(57)【要約】【課題】ＨＤＤ毎に寿命を高精度に推定すること。【解決手段】本発明は、測定対象のＨＤＤのうち、故障が発生したＨＤＤの情報および特定状態が発生したＨＤＤの情報を収集するＨＤＤ情報収集部１０と、ＨＤＤの特定状態と故障との相関関係を学習するＨＤＤ寿命学習部２０と、測定対象の個々のＨＤＤについて、ＨＤＤ寿命学習部２０が学習した相関関係と、当該ＨＤＤの特定状態の発生件数と、を基に、当該ＨＤＤの寿命を推定するＨＤＤ寿命推定部３０と、を有する。【選択図】図１
2012243369.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集部と、
ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習部と、
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習部が学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定部と、を有するハードディスクドライブ寿命推定システム。
【請求項２】
前記特定状態は、
ＲＡＩＤコントローラがハードディスクドライブに対して発行したコマンドが完了せずに中断した状態、
ハードディスクドライブ内で故障したセクタに対して、代替のセクタを割当てた状態、
ＲＡＩＤコントローラとハードディスクドライブとの接続が失敗した状態、
のいずれかである、請求項１に記載のハードディスクドライブ寿命推定システム。
【請求項３】
前記学習部は、
測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した時点で、その時点までに故障が発生したハードディスクドライブの台数と、測定対象のハードディスクドライブの総台数と、を基に、測定対象のハードディスクドライブ全体の信頼度である第１の信頼度を求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時からその時点までの経過時間である第１の経過時間を求め、
測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した各時点における第１の信頼度および第１の経過時間を基にワイブル確率紙へのプロットを行い、ワイブル確率紙上の直線の傾きを形状母数αとして求め、
測定対象のハードディスクドライブの特定状態の発生件数を区間で区切り、区間毎に、発生件数が当該区間に含まれるハードディスクドライブの台数と、発生件数が当該区間に含まれかつ故障が発生しているハードディスクドライブの台数と、を基に、当該区間のハードディスクドライブの信頼度である第２の信頼度Ｒ（ｔ）を求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間である第２の経過時間ｔを求め、
区間毎に、当該区間のハードディスクドライブの第２の信頼度Ｒ（ｔ）および第２の経過時間ｔと、前記形状母数αと、を数式１に代入することより、当該区間の尺度母数βを求め、
【数１】
2012243369.tif 000025
区間毎に、当該区間の尺度母数βと、前記形状母数αと、を数式２に代入することにより、当該区間のハードディスクドライブの平均寿命μを求め、
【数２】
2012243369.tif 000026
ここで、Γ(x)は、ガンマ関数
各区間における代表値および平均寿命μを基にプロットを行い、プロットした結果を基に数式３における定数ｎ，ｍを求め、
【数３】
2012243369.tif 000027
ここで、H.S.は特定状態の発生件数
前記推定部は、
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、前記定数ｎ，ｍと、を前記数式３に代入することにより、当該ハードディスクドライブの平均寿命μを推定する、請求項１または２に記載のハードディスクドライブ寿命推定システム。
【請求項４】
前記推定部は、
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの平均寿命μと、当該ハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間と、を基に、当該ハードディスクドライブの平均余命を推定し、
測定対象の個々のハードディスクドライブの平均余命を、平均余命の値に応じた色で一覧表示する、請求項３に記載のハードディスクドライブ寿命推定システム。
【請求項５】
ハードディスクドライブ寿命推定システムが行うハードディスクドライブ寿命推定方法であって、
測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集ステップと、
ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習ステップと、
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定ステップと、を有するハードディスクドライブ寿命推定方法。
【請求項６】
前記特定状態は、
ＲＡＩＤコントローラがハードディスクドライブに対して発行したコマンドが完了せずに中断した状態、
ハードディスクドライブ内で故障したセクタに対して、代替のセクタを割当てた状態、
ＲＡＩＤコントローラとハードディスクドライブとの接続が失敗した状態、
のいずれかである、請求項５に記載のハードディスクドライブ寿命推定方法。
【請求項７】
前記学習ステップでは、
測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した時点で、その時点までに故障が発生したハードディスクドライブの台数と、測定対象のハードディスクドライブの総台数と、を基に、測定対象のハードディスクドライブ全体の信頼度である第１の信頼度を求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時からその時点までの経過時間である第１の経過時間を求め、
