ドライブ故障統計(ビッグデータ)採用:大容量ドライブへの対応

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■ ビッグデータ解析・データマイニングを導入 さらに、並列処理

コンピュータの躍進により、大量の統計データを解析できるようになりましたので、 そこから有用な情報の取り出しと、無用な情報の破棄を行うデータマイニングを実施可能となりました。
※ 特に、無用な情報の破棄が大事になると分かりまして、そちらを重視して開発・完成させております。
※ 2021年以降は改良版:常に研究を重ねております。 そして、こちらのライブラリ(secp256k1)を用いて、 確率および統計計算を実施する方向になりました。 2の256乗という巨大な整数を静的なバイナリ列で扱えるため、きわどいセクタの判断(誤差で、1セクタでもずれると痛いです)などに効果的と判断いたしました。

■ ドライブの悪化はとても早く、すでに「手作業」で判断できる限界を超えております

近年の大容量ハードディスクや、それらを複数台積むNAS(TeraStation等)、そしてSSDが壊れかけた場合、 容量が大きい上に状態悪化が大変早いため「復旧エンジニア」の判断にて直接指示を出しまして、 それらドライブを直接制御する事は、適切な判断を出せる思考範囲を遥かに超えております。

※ 状態変化(悪化)に関しましては、長く見積もっても3秒程度です。 このため、3秒以内(コンピュータにて平均1秒以内)を目安に、開発しております。

人の手にて、3秒以内に状況を判断し、次のプロセスを考え、 そのコマンドを打ち込むのは「至難(ほぼ無理)」だと思います(さらに、ミスが許されない状況)。 このため、その場で対処する従来の方法ではダメで、あらかじめ「プログラム」にいたしまして、そのアルゴリズムに処理をさせるしかありません。
□ また、データマイニング処理は重いゆえ、並列処理にて終えていないと、コンピュータでも3秒以内で処理できませんので、 「並列処理」を重視して開発(自社開発 データ復旧クラウド FromHDDtoSSDにて、 約5年前のVer2.0の頃より並列処理を手掛けておりますので、 マルチコア・ミューテックス・セマフォ等の運用ノウハウが相当蓄積でき、十分に安定しております)しております。

■ 2年以内に製造された1.0TB以上のHDDに多発しております読み取り不良、 ヘッドクラッシュに対する復旧技術を大幅に更新いたしました

2年以内製造のドライブの故障が多く見受けられるようになりました。 パソコン内蔵、外付型、NAS、RAID、TeraStation等、あらゆる所で似た故障となっておりますので、 状況的な要素を集めただけでも、ドライブ自体の問題となりそうです。 さらには、これらドライブが故障いたしますと、クリーンルーム作業等を実施後でも、 その制御の幅が非常に狭く、制御自体が難しい問題がございます。
※ Windowsからの制御だけではなく、他の装置(自社開発)を利用し、部分的に自動制御・独立化させて復旧する見込みとなりました。

□ 外部制御用の試作品(右側の画像)です。完成いたしまして、ユニバーサル基板に移植(はんだ付け)させて稼動しております。 Windowsソフトウェアだけでは届かない部分(準備等で誤り易い部分なども含む)を、自動制御化しつつ上手く処理させております。
※ 実際にはパソコンと直接接続いたしますと、正確な時間以外の要素は全部書けるのですが、効率・安全の面で「独立」させた方が間違いがないためです。