革新的なシステム信頼性研究でNSF（全米科学財団）から受賞。
従来の信頼性モデルの限界
現代のソフトウェア駆動システムは、複雑な信頼性リスクをもたらします。緊密に統合された環境では、ソフトウェアまたはハードウェアの単一の欠陥がシステム全体の障害に連鎖する可能性があります。従来の信頼性モデルは、システムが運用に入ると重大なギャップを残します。
ミッションクリティカルなチーム向け
システムの信頼性に関する早期かつ実用的なインサイトを必要とするシステムエンジニア、信頼性専門家、インテグレーター向けに設計されています。
システム信頼性を最適化
FUSIONの高度な分析により、ソフトウェア障害率とハードウェア信頼性基準を整合させ、運用フェーズを通じて予測可能なパフォーマンスを確保します。
アーキテクチャのトレードオフを評価
複数の構成、冗長性戦略、ソフトウェアの複雑さを比較し、最適なシステム設計を特定します。
リスク要因を特定
潜在的な障害に最も寄与するコンポーネント（ソフトウェアまたはハードウェア）を特定し、修正の優先順位を付けられます。
顧客影響欠陥を予測
エンドユーザーに最も影響を与える可能性のある欠陥を予測し、運用に影響する前にチームが問題に積極的に対処できるようにします。
運用成功を計画
不完全な欠陥データやハードウェア障害データでも、自信を持ったデータ駆動型の意思決定を行えます。
チーム間で協力
開発、QA、運用チームと予測的信頼性インサイトを共有し、意思決定を調整して後期段階の問題を削減します。
より速い信頼性モデリング
手動方式と比較して信頼性モデリングを効率化。
欠陥漏れを削減
後続フェーズへの欠陥流出を削減。
FUSIONワークフロー概要
チームが統合ソフトウェア・ハードウェアの信頼性とシステムリスクを分析する方法
ソフトウェアプロジェクトデータを準備
欠陥傾向分析と運用障害率予測の基盤を形成するために、主要な納品マイルストーンを設定し、欠陥履歴をアップロードします。
顧客欠陥傾向を分析
セグメント化されたラインと変曲点をレビューして、進化する欠陥到着を理解します。
ソフトウェア障害率を予測
欠陥傾向をシステムモデリング用の運用ソフトウェア障害率入力に変換します。
システムアーキテクチャを構築
iGREDを使用して統合ソフトウェア・ハードウェアシステムをモデル化します。
システム信頼性メトリクスをレビュー
主要メトリクスを自動計算：障害率、MTTF、MTTR、信頼性、可用性、MTBF。
信頼性ボトルネックを特定
高度なノード詳細を使用して、システムパフォーマンスと可用性を最も制限するコンポーネントを特定します。
FUSIONの仕組み
データからシステムレベルのインサイトへ
キーインサイト
FUSIONは開発と運用データを統合し、チームにシステムリスクへの早期可視性を提供し、展開前に情報に基づいたトレードオフを可能にします。
システムレベルの機能 / 差別化要因
FUSIONは、航空宇宙、防衛、通信分野の実際の運用データセットで検証されています。