Backblaze muestra los datos de fallos para sus SSD, ¿cuál es el peor?

Backblaze muestra los datos de fallos para sus SSD, ¿cuál es el peor?

Javier López

Llevamos meses esperando estos datos y tal cual prometió la compañía hoy los tenemos disponibles. Se trata de uno de los mayores proveedores de almacenamiento en la nube para personas y empresas, los cuales tras ahora cuatro años con SSD en sus servidores ofrecen las estadísticas más completas que podemos encontrar en Internet. ¿Qué modelos de SSD tiene más fallos? ¿Cuáles menos? Veámoslos.

A 31 de diciembre y según Backblaze la compañía disponía de la friolera de 2200 SSD en su haber, por lo que tras un tiempo tan prudencial como varios años de uso han decidido que es el momento de ofrecer lo que vamos a ver a continuación, que como curiosidad, hay datos muy llamativos.

Tasa de fallos anual desde 2019 hasta 2021

Table-1-SSD-AFR-3-year-annual

Aquí hay datos que tenemos que explicar porque pueden malinterpretarse y más adelante los veremos en detalle. Lo que debemos entender es que año tras año el número de fallos anuales (AFR) aumenta del 0,86% al 1,22%. Aquí hay que obviar el 43,22% y el 28,81% porque el número de unidades es muy bajo y tienen muy pocos días de uso.

Esto es debido a un efecto muy curioso que se repite tanto en SSD como en HDD: el mayor número de fallos se dan al principio de la vida útil del producto. Dicho esto, el AFR se calcula con la siguiente fórmula:

AFR = (fallas de unidad / (días de unidad / 365)) X 100

Por lo tanto y sabiendo esto nos será más sencillo comprender el siguiente apartado.

Tasa de fallos anual de los SSD solo en 2021

Table-2-SSD-AFR-2021

Esta tabla es especialmente interesante porque en primer lugar podemos ver los fallos para las unidades más nuevas así como para las que son más viejas. El SSD de Crucial tiene un AFR tan alto porque solo dispone de 80 unidades disponibles con menos de un mes de uso donde han fallado 2 dispositivos, de ahí su alto valor. Lo mismo ocurre en el Seagate, aunque estos solamente disponen de 3 unidades, pero con 33 meses de uso de los cuales ha fallado solo 1.

Lo importante aquí es mirar los valores e intervalos de confiabilidad, donde Backblaze afirma que todo lo que esté por debajo del 2% es aceptable y si fuese por debajo del 1% sería muy bueno. Aquí hay que contar con el número de unidades disponibles, porque a menor valor peor intervalo.

Trimestral vs acumulativo

Table-3-Cumulative-vs-Qtr-ALL

Aquí los datos son tomados de otra forma según el AFR que hemos visto. Los trimestrales revelan picos muy abruptos y muestran cuándo fallaron más unidades puntualmente, los acumulativos en cambio son más certeros en el tiempo, puesto que reflejan cambios más longevos e igualmente interesantes.

Esto sirve para ver los picos de fallos en momentos determinados frente al total del tiempo, donde el valor sigue siendo por debajo de ese 2% que comentábamos.

¿Cómo se comportan los SSD más antiguos?

Table-4-Cumulative-Select-Models

Aquí tenemos más datos curiosos que reflejan algo que habíamos comentado antes: los SSD suelen fallar en un punto determinado cerca de su primera utilización y de ahí se estabilizan en cuanto a fallos. Dicho de otra manera, los que fallan lo hacen al principio y los que aguantan lo hacen sin mayores problemas durante su vida útil.

Lo interesante de este gráfico es ver cómo fluctúa el AFR en el tiempo y conforme se van añadiendo unidades a los servidores. Como se puede observar, es al año o al mes aproximadamente los picos donde más fallan los SSD, para luego poco a poco estabilizarse. Igualmente, los valores siempre tienden a ser iguales o inferiores al 1%, así que realmente hablamos de una confiabilidad muy alta en casi todos los casos.

Fuente > Backblaze

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  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

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  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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