Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

Formal models for safety analysis of a Data Center system

View through CrossRef
Modèles formels pour l’analyse de la sûreté de fonctionnement d’un Data center Un Data Center (DC) est un bâtiment dont le but est d'héberger des équipements informatiques pour fournir différents services Internet. Pour assurer un fonctionnement constant de ces équipements, le système électrique fournit de l'énergie, et pour les maintenir à une température constante, un système de refroidissement est nécessaire. Chacun de ces besoins doit être assuré en permanence, car la conséquence de la panne de l'un d'eux entraîne une indisponibilité de l'ensemble du système du DC, ce qui peut être fatal pour une entreprise.A notre connaissance, il n'existe pas de travaux d'étude sur l'analyse de sûreté de fonctionnement et de performance, prenant en compte l'ensemble du système du DC avec les différentes interactions entre ses sous-systèmes. Les études d'analyse existantes sont partielles et se concentrent sur un seul sous-système, parfois deux. L'objectif principal de cette thèse est de contribuer à l'analyse de sûreté de fonctionnement d'un Data Center. Pour cela, nous étudions, dans un premier temps, chaque sous-système (électrique, thermique et réseau) séparément, afin d'en définir ses caractéristiques. Chaque sous-système du DC est un système de production qui transforment les alimentations d'entrée (énergie pour le système électrique, flux d'air pour le système thermique, et paquets pour le réseau) en sorties, qui peuvent être des services Internet. Actuellement, les méthodes d'analyse de sûreté de fonctionnement existantes pour ce type de systèmes sont inadéquates, car l'analyse de sûreté doit tenir compte non seulement de l'état interne de chaque composant du système, mais également des différents flux de production qui circulent entre ces composants. Dans cette thèse, nous considérons une nouvelle technique de modélisation appelée Arbres de Production (AP) qui permet de modéliser la relation entre les composants d'un système avec une attention particulière aux flux circulants entre ces composants.La technique de modélisation en AP permet de traiter un seul type de flux à la fois. Son application sur le sous-système électrique est donc appropriée, car il n'y a qu'un seul type de flux (le courant électrique). Toutefois, lorsqu'il existe des dépendances entre les sous-systèmes, comme c'est le cas pour les sous-systèmes thermiques et les sous-systèmes de réseaux, différents types de flux doivent être pris en compte, ce qui rend l'application de la technique des APs inadéquate. Par conséquent, nous étendons cette technique pour traiter les dépendances entre les différents types de flux qui circulent dans le DC. En conséquence, il est facile d'évaluer les différents indicateurs de sûreté de fonctionnement du système global du DC, en tenant compte des interactions entre ses sous-systèmes. De plus, nous faisons quelques statistiques de performance. Nous validons les résultats de notre approche en les comparant à ceux obtenus par un outil de simulation que nous avons implémenté et qui est basé sur la théorie des files d'attente.Jusqu'à présent, les modèles d'arbres de production n'ont pas d'outils de résolution. C'est pourquoi nous proposons une méthode de résolution basée sur la Distribution de Probabilité de Capacité (Probability Distribution of Capacity - PDC) des flux circulants dans le système du DC. Nous implémentons également le modèle d'AP en utilisant le langage de modélisation AltaRica 3.0, et nous utilisons son simulateur stochastique dédié pour estimer les indices de fiabilité du système. Ceci est très important pour comparer et valider les résultats obtenus avec notre méthode d'évaluation. En parallèle, nous développons un outil qui implémente l'algorithme de résolution des APs avec une interface graphique basée qui permet de créer, éditer et analyser des modèles d'APs. L'outil permet également d'afficher les résultats et génère un code AltaRica, qui peut être analysé ultérieurement à l'aide du simulateur stochastique de l'outil AltaRica 3.0.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Formal models for safety analysis of a Data Center system
Description:
Modèles formels pour l’analyse de la sûreté de fonctionnement d’un Data center Un Data Center (DC) est un bâtiment dont le but est d'héberger des équipements informatiques pour fournir différents services Internet.
Pour assurer un fonctionnement constant de ces équipements, le système électrique fournit de l'énergie, et pour les maintenir à une température constante, un système de refroidissement est nécessaire.
Chacun de ces besoins doit être assuré en permanence, car la conséquence de la panne de l'un d'eux entraîne une indisponibilité de l'ensemble du système du DC, ce qui peut être fatal pour une entreprise.
A notre connaissance, il n'existe pas de travaux d'étude sur l'analyse de sûreté de fonctionnement et de performance, prenant en compte l'ensemble du système du DC avec les différentes interactions entre ses sous-systèmes.
Les études d'analyse existantes sont partielles et se concentrent sur un seul sous-système, parfois deux.
L'objectif principal de cette thèse est de contribuer à l'analyse de sûreté de fonctionnement d'un Data Center.
Pour cela, nous étudions, dans un premier temps, chaque sous-système (électrique, thermique et réseau) séparément, afin d'en définir ses caractéristiques.
Chaque sous-système du DC est un système de production qui transforment les alimentations d'entrée (énergie pour le système électrique, flux d'air pour le système thermique, et paquets pour le réseau) en sorties, qui peuvent être des services Internet.
Actuellement, les méthodes d'analyse de sûreté de fonctionnement existantes pour ce type de systèmes sont inadéquates, car l'analyse de sûreté doit tenir compte non seulement de l'état interne de chaque composant du système, mais également des différents flux de production qui circulent entre ces composants.
Dans cette thèse, nous considérons une nouvelle technique de modélisation appelée Arbres de Production (AP) qui permet de modéliser la relation entre les composants d'un système avec une attention particulière aux flux circulants entre ces composants.
La technique de modélisation en AP permet de traiter un seul type de flux à la fois.
Son application sur le sous-système électrique est donc appropriée, car il n'y a qu'un seul type de flux (le courant électrique).
Toutefois, lorsqu'il existe des dépendances entre les sous-systèmes, comme c'est le cas pour les sous-systèmes thermiques et les sous-systèmes de réseaux, différents types de flux doivent être pris en compte, ce qui rend l'application de la technique des APs inadéquate.
Par conséquent, nous étendons cette technique pour traiter les dépendances entre les différents types de flux qui circulent dans le DC.
En conséquence, il est facile d'évaluer les différents indicateurs de sûreté de fonctionnement du système global du DC, en tenant compte des interactions entre ses sous-systèmes.
De plus, nous faisons quelques statistiques de performance.
Nous validons les résultats de notre approche en les comparant à ceux obtenus par un outil de simulation que nous avons implémenté et qui est basé sur la théorie des files d'attente.
Jusqu'à présent, les modèles d'arbres de production n'ont pas d'outils de résolution.
C'est pourquoi nous proposons une méthode de résolution basée sur la Distribution de Probabilité de Capacité (Probability Distribution of Capacity - PDC) des flux circulants dans le système du DC.
Nous implémentons également le modèle d'AP en utilisant le langage de modélisation AltaRica 3.
0, et nous utilisons son simulateur stochastique dédié pour estimer les indices de fiabilité du système.
Ceci est très important pour comparer et valider les résultats obtenus avec notre méthode d'évaluation.
En parallèle, nous développons un outil qui implémente l'algorithme de résolution des APs avec une interface graphique basée qui permet de créer, éditer et analyser des modèles d'APs.
L'outil permet également d'afficher les résultats et génère un code AltaRica, qui peut être analysé ultérieurement à l'aide du simulateur stochastique de l'outil AltaRica 3.

