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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Eric Bauer

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2009

价格:$79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470408605

丛书系列:

图书标签:

• 可靠性工程
• 系统设计
• 软件工程
• 故障分析
• 测试
• DevOps
• SRE
• 可用性
• 性能
• 监控

《系统可靠性工程实践：从理论到实战的全面指南》 在当今高度互联和依赖技术的时代，系统的稳定性与可靠性已经成为衡量其成功与否的关键指标。无论是复杂的航空航天控制系统、大规模的金融交易平台，还是日常生活中触手可及的智能设备，一旦出现故障，其后果可能是灾难性的。本书旨在为系统工程师、开发人员、运维专家以及任何关注系统健壮性的专业人士提供一套全面、实用的可靠性工程知识体系和实践方法。 本书的编写宗旨是填补理论知识与实际工程应用之间的鸿沟，将抽象的可靠性理论转化为可操作的工程实践。我们深入浅出地剖析了可靠性工程的核心概念，从基础的故障模式、失效机理，到高级的可靠性建模、预测技术，再到故障排除、维护策略和性能监控等方方面面，都进行了详尽的阐述。本书的目标是帮助读者建立起一套科学、系统性的思维方式，能够主动地识别、评估和管理系统中的潜在风险，从而最大限度地提升系统的可用性、可维护性和安全性。 核心内容概览： 第一部分：可靠性工程基础 理解可靠性： 本部分将从根本上解释什么是系统可靠性，其重要性，以及在不同行业和应用场景下的具体体现。我们将探讨可靠性的定义、度量指标（如MTBF, MTTR, Availability等），以及可靠性与系统性能、成本之间的权衡关系。 故障分析与模式识别： 了解系统是如何失效的，是可靠性工程的基石。本章将详细介绍各种常见的故障模式（如随机失效、寿命期失效、设计缺陷、操作失误等），并讲解如何通过故障树分析（FTA）、失效模式与影响分析（FMEA）等方法，系统地识别和记录潜在的故障原因和影响。 可靠性预测与建模： 在系统设计阶段，对系统的未来可靠性进行预测至关重要。本书将介绍多种可靠性预测模型，包括基于零件可靠性数据的乘法模型、基于历史数据的统计模型，以及更先进的伯努利模型、威布尔模型等。我们将详细讲解如何根据系统架构和组件的失效数据，构建可靠性模型，并进行预测分析。 第二部分：系统设计与可靠性提升 冗余设计与容错技术： 冗余是提高系统可靠性的最常用手段之一。本部分将深入探讨不同类型的冗余配置，如串联冗余、并联冗余、表决冗余等，并分析它们的优缺点以及适用的场景。同时，我们将介绍容错计算、失效检测与隔离、故障恢复等关键技术，帮助读者设计能够自主应对故障的系统。 可靠性分配与系统优化： 在复杂系统中，将总体的可靠性目标分配给各个子系统和组件，并进行优化，是保证整体可靠性的关键。本章将介绍可靠性分配的各种方法，如MLP（Markovian Logic Process）方法、优化算法等，以及如何通过迭代优化，找到最佳的系统设计方案，在满足可靠性要求的同时，控制成本和复杂度。 设计 for Reliability (DfR) 原则： 可靠性并非事后诸葛亮，而是应该贯穿于整个设计过程。本书将详细阐述DfR的核心原则，包括简化设计、避免弱点、选用高质量组件、严格的测试验证等，并结合实际案例，说明如何在概念设计、详细设计、原型开发等各个阶段融入可靠性思维。 第三部分：测试、验证与运维 可靠性测试方法： 如何有效地测试系统的可靠性？本部分将介绍多种可靠性测试方法，包括寿命测试、加速寿命测试、环境测试、压力测试等，并详细讲解如何设计测试方案、选择测试设备、分析测试数据，以准确评估系统的可靠性性能。 故障排除与根因分析： 当系统发生故障时，快速定位并解决问题至关重要。本书将介绍高效的故障排除流程和技术，包括日志分析、性能监控、诊断工具的使用，以及如何运用“5 Whys”、“鱼骨图”等工具进行根因分析，防止类似故障再次发生。 维护策略与生命周期管理： 可靠性管理并非止于交付。本章将探讨不同的维护策略，如预防性维护、预测性维护、状态监测维护等，并分析它们在不同系统中的适用性。同时，我们将讨论如何进行系统的全生命周期可靠性管理，包括从设计、生产、使用到退役的整个过程。 第四部分：高级主题与前沿应用 软件可靠性工程： 随着软件在系统中扮演越来越重要的角色，软件可靠性也日益受到关注。本章将探讨软件故障的特殊性，以及用于提升软件可靠性的方法，如代码审查、单元测试、集成测试、静态分析、动态分析等。 面向服务的可靠性： 在微服务架构和云原生环境中，系统的可靠性面临新的挑战。本书将探讨如何在新兴的架构模式下设计和管理可靠性，包括服务降级、熔断、重试机制、分布式追踪等。 人工智能与可靠性： 人工智能技术正在深刻地改变着可靠性工程的实践。本章将展望人工智能在可靠性预测、故障诊断、智能维护等方面的应用前景，并介绍相关的技术和研究进展。 本书以理论为基础，以实践为导向，力求为读者提供一套切实可行的系统可靠性工程解决方案。我们通过大量的图表、案例分析和实践建议，使抽象的概念变得直观易懂，帮助读者将所学知识融会贯通，并在实际工作中灵活运用。无论您是初涉可靠性工程领域的新手，还是希望深化专业知识的资深专家，本书都将是您不可或缺的参考与助手，助您打造更加稳定、可靠、高效的系统。