測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した各時点における第１の信頼度および第１の経過時間を基にワイブル確率紙へのプロットを行い、ワイブル確率紙上の直線の傾きを形状母数αとして求め、
測定対象のハードディスクドライブの特定状態の発生件数を区間で区切り、区間毎に、発生件数が当該区間に含まれるハードディスクドライブの台数と、発生件数が当該区間に含まれかつ故障が発生しているハードディスクドライブの台数と、を基に、当該区間のハードディスクドライブの信頼度である第２の信頼度Ｒ（ｔ）を求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間である第２の経過時間ｔを求め、
区間毎に、当該区間のハードディスクドライブの第２の信頼度Ｒ（ｔ）および第２の経過時間ｔと、前記形状母数αと、を数式４に代入することにより、当該区間の尺度母数βを求め、
【数４】
2012243369.tif 000028
区間毎に、当該区間の尺度母数βと、前記形状母数αと、を数式５に代入することにより、当該区間のハードディスクドライブの平均寿命μを求め、
【数５】
2012243369.tif 000029
ここで、Γ(x)は、ガンマ関数
各区間における代表値および平均寿命μを基にプロットを行い、プロットした結果を基に数式６における定数ｎ，ｍを求め、
【数６】
2012243369.tif 000030
ここで、H.S.は特定状態の発生件数
前記推定ステップでは、
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、前記定数ｎ，ｍと、を前記数式３に代入することにより、当該ハードディスクドライブの平均寿命μを推定する、請求項５または６に記載のハードディスクドライブ寿命推定方法。
【請求項８】
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの平均寿命μと、当該ハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間と、を基に、当該ハードディスクドライブの平均余命を推定するステップと、
測定対象の個々のハードディスクドライブの平均余命を、平均余命の値に応じた色で一覧表示するステップと、をさらに有する請求項７に記載のハードディスクドライブ寿命推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クラウドコンピューティングを実現するデータセンタ内に存在するハードディスクドライブ（以下、適宜「HDD」と呼ぶ）の寿命を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
クラウドコンピューティングを実現するデータセンタ内には、サーバに搭載されたHDDが多数存在する。データセンタを運用していくためには、故障が発生したHDDを新しいHDDに交換する必要がある。データセンタ内では、HDDが多数存在するため、HDDの故障も多数発生するが、HDDを交換するには多くの処理を中断する必要がある。
【０００３】
そのため、あるHDDが与えられた時に、そのHDDの寿命を推定することができれば、寿命が短いと推定されたHDDを計画的に交換することにより、クラウドコンピューティングを実現するデータセンタ全体の信頼性を向上させることができる。
【０００４】
HDDの寿命を推定する技術は、公知のものが幾つかある。
【０００５】
非特許文献1には、HDDの寿命分布が、ワイブル分布（Weibull distribution）に従うという統計的な事実が述べられている。ワイブル分布とは、信頼度R(t)が以下の数式１で表される確率分布である。ここで、tは、HDDの使用を開始した時点からの経過時間である。α，βは、それぞれ形状母数、尺度母数と呼ばれるパラメータである。
【０００６】
【数１】
2012243369.tif 000003
【０００７】
HDDの寿命を推定するには、データセンタにおけるHDD寿命の実績から、α，βの値を推定する必要がある。例えば、非特許文献1では、あるデータセンタにおけるHDDの寿命分布が、α=0.71，β=0.049のワイブル分布に従うことが述べられている。
【０００８】
なお、非特許文献1には、α，βの値を推定する手法については述べられていないが、α，βの値を推定する手法としては、最尤法（Maximum Likelihood Estimation）や、ワイブル確率紙を用いる手法がよく知られている。そのため、これらの手法を用いることで、HDDの寿命を推定することができる。
【０００９】
非特許文献2では、HDDが保持するS.M.A.R.T.（Self-Monitoring, Analysis, and Reporting Technology）パラメータとHDD故障との相関関係を調査している。その結論として、一部のS.M.A.R.T.パラメータとHDDの一部の故障との間には、強い相関関係がみられることを報告している。
【００１０】
その一方で、非特許文献2では、HDDの全ての故障を予測するためには、S.M.A.R.T.パラメータによる手法では不十分であり、HDD寿命を推定するのにS.M.A.R.T.パラメータは適さないと結論付けている。
【００１１】
また、非特許文献2は、S.M.A.R.T.パラメータとHDDの故障との相関関係について調査したのみで、具体的にHDD寿命を推定する手法については記載がない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Bianca Schroeder and Garth A. Gibson: "Disk Failures in the Real World: What Does an MTTF of 1,000,000 Hours Mean to You?", Proceedings of the 5th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST'07), pp.1-16, February 2007.
