担当者ブログ ※ 2017年はR.E.C.O.A.I.中心にまとめます。

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※ よほどのことがない限りデータは大丈夫です。守秘義務・秘密保持厳守いたします。

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■ 担当者ブログ 最終更新:2017-0610 SanDisk製 240GB ベンチマーク
今年もなにとぞよろしくお願いいたします。
※ From「HDD」to「SSD」です(^^;。

■ SSDのベンチマークを実施しております。
※ 2017-0610:総合評価(15段階)を追加いたしました。また、WD製 240GBの再調査を完了いたしました。
※ 実用面の数値とベンチマークの数値との乖離を計る「乖離率」を重視しております。
※ ベンチマークの数値が上に離れるほど、この割合が大きく計測されます。

□ 次のSSDは・・・Samsung製 250GBをベンチマークいたします。
※ Samsung製, Kingston製 ... と、まだまだ続きます。
※ 最後に ... 最新のIntel製です。

2017-0610:SanDisk製 240GB SSD (パフォーマンス重視:おすすめ)
型番:SDSSDA-240G-J26

先日は臨時休業の件、大変申し訳ございません。
※ 前日まで話をはぐらかされていた(^^;ため、急になってしまいました。
実験が上手くいったのであれば・・・素直に言えばよいものを・・(^^;

本日はSanDisk製 SSDのベンチマーク結果をまとめました。
また、WD製240GBの再調査および、総合評価(15段階)を追加いたしました。今後ともよろしくお願いいたします。

ベンチマーク1回目

ベンチマーク2回目

■ 詳しくはこちらにまとめました。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0607:臨時休業のお知らせ

本日、データ復旧作業以外に関しまして、臨時休業(国際展示場のため)いたします。大変申し訳ございません。
このため、ご連絡・お問い合わせに関しましては、各送信フォームまたは090-3900-8289にお願いいたします。
※ 但し10時~14時は厳しい時間帯で、大変申し訳ございません。
※ データ復旧作業に関しましては、特に問題なく作業を継続しております。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0602:Crucial製 275GB SSD (安定:おすすめ)
型番:CT275MX300SSD1

ベンチマーク1回目

ベンチマーク2回目

■ 詳しくはこちらにまとめました。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0528:WD製 120GB SSD (パフォーマンス重視:おすすめ)
型番:WDS120G1G0A-00SS50

ベンチマーク1回目

ベンチマーク2回目

■ 詳しくはこちらにまとめました。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0528:シリコンパワー製 120GB SSD (安定:おすすめ)
型番:SP120GBSS3S55S25AC

ベンチマーク1回目

ベンチマーク2回目

■ 詳しくはこちらにまとめました。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0521:Intel製 180GB SSD (パフォーマンス重視&安定:おすすめ)
型番:SSDSC2CT180A3
※ 2年ほど使い込んだSSDです。昨日の結果が気になりまして、念のためこちらを10回調査いたしました。

ベンチマーク1回目

ベンチマーク2回目

■ 詳しくはこちらにまとめました。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0520:Transcend製 240GB SSD
型番:TS240GSSD220S

ベンチマーク1回目

ベンチマーク2回目

■ 詳しくはこちらにまとめました。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0517:WD製 240GB SSD (Greenシリーズ) (パフォーマンス重視:おすすめ)
型番:WDS240G1G0A-00SS50

ベンチマーク1回目

ベンチマーク2回目

■ 詳しくはこちらにまとめました。

なにとぞよろしくお願いいたします。(再調査を完了いたしました)

2017-0514:SSD ベンチマークについてまとめました

こちらにまとめました。
※ 突発的に読み書きの条件が変動いたしましても、安定したパフォーマンスが得られるかどうか調査できます。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0411:ドライブ故障統計を活用する「統計スキャン」
ドライブ機能を回復させる不良セクタレストレーションで、どの程度の回復が見込まれるか、すばやく判断する事もできます。

先日の11年ほど使い込んだドライブです。不良セクタレストレーション等で全セクタを走査させるなどの処置を施しました。 ドライブへのアクセス自体が少ないセクタ範囲の修復は済んだようで安定しておりますが、 何度も読み書きされ使い込まれた部分を元に近づける修復作用は期待できず、 修復できたセクタと、修復が難しいセクタの差が大きくなってしまい、その部分の「動作指標」がドスン・・と大きく下がっております。

なお、ドスンの後に「動作指標」が戻ってきておりますので、まだ問題ないと判断いたしました。
※ ドスンの後に、さらにジリジリ下がる状態が続く場合は・・、読める内に、新しいドライブへお引越しです(^^;。 そして、引越しする際には刺激を与えないように、ゆっくりとコピーするのがコツです。 これを見誤って問題ないドライブと同じような引越しを行いますと、引越し中にトドメのドスンが来ます(^^;。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0407:ドライブ故障統計を活用する「統計スキャン」
SSDにも問題なく対応いたします。(全メーカさん対応)

