिन्न कारक ईई को कैसे प्रभावित करते हैं।
5.1। क्यों UBER गुणांक का कोई मतलब नहीं है।
अचूक त्रुटियों को चिह्नित करने वाला मानक मीट्रिक, UBER है, जो अचूक बिट त्रुटियों का अनुपात है, यानी कुल बिट्स की अचूक बिट त्रुटियों की संख्या के अनुपात को पढ़ा जाता है।
यह मीट्रिक स्पष्ट रूप से मानता है कि अचूक त्रुटियों की संख्या किसी तरह पढ़ी गई बिट्स की संख्या से जुड़ी होती है, जिसका अर्थ है कि इस संख्या को सामान्य किया जाना चाहिए।
यह धारणा सही त्रुटियों के लिए सही है, जहां यह पाया जाता है कि किसी दिए गए महीने में देखी गई त्रुटियों की संख्या समान अवधि में रीड ऑपरेशन की संख्या के साथ दृढ़ता से सहसंबंधी होती है (स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक 0.9 से अधिक है)। इस तरह के मजबूत सहसंबंध का कारण यह है कि ईसीसी के साथ इसे ठीक करते समय एक क्षतिग्रस्त बिट भी, इसे संबोधित प्रत्येक रीड ऑपरेशन के साथ त्रुटियों की संख्या में वृद्धि जारी रखेगा, क्योंकि किसी त्रुटि का पता चलने पर क्षतिग्रस्त बिट वाले सेल का मूल्यांकन तुरंत ठीक नहीं किया जाता है (डिस्क) केवल समय-समय पर क्षतिग्रस्त बिट्स के साथ पृष्ठों को फिर से लिखना)।
अपरिवर्तनीय त्रुटियों के लिए एक ही धारणा काम नहीं करती है। एक अपरिवर्तनीय त्रुटि क्षतिग्रस्त ब्लॉक के आगे उपयोग को बाहर करती है, इसलिए, एक बार पता लगने के बाद, ऐसा ब्लॉक भविष्य में त्रुटियों की संख्या को प्रभावित नहीं करेगा।
इस धारणा की आधिकारिक पुष्टि करने के लिए, हमने डिस्क ऑपरेशन के एक महीने में रीड ऑपरेशंस की संख्या और एक ही समय अवधि के लिए घातक त्रुटियों की संख्या के बीच के संबंधों को मापने के लिए विभिन्न मैट्रिक्स का उपयोग किया, जिसमें विभिन्न सहसंबंध गुणांक (पियर्सन, स्पीयरमैन, केंडल), साथ ही साथ रेखांकन अध्ययन का एक दृश्य अध्ययन भी शामिल था। । अयोग्य त्रुटियों की संख्या के अलावा, हमने अचूक त्रुटियों के साथ घटनाओं की आवृत्ति की भी जांच की (उदाहरण के लिए, संभावना है कि एक डिस्क में एक निश्चित अवधि के लिए कम से कम एक ऐसी घटना होगी) और रीड ऑपरेशन के साथ उनका संबंध।
हमें रीड की संख्या और घातक त्रुटियों की संख्या के बीच संबंध का कोई सबूत नहीं मिला। सभी ड्राइव मॉडल के लिए, सहसंबंध गुणांक 0.02 से नीचे थे, और ग्राफ ने रीड ऑपरेशन की संख्या में वृद्धि के साथ यूई में कोई वृद्धि नहीं दिखाई।
इस लेख के खंड 5.4 में, हम मानते हैं कि लेखन और मिटाए गए कार्यों का भी अचूक त्रुटियों से कोई संबंध नहीं है, इसलिए, UBER की वैकल्पिक परिभाषा, जो पढ़ने के संचालन के बजाय लिखने या ऑपरेशन को मिटा देती है, का कोई अर्थ नहीं है।
इसलिए, हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि UBER एक महत्वपूर्ण मीट्रिक नहीं है, जहां नियंत्रित वातावरण में परीक्षण के संभावित अपवाद के साथ प्रयोगकर्ता द्वारा रीड ऑपरेशन की संख्या निर्धारित की जाती है। यदि फ़ील्ड परीक्षणों के दौरान UBER का उपयोग मीट्रिक के रूप में किया जाता है, तो यह उच्च संख्या में रीड्स के साथ ड्राइव के लिए त्रुटि दर को कृत्रिम रूप से कम कर देगा और कम आवृत्ति के साथ ड्राइव के लिए इस आवृत्ति को बढ़ा देगा, क्योंकि पढ़ने योग्य संचालन की संख्या की परवाह किए बिना अयोग्य त्रुटियां होती हैं।
5.2। घातक त्रुटियां और आर.बी.आर.
