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Produktbild: Designing High Availability Sy

Designing High Availability Sy Dfss and Classical Reliability Techniques with Practical Real Life Examples

168,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.10.2013

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

480

Maße (L/B/H)

24/16,1/3 cm

Gewicht

883 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-118-55112-7

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Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.10.2013

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

480

Maße (L/B/H)

24/16,1/3 cm

Gewicht

883 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-118-55112-7

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Designing High Availability Sy
  • Preface xiii
     
    List of Abbreviations xvii
     
    1. Introduction 1
     
    2. Initial Considerations for Reliability Design 3
     
    2.1 The Challenge 3
     
    2.2 Initial Data Collection 3
     
    2.3 Where Do We Get MTBF Information? 5
     
    2.4 MTTR and Identifying Failures 6
     
    2.5 Summary 7
     
    3. A Game of Dice: An Introduction to Probability 8
     
    3.1 Introduction 8
     
    3.2 A Game of Dice 10
     
    3.3 Mutually Exclusive and Independent Events 10
     
    3.4 Dice Paradox Problem and Conditional Probability 15
     
    3.5 Flip a Coin 21
     
    3.6 Dice Paradox Revisited 23
     
    3.7 Probabilities for Multiple Dice Throws 24
     
    3.8 Conditional Probability Revisited 27
     
    3.9 Summary 29
     
    4. Discrete Random Variables 30
     
    4.1 Introduction 30
     
    4.2 Random Variables 31
     
    4.3 Discrete Probability Distributions 33
     
    4.4 Bernoulli Distribution 34
     
    4.5 Geometric Distribution 35
     
    4.6 Binomial Coeffi cients 38
     
    4.7 Binomial Distribution 40
     
    4.8 Poisson Distribution 43
     
    4.9 Negative Binomial Random Variable 48
     
    4.10 Summary 50
     
    5. Continuous Random Variables 51
     
    5.1 Introduction 51
     
    5.2 Uniform Random Variables 52
     
    5.3 Exponential Random Variables 53
     
    5.4 Weibull Random Variables 54
     
    5.5 Gamma Random Variables 55
     
    5.6 Chi-Square Random Variables 59
     
    5.7 Normal Random Variables 59
     
    5.8 Relationship between Random Variables 60
     
    5.9 Summary 61
     
    6. Random Processes 62
     
    6.1 Introduction 62
     
    6.2 Markov Process 63
     
    6.3 Poisson Process 63
     
    6.4 Deriving the Poisson Distribution 64
     
    6.5 Poisson Interarrival Times 69
     
    6.6 Summary 71
     
    7. Modeling and Reliability Basics 72
     
    7.1 Introduction 72
     
    7.2 Modeling 75
     
    7.3 Failure Probability and Failure Density 77
     
    7.4 Unreliability, F(t) 78
     
    7.5 Reliability, R(t) 79
     
    7.6 MTTF 79
     
    7.7 MTBF 79
     
    7.8 Repairable System 80
     
    7.9 Nonrepairable System 80
     
    7.10 MTTR 80
     
    7.11 Failure Rate 81
     
    7.12 Maintainability 81
     
    7.13 Operability 81
     
    7.14 Availability 82
     
    7.15 Unavailability 84
     
    7.16 Five 9s Availability 85
     
    7.17 Downtime 85
     
    7.18 Constant Failure Rate Model 85
     
    7.19 Conditional Failure Rate 88
     
    7.20 Bayes's Theorem 94
     
    7.21 Reliability Block Diagrams 98
     
    7.22 Summary 107
     
    8. Discrete-Time Markov Analysis 110
     
    8.1 Introduction 110
     
    8.2 Markov Process Defined 112
     
    8.3 Dynamic Modeling 116
     
    8.4 Discrete Time Markov Chains 116
     
    8.5 Absorbing Markov Chains 123
     
    8.6 Nonrepairable Reliability Models 129
     
    8.7 Summary 140
     
    9. Continuous-Time Markov Systems 141
     
    9.1 Introduction 141
     
    9.2 Continuous-Time Markov Processes 141
     
    9.3 Two-State Derivation 143
     
    9.4 Steps to Create a Markov Reliability Model 147
     
    9.5 Asymptotic Behavior (Steady-State Behavior) 148
     
    9.6 Limitations of Markov Modeling 154
     
    9.7 Markov Reward Models 154
     
    9.8 Summary 155
     
    10. Markov Analysis: Nonrepairable Systems 156
     
    10.1 Introduction 156
     
    10.2 One Component, No Repair 156
     
    10.3 Nonrepairable Systems: Parallel System with No Repair 165
     
    10.4 Series System with No Repair: Two Identical Components 172
     
    10.5 Parallel System with Partial Repair: Identi