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ファイルシステムには、ファイル数が多くなるほど処理が重くなりやすい性質があります。ファイルを探す、フォルダを開く、一覧を表示する、属性情報を確認する。このような処理では、ファイルシステムが管理している構造をたどる必要があります。特に、同じフォルダ内に大量のファイルが存在する場合や、フォルダ階層が深く複雑になっている場合は、管理情報へのアクセスが増え、処理に時間がかかることがあります。ここで重要になるのが、ツリー構造です。多くのファイルシステムでは、ファイルやフォルダを効率よく管理するために、木構造に近い管理方式が使われています。ただし、単純な二分木のように、すぐに階層が深くなる構造では、ドライブの読み書きには向きません。メモリと比べると、SSDであってもストレージの読み書き速度は大きく遅くなります。ましてHDDでは、ヘッド移動や回転待ちが発生するため、細かいランダムアクセスが増えるほど処理が重くなります。そのため、ファイルシステムでは、ストレージの特性に合わせて、一つのノードに多くの情報を持たせるBツリー系の構造が使われることがあります。

HDDの故障原因の一つに、磁気ヘッドがプラッタ表面に張り付き、動作不能となる「ヘッド吸着」があります。ヘッド吸着が発生すると、ヘッドがプラッタ上から正常に移動できなくなり、ドライブが起動できない、異音がする、認識しない、といった症状につながることがあります。この障害で重要になるのは、ヘッドがどの場所で吸着したのか、という点です。ヘッドが張り付いた部分では、プラッタ表面に擦れや磁性体剥離などの損傷が生じることがあります。そのため、吸着した位置によって、復旧率や復旧作業の難易度が大きく変わります。特に影響が大きいのは、ファイルシステムの管理領域に近い場所で損傷が発生した場合です。ファイルシステムの管理領域には、ファイル名、フォルダ構造、配置情報、属性情報など、全ファイルを管理するための重要な情報が含まれています。そのため、この領域でヘッド吸着による損傷が発生すると、実データが残っていても、どこにどのファイルがあるのかを正しくたどれなくなる可能性があります。

エラー訂正には、時間と処理コストがかかります。これは、HDDであってもSSDであっても共通する重要な性質です。ドライブは、読み取り時にエラーが発生した場合、内部でエラー訂正や再試行を行います。その結果、正常に読み出せれば問題ありませんが、訂正に時間がかかるセクタや、訂正不能に近いセクタでは、応答が大きく遅延することがあります。そのため、データ復旧では、どの領域に時間をかけて読み出しを試みるべきか、どの領域は後回しにするべきかを慎重に判断する必要があります。特に問題になるのが、ファイルシステムの管理領域です。ファイルシステムには、MFT、ディレクトリ情報、インデックス情報、空き領域管理、ログ情報など、アクセス頻度が高く、かつ重要な管理領域があります。

まず重要なのは、新品のドライブであっても、内部ではエラー訂正が常に働いているという点です。ドライブは、データを読み書きする際に、完全にエラーのない状態で動作しているわけではありません。磁気記録やNANDフラッシュの特性上、読み取り時には微細なエラーや信号の揺らぎが発生します。しかし、そのエラーが訂正可能な範囲に収まっていれば、ユーザーからは正常なデータとして見えます。つまり、エラーが発生していないのではなく、ドライブ内部のエラー訂正によって問題なく処理されている、ということです。ここで重要になるのが、エラー訂正の余裕です。

データ復旧の研究において、再現実験は欠かせない作業です。実際の障害と同じような状態を意図的に作り出し、そのときドライブやファイルシステムがどのように反応するのかを確認する。この積み重ねによって、復旧方法の精度を高めていきます。当サービスでは、ビット腐敗をエミュレートしながら、ファイルシステム内部に不良セクタが発生した状態を再現し、その状態でチェックディスクを実行すると、どのような挙動になるのかを検証しております。