आरईबीआर की प्रासंगिकता को इस तथ्य से समझाया जाता है कि यह ड्राइव की समग्र विश्वसनीयता को निर्धारित करने के उपाय के रूप में कार्य करता है, विशेष रूप से, अयोग्य त्रुटियों की घटना की संभावना के आधार पर। अपने काम में, एन। मिलेके और अन्य ने 2008 में सबसे पहले आरबर के एक समारोह के रूप में घातक त्रुटियों की अपेक्षित आवृत्ति निर्धारित की थी। तब से, कई सिस्टम डेवलपर्स ने इसी तरह के तरीकों का उपयोग किया है, उदाहरण के लिए, आरसीसी और ईसीसी के प्रकार के आधार पर अचूक त्रुटियों की अपेक्षित आवृत्ति का अनुमान लगाया।
इस खंड का उद्देश्य यह दर्शाता है कि आरईबी अपरिवर्तनीय त्रुटियों की कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी करता है। आइए चित्र 5 ए के साथ शुरू करें, जो पहली पीढ़ी के ड्राइव के कई मॉडलों के लिए औसत आरईबी मूल्य के ग्राफ को दिखाता है, उनके ऑपरेशन के दिनों के अंश के सापेक्ष, जिसके दौरान यूई अपरिवर्तनीय त्रुटियां हुईं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि ग्राफ में दिखाए गए 16 मॉडल में से कुछ को विश्लेषणात्मक जानकारी की कमी के कारण तालिका 1 में नहीं दिखाया गया है।
अंजीर। 5 ए। विभिन्न ड्राइव मॉडल के लिए अपरिवर्तनीय त्रुटियों के साथ माध्य आरईबी का सहसंबंध।
अंजीर। 5 ब। एक ही मॉडल के विभिन्न ड्राइव के लिए अयोग्य त्रुटियों के साथ माध्य आरईबी का सहसंबंध।याद रखें कि एक ही पीढ़ी के भीतर सभी मॉडल समान ईसीसी तंत्र का उपयोग करते हैं, इसलिए मॉडल के बीच का अंतर ईसीसी के अंतर पर निर्भर नहीं करता है। हमने RBER और UE घटनाओं के बीच संबंध नहीं देखा। हमने यूई की संभावना की तुलना में 95 वें प्रतिशत आरईबी के लिए एक ही ग्राफ बनाया और फिर से कोई संबंध नहीं देखा।
अगला, हमने व्यक्तिगत डिस्क का विवरण देते समय विश्लेषण को दोहराया, अर्थात्, हमने यह पता लगाने की कोशिश की कि क्या डिस्क हैं जहां एक उच्च आरईबी मूल्य एक उच्च यूई आवृत्ति से मेल खाती है। एक उदाहरण के रूप में, चित्रा 5 बी प्रत्येक एमएलसी-सी मॉडल ड्राइव के लिए औसत आरईबी मूल्य के ग्राफ बनाम यूईएस की संख्या दिखाता है (परिणाम 95 वें प्रतिशत आरईबी के लिए प्राप्त किए गए समान हैं)। फिर, हमने RBER और UE के बीच कोई संबंध नहीं देखा।
अंत में, हमने यह निर्धारित करने के लिए अधिक सटीक समय विश्लेषण किया कि क्या उच्चतर आरईबी के साथ ड्राइव का संचालन उन महीनों के अनुरूप होगा, जिसके दौरान यूईई हुआ था। चित्र 1 में पहले ही संकेत दिया गया था कि अकाट्य त्रुटियों और आरईबी के बीच सहसंबंध गुणांक बहुत कम है। हमने आरईबी के एक समारोह के रूप में यूई की संभावना की साजिश रचने के विभिन्न तरीकों के साथ प्रयोग किया और सहसंबंध के कोई संकेत नहीं मिले।
