什麼是 MTBF？您如何計算？
平均故障間隔時間，或稱 MTBF，是產品或系統可修復故障間隔的平均時間。它是確定系統故障頻率和提供系統可靠性概觀的關鍵指標。
MTBF 可用來判斷您的團隊在預防或減少潛在事故方面的成功程度。故障間隔時間越長，系統就越可靠。
MTBF 能測量什麼？ 可靠性與可用性
MTBF 在追蹤元件或系統的可靠性和可用性方面扮演重要角色。
可靠性是指系統或元件在特定期間運作時不會發生故障的可能性。MTBF 是系統可靠性的基本衡量標準，MTBF 越高，產品可靠性就越高。將 MTBF 與其他故障指標及維護策略結合使用，可更輕鬆地預測資產故障，因為團隊能更妥善地判斷故障發生前應如何及何時實施預防措施。
可用性是指系統或元件在需要時能夠依設計運作的能力。MTBF 結合平均還原時間（MTTR）可判斷系統在特定時間範圍內故障的可能性。系統可用性的計算方式是將 MTBF 除以 MTTR 和 MTBF 的總和。
可用性 = MTBF / （MTBF + MTTR）
如何計算 MTBF：逐步公式
MTBF 的計算方式是將特定期間的作業時間總數除以同一期間的故障次數。以下是計算方式：
若要判斷系統的總運作時間，您需要監控系統一段時間。
- 總運作時間是系統運行時未發生故障的總時間。
- 失敗總數是系統在指定期間內失敗的次數。
舉例來說，假設在 24 小時的時段內，系統經歷了三小時的停機時間，這三起事件都發生。
- 總運作時間 =（24 - 3）= 21 小時
- 事件總數 = 3
- MTBF = 總運作時間/事件數
- MTBF = 21/3 = 7 小時
如何從故障率計算 MTBF
如上所述，MTBF 的計算方式是將總運作時間除以記錄的故障次數。另一方面，故障率是 MTBF 的反面，其計算方法是將故障次數除以總運行時間。
MTBF 的計算方法如下：MTBF = 1/故障率
舉例而言：
- 失敗率 = 25 次失敗/1,000 小時正常運行時間
- 失敗率 = 0.025
- MTBF = 1 / 0.025
- MTBF = 40
什麼是良好的 MTBF？
由於系統或元件的故障間隔時間取決於配置、操作條件、時間等因素，因此沒有一個“好的” MTBF 指標。相反地，MTBF 應針對您的特定資產進行計算，並在您收集更多資料時更加準確。
高 MTBF 代表什麼意思？
當然，雖然可能沒有普遍接受的目標 MTBF，但 MTBF 越高就越好。高 MTBF 顯示您的系統或元件高度可靠，且生命週期內的問題將減少，而且事故減少往往會縮短停機時間並降低成本。
低 MTBF 代表什麼意思？
低 MTBF 意味著您的系統可能會更頻繁故障，需要審查系統的可靠性。良好的預防性維護計劃和工具的實施，以監控 MTBF 和其他故障指標，有助於提高系統可靠性。
MTBF 計算範例
接下來，我們來思考一些與 30 天生產系統運作相關的低、平均和高 MTBF 範例。
低 MTBF
假設系統在 30 天（720 小時）內每次停機六次，每次四小時，總中斷時間為 24 小時。
- 總運作時間 =（720 - 24）= 696 小時
- 事件總數 = 6
- MTBF = 總運作時間/事件數
- MTBF = 696 / 6 = 116 小時（約 5 天）
每五天發生一次中斷，表示系統極為不可靠，經常影響業務營運和客戶。
平均 MTBF
現在，想像一下系統在相同的 30 天（720 小時）內每次只會停機兩次，每次持續兩小時，總中斷時間為四小時。
- 總運作時間 =（720 - 4）= 716 小時
- 事件總數 = 2
- MTBF = 總運作時間/事件數
- MTBF = 716 / 2 = 358 小時（約 15 天）
雖然 MTBF 可能不是非常高，但對於某些業務使用案例，每 15 天就有一次故障是可以接受的。
高 MTBF
最後，請考慮在 30 天（720 小時）內僅停機一次，持續兩小時的系統。
- 總運作時間 =（720 - 2）= 718 小時
- 事件總數 = 1
- MTBF = 總運作時間/事件數
- MTBF = 718 / 1 = 718 小時（約 30 天）
與此處所述的其他情境相比，每 30 天就有一次故障可視為高 MTBF，這表示系統高度可靠。
如何計算 MTBF：三種情境
MTBF 是數個技術領域的實用可靠性指標。我們來思考一些網路安全、事件回應和 DevOps 的情境。
計算網路安全中的 MTBF
在網路安全方面，MTBF 可以顯示系統壽命即將結束，而且發生嚴重斷電的風險正在增加。
舉例來說，想像一下在 48 小時內觀察到網路安全系統。在此期間，系統故障五次，總停機時間為八小時，總操作時間則為 40 小時。
MTBF = 40 / 5 = 8 小時
下個月，系統又在 48 小時內被再次觀察。這次，總停機時間為 12 小時或總營運時間為 36 小時，共發生八次故障。系統的 MTBF 現在已達 4.5 小時。
MTBF = 36 / 8 = 4.5 小時
如果 MTBF 在後續觀察期間持續下降，這可能表示系統中的某個區域，或整個系統本身，需要更換或硬化。
在事件回應中計算 MTBF
MTBF 也有助於判斷您的事件回應團隊在最小化與預防事件方面的效率。如果 MTBF 太低或趨勢下滑，團隊應分析事件資料，以發現經常性斷電和相關趨勢。
計算 DevOps 中的 MTBF
DevOps 的 MTBF 是功能或單一元件故障頻率的指標，可讓團隊預測服務的可靠性和可用性。這樣一來，它就能突顯元件設計或測試與維護過程中的弱點。
透過監控 MTBF，DevOps 團隊可以發現並消除效率低落和瓶頸，透過改進流程和系統基礎架構，可能導致故障。隨著團隊進步，MTBF 增加，表示系統更可靠。
舉例來說，舉例來說，五天內程式碼整合管道的總工作時數為 100 小時。一週內發生四次故障。
- 總操作時間 = 100 小時
- 失敗總數 = 4
- MTBF = 總作業時間/故障次數
- MTBF = 100 / 4 = 25 小時
您需要哪些工具來監控 MTBF？
有了合適的工具，您就能提升 MTBF 和其他維護指標。這些工具包括基礎架構監控工具、服務監控、視覺化工具、應用程式效能監控工具、跨平台和資料彙總工具，以及專案管理工具。
然而，所有這些工具都需要快速的高效能儲存，才能處理大量資料，同時維持最高效能。借助 Pure Storage® FlashBlade®，您可以建立強大、高效能的儲存解決方案，以支援進階監控和可觀察性工具，協助您提升 MTBF 指標。
MTBF 之後的下一個指標是什麼？
MTBF 和平均故障時間（MTTF）皆用於測量時間，以評估系統或元件的效能，但使用方式不同。