3年~4年使い込んだSSDです。
一番下にある「動作指標」より、セクタは正常ですが・・そろそろ交換時期みたいです(^^;。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0406:ドライブ故障統計を活用する「統計スキャン」
近い時期にリリースいたします。
※ 現在、地道に入力いたしました壊れかけドライブの統計から学習中です。

一番下にあるグラフが「動作指標」となります。 劣化の判断ならば、スキャンの完了まで待つ必要はありません。専用の「動作指標」が付属し、それを一目見るだけです。 この仕組みは、統計的にドライブの弱い部分と判断された所に、少し強めの負荷を自動的に与えます。 正常なドライブは問題ありませんが、劣化が進んでおりますと、ほぼ確実に影響が出てきます。それを「動作指標」としてキャッチしております。

このドライブ・・・、11年ほど使っておりますので(^^;、さすがに劣化が進んでおります(動作指標が少しずつ低下)。
中間のグラフは負荷強度です。統計からR.E.C.O.A.I.が自動的に負荷を選び抜いて、「統計スキャン」を実施いたします。 この例の場合、劣化サインが続いているため、常時「中度の負荷(緑)」が試されていますね・・(^^;

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0403:
壊れかけドライブの動作に関するデータを地道に入力いたしました(機械学習スキャンに投入)

更新が遅れがちとなってしまい、大変申し訳ございません。
古い型から比較的新しいドライブまで、ドライブの動作に関するデータを地道に1台ずつ入力いたしました。
※ はじめの計画では10日程度を予定していたのですが、気が付けば2ヶ月以上を要しました。
しっかり1台ずつ投入いたしましたので、機械学習スキャンのスキャン精度が大幅に向上いたしました。
※ また、本データを利用できる「統計スキャン」について、いよいよ「Build:3000」あたりに投入見込みです。

データ取得のため、1日に数百台、ドライブのコネクタを挿し抜きいたしました・・。
ただ、この挿し抜きが右ひじに負担をかけるようで、急に痛みが出始めてしまい、少し焦りました(^^;
※ 特に、SATAより前の規格(パラレル)のコネクタが硬いため、その影響だったのかもしれません・・・。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0113:
[R.E.C.O.A.I.] AI vs 復旧担当者(自分か...) その1

本機能によるスキャンロジック(R.E.C.O.A.I.)の実装(研究)自体は2011年頃からはじめたのですが、はじめのうちはクローン装置+α程度で、手作業による指示の方が上でした。

それが・・、3.0TBが一般的に普及し始めた2014年頃から急に精度が向上してきまして、今では手作業にて数ヶ月を要する複雑な故障を軽々とスキャンできる所まで成長いたしました。
※ Seagate製の・・あの厄介な故障による動作不安定や、プラッタに損傷を負い動作が安定しないドライブなどのスキャンを問題なく完結できますので、精度面は問題ない水準です。

このため、お客様より手作業のご要望が無い限り、こちらのAIで対応いたします。

まず、データ復旧サービスの流れをご説明いたします。

ドライブ検査=>クリーンルーム作業=>データスキャン作業=>データ再構築作業=>データ移転作業

この5工程を行いまして、各データを復旧いたしております。(物理障害の場合)
このうち、AIが担当する作業は「データスキャン作業」「データ再構築作業」「データ移転作業」となります。
そして、最も難しい作業は「データスキャン作業」となります。クリーンルーム作業ではありません。
※ クリーンルーム作業は「内部の部品を交換するだけ」なので、特別に難しい作業ではありません。
※ 次の過程で実施いたします、データスキャン作業が難しいです。

なお、はじめに実施いたします「ドライブ検査」はとても大事です。
表向きは論理障害のように見えて、隠れ物理障害というパターンがとても多いためです。
失敗が許されない復旧作業では、この検査が大事なんですが・・・こちら(^^;

■ 2011年よりはじめましたヘッドレストレーション機能

■ 最近(^^;
※ 上:弊社業務用のソフトウェア(ドライブスタビリティコントロール)
※ 下:こちらで公開しておりますAI完全自動ドライブ復旧システム(ベータ版)

明日に続きます...

