We have increased the number of scan maps to control scanning, allowing for multi-faceted analysis. Since May 2014, we switched from scan maps to big data, introducing real-time drive analysis using it. Starting in November 2014, we began data mining. From June 2015, we fully deployed R.E.C.O.A.I. (Artificial Intelligence) for the recovery of large-capacity drives. It is a device that accurately progresses through an enormous number of sectors without error, becoming indispensable for recoveries above 3.0TB.
スキャンを制御するスキャンマップの数を増やして多角的な解析を可能としております。2014年5月より、スキャンマップからビッグデータに切り替えまして、それを利用するドライブリアルタイム解析を導入いたしました。2014年11月より、データマイニングを開始いたしました。2015年6月より、大容量ドライブの復旧向けにR.E.C.O.A.I.(人工知能)を本格的に稼動いたしました。膨大なセクタ数を間違う事なく正確に進めていく装置となっておりまして、3.0TB以上の復旧には欠かせない存在となりました。

Q1: What exactly does parallel processing entail?
Q1, 並列処理とは具体的にはどんな感じ?

A1: Modern computers physically have multiple execution cores, known as “multicores.” This allows them to maintain processing speed by distributing heavy loads. However, timing is crucial for distribution; for example, simultaneously retrieving the “same element” separately can lead to different results (bugs) than intended. Nonetheless, overlocking in this regard can significantly reduce overall processing performance. Thus, our analysis method pursues speed and recovery accuracy while balancing these aspects. Properly configured, it prevents analysis speed from dropping even under heavy loads, shortening delivery times.
A1: 近年のパソコンは「マルチコア」と呼ばれる複数の実行コアを物理的に持っております。これにより、重い負荷を与えましても分散する事により処理速度を保てる特性がございます。ただし分散させるには「タイミング」が非常に重要となりまして、例として「同じ要素」を別々に同時取得してしまうと本来の処理とは異なる結果(バグ)に繋がってしまいます。しかしながら、その点に注意してロックをかけ過ぎると今度は全体処理性能が大幅に低下する難点がございます。そのためこれらのバランスを取りつつ、速度と復旧精度を追求する解析手法となっております。上手く組みますと負荷が重い処理でも解析速度が落ちないため、納期を短縮することが実現しております。

Q2: Can you prioritize recovery rate over time?
Q2, 時間よりも復旧率を優先できますか?

A2: Yes, it’s possible. For head system faults, we can achieve the highest recovery rate in the shortest delivery time. However, for platter system faults (platter distortion), taking more time usually results in a better recovery rate. In such cases, we divide data delivery into multiple phases, gradually increasing the amount of data delivered.
A2: 対応可能です。ヘッド系統の障害では最短の納期にて最大の復旧率を出す事が可能です。しかしながらプラッタ系統の障害(プラッタ歪み)ではやはりお時間をかけた方が復旧率が良くなります。このような場合ではデータ納品を複数回に分けまして徐々にデータ納品量を増やしていく方式を取ります。

Q3: Can you provide high-precision support for RAID (NAS, TeraStation) or servers?
Q3, RAID(NAS ,TeraStation)やサーバにも高精度で対応できますか?

A3: Parallel simultaneous analysis is designed to excel in systems that are parallelized, like RAID systems. We can stabilize and simultaneously scan multiple HDDs that make up a RAID, combine the scan results into a RAID image in a working area, and then simultaneously analyze the area. In recent years, parallel processing technology has become key to recovering increasingly large storage capacities.
A3: 並列同時解析は、その仕組み上並列化されている「RAID系統」を得意とする設計です。
RAIDを構成する複数のHDDを同時に安定化制御および並列に同時スキャンしつつ作業用エリアへスキャン結果を結合(RAIDイメージ)、そのイメージを同時に領域解析……等もできてしまいます。近年、容量が増加するストレージを復旧するには並列処理を基本とする技術が主要となってきております。

Q4: What role does big data play in drive real-time analysis?
Q4, ドライブリアルタイム解析に導入されるビッグデータはどのような働きをいたしますか?

A4: Being a collection of drive failure statistics, it makes it easier to predict the locations of bad sectors. In data recovery, it’s necessary to avoid such bad sectors as much as possible to reduce risk, thereby contributing to improved recovery rates.
A4: ドライブ故障統計の集まりなので不良セクタ化の場所に関する予想を立て易くなっております。データ復旧では、このような不良セクタを出来る限り避けてリスクを低下させる必要がございますので、復旧率向上に貢献しております。