Data center SSD의 System Interrupt 관련 불량 예측 모델 연구

직책: 연구 책임자

기간: 2024.08 ~ 2026.07

연구 필요성

최근 Data Center 운영 System AFR(시스템 연간 불량률)을 감소시키기 위한 노력으로 System Interrupt를 유발할 수 있는 SSD를 선제적으로 제어하는 M/L Model 기반 시스템의 필요성이 높아지고있다.

이에 따라 본 연구는 Data Center SSD 불량 사전 예측에 대한 방법을 연구하고, 최종적으로 높은 성능의 “Data Center SSD의 System Interrupt 관련 불량 사전 예측 Model 개발” 을 목표로 한다.

연구 목적 및 내용

본 연구의 최종 목표는 Data Center SSD 불량을 사전에 예측할 수 있는 M/L Model 개발로 한다. 이를 위해 다양한 데이터 분석 기법과 Machine Learning 및 Deep Learning 알고리즘을 활용하여 SSD의 작동 데이터를 분석하고, 불량 발생 패턴을 파악하는 것에 중점을 둔다.

불량 예측 모델의 성능을 최적화하여, Precision 0.8 이상의 예측 정확도를 달성하는 것을 목표로 연구 개발을 진행한다.

기대 효과

해당 과제를 통해 데이터 센터 운영자들이 잠재적인 문제를 미리 인지하고 예방 조치를 취할 수 있도록 하여, 시스템 안정성과 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

최종적으로 신제품 SSD 에도 적용할 수 있는 범용적인 예측 모델을 개발하여, 새로운 제품에서의 초기 불량을 효과적으로 예측하고 고객 품질 수준을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.