【非特許文献２】Eduardo Pinheiro, Wolf-Dietrich Weber and Luiz Andre Barroso: "Failure Trends in a Large Disk Drive Population", Proceedings of the 5th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST'07), February 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
非特許文献1の手法は、統計的な手法であるため、精度が極めて低い上、HDD毎に寿命を推定できないという課題がある。
【００１４】
例えば、あるデータセンタ内で、HDDの年間故障率（AFR: Annual Failure Rate）が3.3%であったとする。非特許文献1の手法では、どのHDDを指定したとしても、HDDの寿命は一律で約30年（=1/0.033）と推定される。HDDの寿命が30年と推定されたとして、そのHDDを交換するか否かの判断には、非特許文献1の手法はなんら貢献しない。
【００１５】
一方、非特許文献2は、S.M.A.R.T.パラメータとHDD故障との相関関係を調査し、S.M.A.R.T.パラメータとHDDの一部の故障との間に強い相関関係がみられることを報告している。しかし、非特許文献2の手法は、S.M.A.R.T.パラメータから、どのようにHDD寿命を推定するかが分からないという課題がある。
【００１６】
そこで、本発明の目的は、HDD毎にHDD寿命を高精度に推定することができるハードディスクドライブ寿命推定システム、ハードディスクドライブ寿命推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明のハードディスクドライブ寿命推定システムは、
測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集部と、
ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習部と、
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習部が学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定部と、を有する。
【００１８】
本発明のハードディスクドライブ寿命推定方法は、
ハードディスクドライブ寿命推定システムが行うハードディスクドライブ寿命推定方法であって、
測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集ステップと、
ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習ステップと、
測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定ステップと、を有する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、HDDの特定状態と故障との相関関係を学習し、個々のHDDについて、上記で学習した相関関係と、そのHDDの特定状態の発生件数と、を基に、そのHDDの寿命を推定する。
【００２０】
本発明者らの独自の調査によれば、HDDのいくつかの状態と寿命との間に、強い相関関係があることが判明している。
【００２１】
そのため、HDDの寿命との間に相関関係がある状態を特定状態として選択すれば、HDD毎に寿命を高精度に推定することができるという効果が得られる。
【００２２】
このように、HDD毎に寿命を高精度に推定することができるため、定期的なメンテナンス時に寿命が短いと推定されたHDDを計画的に交換することができ、それにより、クラウドコンピューティングを実現するデータセンタ全体の信頼性を向上させることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態のハードディスクドライブ寿命推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】HDDの信頼度および経過時間をワイブル確率紙にプロットした状態を示す図である。
【図３】HDDのコマンド中断数の頻度分布を示す図である。
【図４】HDDのメディア故障数の頻度分布を示す図である。
【図５】HDDの接続失敗数の頻度分布を示す図である。
【図６】HDDのコマンド中断数と平均寿命との相関関係を示す図である。
【図７】HDDのメディア故障数と平均寿命との相関関係を示す図である。
【図８】HDDの接続失敗数と平均寿命との相関関係を示す図である。
