Quantitative Bewertung hochverfügbarer Systeme

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Mit der zunehmenden Kommerzialisierung des Internets gewinnt die Zuverlässigkeit der eingesetzten Rechner an Bedeutung. Zur Optimierung kostengünstiger, hochverfügbarer Systeme werden stochastische Modelle verwendet. In der Literatur sind zwei Klassen von Modellierungsmethoden bekannt: Boolesche Methoden, die in der Industrie häufig zum Einsatz kommen, bieten eine einfache Handhabung, berücksichtigen jedoch keine stochastischen Abhängigkeiten zwischen Ausfall- und Reparaturverhalten der Systemkomponenten. Diese Abhängigkeiten können durch gemeinsame Fehlerquellen, Fehlerfortpflanzungen oder überlastetes Reparaturpersonal entstehen. Ihre Vernachlässigung führt zu überoptimistischen Zuverlässigkeitsbewertungen und einer Unterschätzung der Ausfallkosten. Genauere Ergebnisse liefern zustandsbasierte Methoden, die jedoch eine hohe Einarbeitungszeit erfordern und oft schwer handhabbar sind. Um die Vorteile beider Ansätze zu kombinieren, wird eine neuartige Methode vorgestellt, die die Erstellung leicht handhabbarer Modelle ermöglicht, ohne relevante stochastische Abhängigkeiten zu ignorieren. Dies geschieht durch die Verwendung zweier Modelle: ein Eingabemodell aus Diagrammen und Tabellen, das in ein zustandsraumbasiertes Modell umgewandelt wird. Letzteres kann mit herkömmlichen Werkzeugen analysiert werden. Die Implementierung dieser Methode im Werkzeug OpenSESAME wird beschrieben, und die praktische Anwendbarkeit wird anhand von z