इस प्रकार, हमने निष्कर्ष निकाला कि आरईबी यूई की भविष्यवाणी करने के लिए एक अविश्वसनीय संकेतक है। इसका मतलब यह हो सकता है कि आरईबीआर के लिए विफलता तंत्र, अपरिवर्तनीय त्रुटियों की घटना के लिए अग्रणी तंत्र से भिन्न होते हैं (उदाहरण के लिए, अलग-अलग कोशिकाओं में निहित त्रुटियां, बड़ी समस्याओं के खिलाफ जो पूरे डिवाइस के साथ उत्पन्न होती हैं)।
5.3। घातक त्रुटियों और पहनते हैं।
चूँकि पहनना फ्लैश मेमोरी के साथ मुख्य समस्याओं में से एक है, चित्रा 6 पीई साइकिल के आधार पर अचूक ड्राइव त्रुटियों की दैनिक संभावना को दर्शाता है।
चित्रा 6. पीई साइकिल के आधार पर अचूक ड्राइव त्रुटियों की दैनिक संभावना।हम ध्यान दें कि ड्राइव की आयु के साथ UE की संभावना लगातार बढ़ जाती है। हालांकि, आरईबी के मामले में, वृद्धि आमतौर पर उम्मीद की तुलना में धीमी है: रेखांकन दिखाते हैं कि यूई पीई पीई चक्रों के साथ रैखिक रूप से बढ़ता है और घातीय रूप से नहीं।
आरईबी के लिए हमने जो दो निष्कर्ष किए हैं, वे भी यूई पर लागू होते हैं: सबसे पहले, पीई चक्र की सीमा तक पहुंचने के बाद त्रुटियों की संभावना में कोई स्पष्ट वृद्धि नहीं होती है, उदाहरण के लिए, एमएलसी-डी मॉडल के लिए चित्रा 6 में, जिनकी पीई सीमा सीमा 3000 है। दूसरे, त्रुटियों की घटना की आवृत्ति अलग-अलग मॉडलों के बीच भी एक ही वर्ग में भिन्न होती है। हालाँकि, RBER के लिए ये अंतर उतने बड़े नहीं हैं।
अंत में, धारा 5.2 में हमारे निष्कर्षों के समर्थन में, हमने पाया कि मॉडल (MLC बनाम SLC) के एक ही वर्ग के भीतर, पीई चक्रों की दी गई संख्या के लिए सबसे कम RBER मूल्यों वाले मॉडल जरूरी नहीं हैं कि UE घटना की संभावना सबसे कम हो। उदाहरण के लिए, 3000 पीई चक्रों के लिए, MLC-D मॉडल ड्राइव में MLC-B मॉडल की तुलना में 4 गुना कम RBER मान थे, हालांकि, MLC-D मॉडल में पीई चक्रों की समान संख्या के साथ UE की संभावना MLC-B मॉडल की तुलना में थोड़ी कम थी।
अंजीर। 7. विभिन्न प्रकार के पिछले त्रुटियों की उपस्थिति पर निर्भरता के एक समारोह के रूप में अचूक ड्राइव त्रुटियों की घटना की मासिक संभावना।5.4। घातक त्रुटियां और कार्यभार।
उन्हीं कारणों से जो कार्यभार RBER को प्रभावित कर सकते हैं (खंड 4.2.3 देखें), यह उम्मीद की जा सकती है कि यह UE को भी प्रभावित करेगा। उदाहरण के लिए, चूंकि हमने देखा है कि रीडिंग एरर्स RBER को प्रभावित करते हैं, रीड ऑपरेशंस भी अयोग्य त्रुटियों की संभावना को बढ़ा सकते हैं।
हमने यूई पर कार्यभार के प्रभाव का विस्तृत अध्ययन किया। हालाँकि, जैसा कि खंड 5.1 में उल्लेख किया गया है, हमें यूई और रीड ऑपरेशन की संख्या के बीच संबंध नहीं मिला। हमने लिखने और संचालन को मिटाने के लिए उसी विश्लेषण को दोहराया और फिर से कोई संबंध नहीं देखा।
ध्यान दें कि पहली नज़र में, आप हमारे पिछले अवलोकन के विरोधाभास को देख सकते हैं, जिसके अनुसार अचूक त्रुटियां पीई चक्र के साथ संबंधित हैं। इसलिए, लिखने और मिटाए जाने की संख्या के साथ सहसंबंध की उम्मीद की जा सकती है।
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