【図９】HDDの平均余命の一覧を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００２５】
図1に示すように、本実施形態のハードディスクドライブ寿命推定システムは、HDD情報収集部10と、HDD寿命学習部20と、HDD寿命推定部30と、を有している。
【００２６】
HDD情報収集部10は、クラウドコンピューティングを実現するデータセンタ内に存在する全てのHDD（以下、「測定対象のHDD」と呼ぶ）に関する情報を収集する。例えば、故障が発生したHDDの情報や、特定状態が発生したHDDの情報などを収集する。なお、HDDの状態（以下、「HDD状態」と呼ぶ）は、例えば、RAID（Redundant Arrays of Inexpensive Disks）コントローラが保存するHDDのプロパティ値を収集する。
【００２７】
HDD寿命学習部20は、HDDの特定状態と故障との相関関係を学習する。
【００２８】
HDD寿命推定部30は、測定対象の個々のHDDについて、HDD寿命学習部20が学習した相関関係と、そのHDDの特定状態の発生件数と、を基に、そのHDDの寿命を推定する。
【００２９】
以下、本実施形態のハードディスクドライブ寿命推定システムによるハードディスクドライブ寿命推定方法の手順について説明する。
（手順1）
HDD情報収集部10は、データセンタでHDDの使用を開始した時点（以下、「開始日時」と呼ぶ）で、測定対象の全てのHDDを一意に識別するHDD識別子を収集する。
（手順2）
HDD情報収集部10は、測定対象のHDDに故障が発生する度に、表1に示す情報を収集する。
【００３０】
【表１】
2012243369.tif 000004
【００３１】
（手順3）
本実施形態では、HDDの寿命分布として、周知技術であるワイブル分布を使用する。以降、表1の結果（故障実績）から、ワイブル確率紙を用いる手法を用い、数式1のワイブル分布におけるαの値を求めていく。
【００３２】
まず、HDD寿命学習部20は、表1の各行について、経過時間t（＝発生日時−開始日時）と故障数とを求める。故障数は、故障が発生する度に、計数（＋1）する。故障数から、測定対象のHDD全体の信頼度R(t)（=1−故障数÷HDD総数）を求める。その結果として、表2が求まる。
【００３３】
【表２】
2012243369.tif 000005
【００３４】
（手順4）
次に、HDD寿命学習部20は、表2の結果を、ワイブル確率紙にプロットする。ここで、ワイブル確率紙は、横軸にln t（ここで、lnは自然対数）をとり、縦軸にln ln (1/R(t))をとったグラフである。分布がワイブル分布に従う場合、ワイブル確率紙上のプロットした結果は傾きαの直線となる。この事実に基づき、表2の結果を、ワイブル確率紙上にプロットし、回帰分析により傾きαを求める。
（手順5）
また、HDD情報収集部10は、測定対象の各HDDについて、表3に示すHDD状態（特定状態）の情報を収集する。ここで、HDD状態の数は任意である。表3では、HDD状態1からHDD状態3までの発生件数を記載している。
【００３５】
【表３】
2012243369.tif 000006
【００３６】
（手順6）
HDD寿命学習部20は、表3の結果について、HDD状態毎に、以下の手順を行なう。
【００３７】
なお、表3において、各HDD識別子について、対応するHDD状態に係る事象が発生していたとしても、そのHDD識別子が対応するHDDが故障しているとは限らない。
【００３８】
まず、HDD寿命学習部20は、表3の結果から、故障したHDD識別子に関する情報のみを抜粋し、表4を作成する。なお、HDDが故障しているか否かは、そのHDDに対応するHDD識別子が表1に含まれるか否かで判断する。
【００３９】
【表４】
2012243369.tif 000007
【００４０】
次に、HDD寿命学習部20は、HDD状態の発生件数の自然対数をとり、発生件数の自然対数の値を区間で区切る。そして、表3の結果から、区間毎に、その区間に含まれているHDD台数の頻度分布を作成する。同様に、表4の結果からも、区間毎に、その区間に含まれる、故障したHDD台数の頻度分布を作成する。
【００４１】
なお、頻度分布の区間を対数尺度で等間隔となるような区間「2n-1〜2n-1」(ここで、nは2以上の整数）に分割して表すこととする。ただし、発生件数の値として、自然対数を定義できない0は、1と同じ区間として表すことにした。すなわち、頻度分布の区間は、0〜1, 2〜3, 4〜7, 8〜15, 16〜31, 32〜63, 64〜127, 128〜255, …となる。
【００４２】