Related Results

The Burden of Road Traffic Injuries: A Global Perspective
The Burden of Road Traffic Injuries: A Global Perspective
Introduction     Road Traffic Injury (RTI) pose a significant health challenge. It represents the eighth leading cause of death globally, prompting the UN to designate 2011-2020 as...
Safety and Efficacy of Atezolizumab in Ovarian Cancer
Safety and Efficacy of Atezolizumab in Ovarian Cancer
Abstract Introduction Although the efficacy of PD-L1 blockade has been evaluated in analyses that combine pharmacologically distinct antibodies, the specific efficacy and safety of...
Factors Influencing Patient Safety Management Behaviors in Nursing Students
Factors Influencing Patient Safety Management Behaviors in Nursing Students
The objective of this study is to identify the critical thinking Disposition, problem-solving processes, safety motivation, patient safety management knowledge, attitudes towards p...
Evaluating Effects of Culture and Language on Safety
Evaluating Effects of Culture and Language on Safety
This paper (SPE 54448) was revised for publication from paper SPE 48891, prepared for the 1998 SPE International Conference and Exhibition held in Beijing, 2–6 November. Original m...
Cidade educativa e movimentos culturais: um ensaio da educação não formal no ensino superior (p.221-239)
Cidade educativa e movimentos culturais: um ensaio da educação não formal no ensino superior (p.221-239)
Este artigo tem como propósito apontar maneiras de pensar e praticar a educação não formal em um curso de graduação em Pedagogia e colaborar para a formação do futuro profissional ...
EVOLUTION OF PATIENT SAFETY CULTURE IN BELGIAN HOSPITALS AFTER IMPLEMENTING A NATIONAL PATIENT SAFETY PLAN
EVOLUTION OF PATIENT SAFETY CULTURE IN BELGIAN HOSPITALS AFTER IMPLEMENTING A NATIONAL PATIENT SAFETY PLAN
Introduction Within a 5-year federal program on quality and safety (2007–2012), the Belgian government provided a framework for implementing quality and safety ...
Metrics Matter
Metrics Matter
There is limited evidence to substantially describe the state of Patient Safety (PS) in the Philippines.1,2 With most publications reflecting respondent-based assessments of instit...
Selection of Injectable Drug Product Composition using Machine Learning Models (Preprint)
Selection of Injectable Drug Product Composition using Machine Learning Models (Preprint)
BACKGROUND As of July 2020, a Web of Science search of “machine learning (ML)” nested within the search of “pharmacokinetics or pharmacodynamics” yielded over 100...

Back to Top