【固有可用度】

仅与工作时间和修复性维修时间有关的一种可用性参数。其一种度量方法为：产品的平均故障间隔时间与平均故障间隔时间和平均修复时间的和之比。

【可达可用度】

仅与工作时间、修复性维修和预防性维修时间有关的一种可用性参数。其一种度量方法为：产品的工作时间与工作时间、修复性维修时间、预防性维修时间的和之比。

下面谈谈数据中心关于可靠性与可用性的理解

（1）绝大部分产品对象对业务连续性提出了非常高的要求；

（2）任何设备和系统都是要发生故障的，这是不争的事实；

（3）连续性要求意味着，希望把故障影响的时间缩到*短，也就是说系统要有可修复能力，修复时间越短越好；

（4）于是就出现了衡量修复能力和修复时间的指标：平均修复时间MTTR（Mean Time Repair）

（5） 可靠性指标之一是平均无故障时间MTBF（Mean Time Between Failures）

（6）有了MTBF和MTTR，就可以表达系统可用性（可用度）A(t)

（7）可用性A(t)的定义：电子系统在使用过程中，可以正常使用的时间与总时间之比。

越来越多的厂商和用户已经形成这样一个共识： 真正能为用户带来价值的是其可用性，在概念上它包含了系统中设备的可靠性、可管理性和可维护性?？捎眯愿咭馕蹲鸥没Ц嗟恼Ｊ褂檬奔洹？捎眯猿晌葜行墓婊杓频?*功能指标，对可用性的研究促进了数据中心技术的**发展，成为数据中心规划设计、建造、设备研发制造的*重要的思维方法和企业哲学。

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当然，我们还经常遇到持久性说法，持久性和可用性的含义，可以用下面这个图来理解。

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这个图只是简要的说明含义，实际系统中还有集群、容灾等等各种环节，为了不分散焦点，无关本质的部分都略去不提。

简单的说，数据可访问就叫available——可用（这个翻译很靠谱）。而数据暂时不可访问，但是过段时间费些力气能找回来，这样的状态已经不能叫available，但仍然属于durable——持久（这个翻译实在让人抓狂，可是既然从早年数据库领域就一直这么翻译，现在已经成了固定用法，手动无奈）。只有数据彻底丢失，永远找不回来的状态，才超出durable的范围。

可见，持久性比可用性更基础，前者是后者的必要非充分条件。从数值描述上，持久性≥可用性。

? ? 一般谈论持久性和可用性，都需要或隐或显的在百分数前面加个“年度”的限定。比如99%可用性，是指每年宕机时间不超过3.65天，即87.6小时。而99.9%可用性，就意味着每年宕机时间不超过8.76小时。人们常提的5个9高可用，即99.999%可用性，折算下来每年宕机时间才仅有5.256分钟。

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? ? 那么一个霸气侧漏的每年5个9高可用系统，在100年时间里可用性是多少呢？理论上似乎是仍然足够威风的99.9%可用性（**计算结果应该是略小于99.90005%一丢丢），可是这显然不太合常理。再强壮的硅基物种，在机房里负重蹲上100年，肯定早就彻底散架了。

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? ? 所以持久性和可用性的另外一个隐含限定——正常寿命之内?？上Ф怨杌镏终Ｊ倜慕缍?，也是真假信息混杂。

可靠性与可用性之间的关系

（1）可靠性表达式之一：

故障率λ(t):将单位时间内损坏的元件数据与在该时间断间内工作元件总数之比作为表示在该时间段内元件可靠性程度的数据。也可以说成是在单位时间内的故障数相对于依然正常工作的元件数的比值，在值称为“故障强度”或失效率。

（2）可靠性表达式之二：

可靠度R(t)：设备或系统在一段时间内不发生故障的概率

? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??? （当λ(t)是一个常数时）

（3）可靠性表达式三：

平均无故障间隔时间MTBF：

? ?（假定t<

（4）可用性表达式：

可靠性与可用性之间的关系

（5）从“不停电”观念的变化看可靠性与可用性的区别：

可靠性与可用性之间的关系

（6）R(t)、A(t)、MTBF、MTTR都是概率指标

MTBF与产品生命周期无关

举例：

以50万个25岁的人作为抽样；

在一年的时间内，收集这些人口的“故障”数据；

这些人口的生活时间是500000×1年=50万人年；

在这一年当中，有625个人“出现故障”；

故障率为625个故障/50万人年=0.125%/年；

MTBF是故障率的倒数，即1/0.00125=800年；

设备的MTBF是以产品稳定运行阶段（举例中的25岁）的失效率计算的，所以与产品生命周期无关。

如果产品MTBF=10万小时；

失效率λ=0.00001；

还可以计算出月失效率、日失效率、小时失效率；

如果在产品生命周期内，λ为常数；

则在任意一个时间段内，产品都有失效（故障）的可能性；

产品安装后，随时都可能发生故障吗，但不等于没达到MTBF=10万小时指标。

冷热冲击试验箱?技术规格：