次に、HDD寿命学習部20は、頻度分布のある区間(HDD状態の発生件数の自然対数値の区間)」において、表3の結果から作成された度数（以下、「HDD数」と呼ぶ）と、表4の結果から作成された度数（以下、「故障数」と呼ぶ）を求める。さらに、その区間におけるHDDの信頼度R(t)（=1-故障数÷HDD数）を求める。経過時間tは、現時点の日時（以下、「実施日時」と呼ぶ）から、開始日時を減じることで求める。数式1をβについて解くと、数式2を得る。
【００４３】
【数２】
2012243369.tif 000008
【００４４】
この区間のβは、この区間に含まれるHDDだけを対象として、数式2にα、経過時間t、R(t)を代入することで求められる。βが求まれば、ワイブル分布の定義より、この区間の平均寿命μは、数式3で求まる。
【００４５】
【数３】
2012243369.tif 000009
【００４６】
ここで、Γ(x)は、ガンマ関数である。
（手順7）
次に、HDD寿命学習部20は、頻度分布の各区間の代表値（区間の最小値と最大値の相加平均）の自然対数を横軸にとり、その区間における平均寿命μの自然対数を縦軸にとり、各区間の値をプロットした相関関係のグラフを作成する。この相関関係は、本発明者の独自の調査から、負の線形関係を示すことが判明している。負の線形関係を示す理由は、HDD状態の発生件数の値が、それまでにHDDに与えられた負荷（衝撃・振動・電力）に比例すると仮定した場合に、HDDの故障物理がアイリングモデル（Eyring Model）に従うためと考えられる。この関係は、数式4のように表される。なお、ここで、H.S.は、あるHDD状態の発生件数の値を表す。
【００４７】
【数４】
2012243369.tif 000010
【００４８】
ここで、n，mは定数である。
【００４９】
定数n，mの値は、グラフ上で見られる負の相関関係に対して、回帰分析を行なうことで推定できる。
（手順8）
あるHDDが与えられた時に、平均寿命μを推定することを考える。
【００５０】
まず、HDD寿命推定部30は、あるHDD状態を選択する。定数n，m、及び、H.S.の値は既知のため、数式4に代入することで、平均寿命μを求めることができる。また、この時点で、そのHDDの経過時間tは既知のため、平均余命はμ-tで求められる。
（手順9）
さらに、HDD情報収集部10は、測定対象のHDDが搭載されているサーバ（以下、「測定対象のサーバ」と呼ぶ）のサーバ識別子とスロットのスロット識別子を収集し、表5とする。また、測定対象のサーバが搭載されているラックのラック識別子と、ラック内のラック位置を収集し、表6とする。
【００５１】
HDD寿命推定部30は、手順8を用いて、測定対象のHDDの平均余命μ-tを推定する。さらに、表5、表6の情報を基に平均余命μ-tを一覧で表示する。この時、平均余命μ-tをある基準にあてはめ、色を変更する。
【００５２】
【表５】
2012243369.tif 000011
【００５３】
【表６】
2012243369.tif 000012
【００５４】
データセンタの運用者は、その表示を見て、どのHDDを交換すべきか判断できる。なお、色を変更する基準は、データセンタの運用形態により決定されることを想定する。例えば、定期的なメンテナンスが30日毎に実施されるデータセンタでは、平均余命が30日以内のHDDを赤に設定しておけば、「赤に表示されたら、次回メンテナンス時に交換する」というようなことが判断できる。
【実施例】
【００５５】
以下、上記の手順を具体的な実施例を挙げて説明する。
（手順1）
HDD情報収集部10は、データセンタ:DでHDDの使用を開始した時点（＝開始日時:2010年1月1日）で、データセンタ:D内にある全てのHDDのHDD識別子:HDD0000からHDD1139を収集する。これらのHDDを測定対象のHDDと呼ぶ。
（手順2）
HDD情報収集部10は、測定対象のHDDに故障が発生した時点で、表1に示す情報を収集する。開始日時:2010年1月1日から実施日時:2010年9月1日までの情報を表7に示す。ただし、表7は、最初の3件のみを記載しているが、実際にはデータは285件あるものとする。
【００５６】
【表７】
2012243369.tif 000013
【００５７】
（手順3）
HDD寿命学習部20は、表7の1行目について、経過時間tを求めると、発生日時:2010/1/14−開始時間:2010/1/1=経過時間t:13[日]となる。次に、故障数を求めると、初期値:0に1を加え、故障数:1となる。さらに、故障数:1から、信頼度R(t)を求めると、1-故障数:1÷HDD総数:1140=信頼度R(t):0.999となる。全ての行について経過時間tと故障数とを求めた例を表8に示す。なお、表8は、最初の3件のみを記載しているが、実際にはデータは285件あるものとする。
【００５８】
【表８】
2012243369.tif 000014
【００５９】
（手順4）