通常時にはほとんど使われていなかった領域が、ファイルの追加、拡張、断片化、再配置、管理情報の更新などをきっかけに突然必要になることがあります。そのとき、その管理領域がビット腐敗によって正常に読み書きできない状態になっていたらどうなるでしょうか。管理情報の読み取りや書き換えに失敗すると、ファイルの配置情報が破損する可能性があります。その結果、実データが残っていても、どこに続きがあるのか分からなくなったり、断片化したデータを正しく結合できなくなったりします。つまり、たった1セクタの異常であっても、それがファイルシステムの重要な管理領域に発生すると、データ全体に大きな影響を与えることがあります。ビット腐敗の恐ろしさは、まさにこの点にあります。

AI時代となり、さまざまな処理を自動化できるようになりました。しかし、何でもAIで処理できるわけではありません。AIが得意とするのは、ある程度の共通性や傾向を見つけられる分野です。つまり、似ているパターンを抽出し、それをもとに判断できる処理であれば、AIは非常に有効に働きます。たとえば、不良セクタの発生位置や、ドライブの応答傾向、劣化の進み方などには、ある程度の統計的な特徴が現れることがあります。そのため、このような物理的な故障傾向の解析では、AIや統計処理を活用しやすい分野といえます。一方で、本格的に損傷したファイルシステムが絡んでくると、事情は大きく変わります。

ファイルシステムに損傷が生じたとき、それをどれくらい検知できるのか。この能力は、ファイルシステムの種類によって大きく異なります。特に分かりやすいのが、FAT32です。FAT32は、非常に軽量でシンプルなファイルシステムです。そのため、USBメモリやSDカードなど、さまざまな機器で広く利用されてきました。しかし、その軽さの代わりに、損傷を検知する能力はあまり高くありません。

「フォーマットしますか？」「読み取れません」「ディレクトリが壊れています」このようなエラーによって、突然データが見えなくなる障害があります。

ここで、ドライブ側の立場から、不良セクタの修復について見ていきます。不良セクタを修復する。代替セクタを割り当てる。問題のあるセクタを予備領域へ切り替える。言葉だけを見ると、単純な処理のように思えます。しかし、実際にはそれほど簡単ではありません。

今回は、不良セクタの検出と、不良セクタの修復の違いについて見ていきます。まず、FromHDDtoSSDの完全スキャン機能で検出できる不良セクタについてです。これまで何度も説明してきた通り、不良セクタとは、正常に読み取れない、または読み書きの挙動に異常があるセクタを指します。完全スキャンでは、そのようなセクタの状態を確認し、性質に応じて色別に結果を表示します。つまり、完全スキャンは、ドライブ上に存在する不良セクタを検出し、その状態を把握するための機能です。では、不良セクタの検出と修復は、どのような関係にあるのでしょうか。

ここまで、ファイルシステムの構造や、不良セクタの性質について見てきました。そこで重要になるのが、チェックディスクです。チェックディスクが検査・修復の対象としているのは、当然ながらファイルシステムの管理領域です。MFT、ディレクトリ情報、インデックス情報、配置情報など、ファイルシステムを構成する重要な領域に対して、整合性を確認し、必要に応じて修復処理を行います。ここで、不良セクタの性質をもう一度考えてみます。

ファイルシステムには、さまざまな属性があります。たとえば、ファイル、フォルダ、データ本体、管理情報、インデックス情報などです。これらの情報は、それぞれ異なる役割を持っており、ファイルシステム内では属性やフラグによって識別されます。ここで重要になるのが、属性ごとの構造の違いです。ファイルシステム上では、共通のヘッダを持ちながら、その先に続く内容は属性によって異なる構造になっていることがあります。そのため、まずは共通部分を持つ構造体として読み取り、属性の種類やサイズ、オフセットなどを確認します。そのうえで、属性に応じた別の構造体へ再解釈し、内容を読み解いていきます。つまり、バッファ上のデータそのものは変わりません。

前回は、可変長構造体の概要について説明しました。実際、ファイルシステムは、このような構造体の集合として考えることができます。セクタ上に記録されたバイナリデータを読み出し、その一つ一つを構造体として解釈していく。そして、その先に続く情報をたどることで、ファイル名、フォルダ構造、配置情報、実データの位置などが見えてきます。つまり、ファイルシステム解析とは、セクタ上にある情報を、構造体として順番に読み解いていく作業でもあります。そこで、まず重要になるのがヘッダの概念です。