2017-0110:
[R.E.C.O.A.I. その5 学習側] 結果の出力

以下、昨日の解析を続けますと・・result_1になりました。

デバッグ向けに結果を別出力(メッセージボックス)しております。そこで、result_1となった中身を文字情報として取り出してみます。

スキャン系に渡す結果が出てきました。今回の結果は確定となりますので、スキャン優先度は高く扱われます。
※ 先日の「第一候補」として渡された「とりあえず、最小限の速度でここを試す」意味合いのスキャンとは異なります。 ただ、これ自体は優先度が低めの情報から処理しておりますので、すでにこれと似た結果が先に渡っている場合が多いです。 正常なスキャンをすでに完了した区間は飛ばしますが、復旧率を上げるため、エラー訂正は再度でも実施いたします。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0109:
[R.E.C.O.A.I. その4 学習側] 待機中の学習処理

壊れかけドライブ(復旧対象)をAIから受け取った結果通りにスキャン系が処理している間も、有効に活用します。
※ 特に「エラー訂正指示」が出た場合は、数秒等の空き時間が発生いたします。

この間は、優先度が低めの情報を処理してしまいます。

「学習状況を表示します。155 - 134581 result_0」と一番下から出ておりまして、 解析の結果、使える見込みが高い情報が取り出せた場合は「result_1(受理)」となります。 こちらの解析は元々が優先度が低めゆえに、なかなか「result_1(受理)」とはなりませんが、 それでも僅か1回のミスで破損してしまうかもしれない「壊れかけドライブ」を扱いますので、慎重に慎重を重ねていきます。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0107:
[R.E.C.O.A.I. その3 ドライブ側] 測定結果+スキャン結果から学習

第一候補をconst_iteratorでスキャン系に渡しまして、それからしばらく待ちますと(^^;
(壊れかけなので時間を要する場合が多いです)、
その候補にてどのセクタがどのような形でどう収まったのかを示すスキャン結果(map等)を戻してきます。

そしたら、それらも結果として放り込みますと学習が始まります。

学習演算処理と、学習結果のデータ再構築(整理)が、繰り返し内部にて多重に発生するようになっております。
※ メモリ(スタック含む)の残量管理に気を使います。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0105:
[R.E.C.O.A.I. その2 ドライブ側] 測定結果の選別2

昨日の機能だけでも、これを完全スキャン系に包含させますと、検査機能向上が見込めます。

完全スキャンから常時出力される結果を統計として常時取り出し、昨日の機能に放り込みます。
大事な部分が自然と残る形で処理されますので、メモリを圧迫せずに、ドライブのスキャン結果を統計として積んでいくことができます。

あとは、最後の判定前に、取り出せた第一候補・第二候補を評価関数に渡して、最終結果を得る事になります。
※ 完全スキャンの結果生成処理は、時間的に余裕がありますので、第二候補も使います。

また、完全スキャン終了後に、他のドライブの統計をビッグデータとして放り込みます。
これにより、型番別にてより詳細な結果を得ることが可能となります。

これらの機能を「統計スキャン」として実装中です。近いうち、リリースいたします。
また、フリーエディションに完全対応いたします。お気軽にお試しいただけたら幸いです。

なにとぞよろしくお願いいたします。

2017-0104:
[R.E.C.O.A.I. その1 ドライブ側] まずは、測定結果の選別

壊れかけのドライブの、その不安定な挙動を数値化いたしますと、莫大な量の測定結果が発生いたします。
解析やリスク管理のためとはいえ、これらをそのまま蓄積いたしますと、限りあるメモリがすぐに一杯となります。
また、メモリに収めていても、これらの解析量を辿って解析するのは効率が悪く、結果を瞬時に取り出す、とはいきません。 相手は壊れかけドライブゆえに、あまり待ってはくれません(^^;。できる限り早く結果を取り出して、次の指示を出す必要があります。

このため、「測定結果の選別」が必要となります。 ただ・・、ドライブ・容量・状態・悪化傾向などがみんな異なりますので、これらを全て「条件式」等で書くのは非現実でした。
※ 条件式に一致しやすい解析結果が偏って蓄積されてしまい、あまり使えないものとなってしまいます。

そこで「測定結果の選別」を、完全自動に任せてしまう方法が最良の手となりました。
※ 発生した測定結果を何も考えずに放り込む形式を採用いたしまして、学習効果を持たせて、自動選別させ、大事なものを残します。

実際に実施してみますと、本当に大事と呼べるものは少なかったです。
あとは、それらを取り出してスキャン系に渡すだけです。

こんな感じで内部が動いてきます(デバッグ用コンソール)。
一番下のログは336059(右端のC項目)のうち、第一候補が1794, 第二候補が26330を示しております。
※ 右端の数値がガンガン上昇していきますので、何もしないと限りあるメモリがすぐに一杯となります。
このうち、第一候補をconst_iteratorでスキャン系に渡します。

なにとぞよろしくお願いいたします。