HDD寿命学習部20は、表8の1行目について、ln tを求めると、ln t:13=2.57となる。次に、ln ln (1/R(t))を求めると、ln ln (1/R(t):1.001)=-6.91となる。全ての行についてln tとln ln (1/R(t))とを求めた例を表9に示す。なお、表9は、最初の3件のみを記載しているが、実際にはデータは285件あるものとする。
【００６０】
【表９】
2012243369.tif 000015
【００６１】
HDD寿命学習部20は、表9の結果を、ワイブル確率紙にプロットする。その結果を図2に示す。分布がワイブル分布に従う場合、ワイブル確率紙上のプロットした結果は傾きαの直線となる。この事実に基づき、図2の結果に対して、回帰分析により傾きα:1.49が求まる。
（手順5）
HDD情報収集部10は、測定対象のHDDのHDD状態として、HDD状態1:コマンド中断状態、HDD状態2:メディア故障状態、HDD状態3:接続失敗状態の情報を収集する。その結果を、表10に示す。なお、表10は、最初に故障した3件のHDD識別子のみを記載しているが、実際には全HDD識別子は1140件あるものとする。また、表10において、各HDD識別子について、対応するHDD状態に係る事象が発生していたとしても、そのHDD識別子が対応するHDDが故障しているとは限らない。
【００６２】
なお、表10において、コマンド中断数とは、RAIDコントローラがHDDに対して発行したコマンドが完了せずに中断したコマンド中断状態が発生した発生件数である。メディア故障数とは、HDD内で故障したセクタに対して、代替のセクタを割当てたメディア故障状態が発生した発生件数である。接続失敗数とは、RAIDコントローラとHDDとの接続が失敗した接続失敗状態が発生した発生件数である。
【００６３】
【表１０】
2012243369.tif 000016
【００６４】
（手順6）
HDD寿命学習部20は、表10の結果を用い、コマンド中断数、メディア故障数、接続失敗数について、以下を行なう。
【００６５】
まず、HDD寿命学習部20は、表10の結果から、故障しているHDD識別子のみの情報を抜粋し、表11を作成する。HDDが故障しているか否かは、そのHDDに対応するHDD識別子が表7に含まれるかを確認すればよい。なお、表11は、最初に故障した3件のみを記載しているが、実際にはいずれかの状態が発生した、故障しているHDD識別子は83件あるものとする。
【００６６】
【表１１】
2012243369.tif 000017
【００６７】
次に、HDD寿命学習部20は、コマンド中断数、メディア故障数、接続失敗数の発生件数の自然対数をとり、発生件数の自然対数の値を区間で区切る。そして、表10の結果から、区間毎に、その区間に含まれるHDD台数の頻度分布（図中の「HDD数」に対応）を作成する。同様に、表11の結果からも、区間毎に、その区間に含まれる、故障したHDD台数の頻度分布（図中の「故障数」に対応）を作成する。この結果を、図3〜図5に示す。
【００６８】
なお、頻度分布の区間となる発生件数の自然対数を求めるにあたり、発生件数の値が0を取る場合は自然対数を定義できないことから、対数尺度で等間隔となるような区間「2n-1〜2n-1」(ここで、nは2以上の整数）に頻度分布の区間を分割した。すなわち、0〜1を1区間として追加し、0〜1, 2〜3, 4〜7, 8〜15, 16〜31, 32〜63, 64〜127, 128〜255, …を頻度分布の区間とした。
【００６９】
図3において、横軸は、コマンド中断数が、当該区間に含まれるHDD数、故障数を表している。例えば、故障しているHDDのうち、コマンド中断数が0〜1の区間に含まれるHDDは、13台となる。また、全てのHDDのうち、コマンド中断数が0〜1の区間に含まれるHDDは、792台となる。
【００７０】
なお、図3と同様、図4、図5においても、横軸は、図4の場合はメディア故障数、図5の場合は接続失敗数が、その区間に含まれるHDD数、故障数を表している。
【００７１】
さらに、HDD寿命学習部20は、図3〜図5の全ての区間において、HDDの平均寿命μを求める。例えば、図3の区間: 0〜1におけるHDDの平均寿命μを求めるには、表10の結果から作成された度数（HDD数）: 792と、表11の結果から作成された度数（故障数）: 13から、1−(故障数: 13÷HDD数: 792)=信頼度R(t): 0.984を求める。次に、経過時間tを、実施日時: 2010/9/1−開始日時: 2010/1/1=243[日]と求める。数式2に、信頼度R(t): 0.984、α: 1.49、t: 243を代入し、β: 3877を求める。そして、数式3に、β:3877、α: 1.49を代入し、平均寿命μ: 3503 [日]を求める。
（手順7）