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这本书的章节结构安排得非常精妙，它遵循了从宏观到微观，再回归到实践的逻辑链条。前几章奠定了坚实的理论基础，让你明白可靠性评价的哲学思辨；中间部分则像一个兵工厂，为你提供了各种分析工具，比如FTA（故障树分析）和ETA（事件树分析）的详尽对比和应用场景划分，讲解得丝丝入扣，连不同分析方法之间的计算差异都交代得一清二楚。我个人最喜欢的是关于“剩余风险”的那一节。作者提出了一个观点：完美的系统是不存在的，关键在于如何量化和接受那些无法消除的风险。这个角度非常成熟和务实，它打破了许多初级工程师追求“零缺陷”的理想主义幻想，让人学会与不确定性共存，并优雅地管理它。每次合上书本，我都会思考，我们团队现在依赖的指标，是不是真的反映了我们系统的真实健康状况？这本书迫使我进行这种深层次的反思，这种自我审视的价值，远超书本本身的重量。

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我特别欣赏作者在处理“系统演化”问题时的态度。现今的软件系统迭代速度极快，旧的可靠性假设很快就会过时。这本书并没有局限于固定的技术栈或工具集，而是将重心放在了那些跨越时间周期的、普适性的设计原则上。它教你如何识别那些潜在的“熵增点”——那些系统在持续运行和迭代过程中自然产生的衰退因素。其中对于“配置漂移”的论述尤其犀利，作者将其描述为一种缓慢而隐蔽的腐蚀过程，比突发硬件故障更难察觉，却更具毁灭性。阅读过程中，我一直在对照我们现有的 CI/CD 流程，试图找出那些可能被忽视的风险暴露点。这本书的语言风格非常克制，没有太多情绪化的表达，但正是这种冷静的分析，让其具备了强大的说服力。它更像是一张高精度的工程蓝图，指导着我们如何去设计一个能抵御时间侵蚀的稳定堡垒，而不是仅仅修复眼前的漏洞。

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这本书的封面设计，说实话，挺朴实的，那种经典的理工科书籍的调调，让人一眼就能看出它不是那种花里胡哨的“成功学”读物。拿到手里，分量感十足，厚厚的一本，感觉里面塞满了真材实料。翻开第一页，作者的行文风格就显露出来了，直截了当，不绕弯子，上来就探讨了系统可靠性评估的数学模型，那些公式和推导过程，看得我直冒冷汗。但耐下心来仔细琢磨，就会发现作者对细节的把握到了令人发指的地步。他没有停留在对理论的罗列上，而是花了大量的篇幅去讲解如何在实际工程中应用这些模型，比如如何处理不完全数据，如何进行敏感性分析。我记得有一个章节专门讲了马尔可夫链在故障诊断中的应用，那段文字写得极具启发性，让我对如何构建一个稳健的运维体系有了全新的认识。读完这一部分，感觉自己像经历了一次高强度的头脑风暴，虽然过程很痛苦，但收获是实实在在的工程经验。对于那些想从“感觉还行”跨越到“数据说话”的工程师来说，这本书绝对是不可多得的工具书。

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我读这本书的动机，说来有点惭愧，主要是为了应付一个内部培训的考核。一开始抱着“囫囵吞枣”的心态，想着随便翻翻就算了。但这本书的叙事节奏，很奇特，它不像教科书那样循规蹈矩，反而更像是一位经验丰富的老前辈，在用他一生的血泪教训来给你“上课”。尤其是在谈到“单点故障的隐蔽性”那部分，作者用了一个非常生动的案例，描述了一个看似微不足道的配置错误是如何最终导致整个大型服务中断数小时的。他的描述充满了画面感，让你仿佛身临其境，感受到那种在凌晨三点被电话吵醒的焦虑。更让我印象深刻的是，这本书极其强调“预防性思维”。它不满足于告诉你系统“如何”崩溃，而是深入挖掘了“为什么”会崩溃的深层文化和流程原因。这已经超出了纯粹的技术范畴，触及到了组织管理和团队协作的层面。读到后来，我不再是把它当成一本技术手册，而是将其视作一本关于如何建立高质量工程文化的指南。

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说实话，这本书的阅读体验并非一路坦途，它对读者的背景知识有相当高的要求。如果你对概率论和基础的线性代数概念感到陌生，那么某些证明过程可能会让你望而却步。但请相信我，如果你能坚持下来，突破那些数学壁垒，后面等待你的知识宝藏是惊人的。它不是那种读完一遍就能立刻吸收的“速食”读物，更像是一壶需要时间去慢慢品味的陈年老酒。我发现，每隔几个月重温其中某个章节，都会有新的感悟。比如，第一次读到“人因工程在系统可靠性中的作用”时，我只觉得有趣；但当我真正经历了一次由人为失误导致的严重事故后，再回头看那几页，简直是醍醐灌顶，作者笔下的每一个词都变得沉甸甸的。这本书的价值在于它的“复利效应”，它为你构建了一个坚实的知识框架，让你后续学习任何新的可靠性工具时，都能迅速找到它们在整体图景中的位置。

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