次に、HDD寿命学習部20は、図3〜図5の頻度分布の各区間の代表値（例えば、図3の区間:0〜1の最小値:0と最大値:1であれば、相加平均: 0.5）の自然対数を横軸にとり、その区間における平均寿命μ（例えば、3503[日]）の自然対数を縦軸にとり、図3〜図5の各区間についてプロットした相関関係のグラフを作成する。この相関関係のグラフを、図6〜図8に示す。
【００７２】
さらに、HDD寿命学習部20は、図6〜図8の相関関係のグラフにおいて見られる、負の相関関係に対して、回帰分析を行なうことで、数式4における定数n，mの値を推定する。この結果を、数式5〜数式7に示す。ここで、A.C.、M.E.、L.F.は、それぞれコマンド中断数、メディア故障数、接続失敗数の値を表す。
【００７３】
【数５】
2012243369.tif 000018
【００７４】
【数６】
2012243369.tif 000019
【００７５】
【数７】
2012243369.tif 000020
【００７６】
また、定数n, mの値を表12に示す。
【００７７】
【表１２】
2012243369.tif 000021
【００７８】
（手順8）
HDD寿命推定部30は、HDD識別子: HDD1000のHDDに対して、平均寿命μを推定する。例えば、HDD状態: メディア故障状態を選択したとする。HDD1000のメディア故障数: 5とすれば、数式6に代入すると、平均寿命μが291[日]と求まる。また、その時点で、そのHDDの経過時間tは既知であり、経過時間t: 243とすれば、平均余命はμ-t=291-243=48[日]と求まる。
（手順9）
さらに、HDD情報収集部10は、測定対象のHDDが搭載されているサーバのサーバ識別子とスロットのスロット識別子を収集する。この結果を、表13に示す。なお、表13は、2件のみを記載しているが、実際にはデータは1140件あるものとする。例えば、HDD識別子: HDD1000のHDDは、サーバ識別子: SVR0250のサーバのスロット識別子: SLT000のスロットに搭載されている。
【００７９】
【表１３】
2012243369.tif 000022
【００８０】
また、HDD情報収集部10は、表13に含まれるサーバ識別子について、ラック内のラック位置を収集する。この結果を、表14に示す。なお、表14は、2件のみを記載しているが、実際には全HDDのHDD識別子に対応するデータは1140件あるものとする。
【００８１】
【表１４】
2012243369.tif 000023
【００８２】
HDD寿命推定部30は、測定対象のHDDについて、手順8を用い、平均余命μ-tを推定する。例えば、HDD識別子: HDD1000のHDDについては、手順8で述べた通り、平均余命μ-t: 48 [日]である。この手順を、測定対象のHDD全て（1140台）について実施する。
【００８３】
さらに、HDD寿命推定部30は、表13、表14を基に、平均余命μ-tの情報を一覧で表示する。例えば、HDD識別子: HDD1000のHDDは、サーバ識別子: SVR0250のサーバのスロット識別子: SLT000のスロットの箇所に表示される。また、サーバ識別子: SVR0250のサーバは、ラック識別子: RCK0006、ラック位置: POS0009の箇所に表示される。
【００８４】
また、この時、表15に示す基準にあてはめ、表示する時の色を変更する。例えば、HDD識別子:HDD1000のHDDは、平均余命μ-t: 48[日]が60未満となり、赤色で表示される。これらの表示結果を、図9に示す。データセンタの運用者は、図9を見て、寿命が短くなっているHDDを交換すべきか判断できる。
【００８５】
【表１５】
2012243369.tif 000024
【００８６】
上述したように本実施形態によれば、HDDの特定状態と故障との相関関係を学習し、個々のHDDについて、上記で学習した相関関係と、そのHDDの特定状態の発生件数と、を基に、そのHDDの寿命を推定する。
【００８７】
本発明者らの独自の調査によれば、HDDのいくつかの状態と寿命との間に、強い相関関係があることが判明している。
【００８８】
そのため、HDDの寿命との間に相関関係がある状態を特定状態として選択すれば、HDD毎に寿命を高精度に推定することができる。
【符号の説明】
【００８９】
１０    HDD情報収集部
２０    HDD寿命学習部
３０    HDD寿命推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2012243369.tif 000037
【図８】
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【図９】
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