Redundancy and diversity design
Critical functions are given independent backup paths, with diversity in supplier, technology and location so that one common cause cannot disable both.
GCRI · Gestione del rischio sistemico
Ingegneria dell'affidabilità e della resilienza
Reliability and resilience engineering supply the design methods that keep sistemi working through failure: redundancy, diversity, graceful degradation and recovery planning. In rischio sistemico management they connect the analysis of risk to the engineering and organisational choices that reduce it.
01Registrare
Reliability and resilience engineering on the record.
Registro del metodoMetodo STEM
- MetodoIngegneria dell'affidabilità e della resilienza
- CustodeInfrastrutture critiche
- Applicato inrischio sistemico Management
- Dati4 input
- Verifiche3 fasi di validazione
- Pagina canonicaBeni comuni STEM
02Domanda di adesione
What reliability and resilience engineering does here.
Reliability and resilience engineering studies how sistemi fail, how failures can be prevented and how systems absorb, adapt and recover from disruption. It addresses both technical components and the organisations that operate them. In risk management and rischio sistemico and methods and modelling, resilience engineering identifies critical components and recovery bottlenecks across connected systems. It informs redundancy, spares and restoration priorities. The canonical description is on gli STEM Commons.
Graceful degradation planning
Services are designed to shed lower-priority functions under stress and keep essential ones, with the order of shedding agreed before an event.
Recovery time analysis
Recovery objectives are set for each service and tested in exercises, and the dependencies that lengthen recovery are identified and addressed.
03Geografia
Pericoli ed esposizione in Asia.
Acque di alluvione, densità di popolazione e incendi attivi sull'Asia, da NASA GIBS. Ogni livello riporta la propria data.
La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.
Livelli 3
Pericoli ed esposizione, per questa pagina
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole lasciano lacune)
- Fonte
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Stimato
- Fonte
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Fornitore
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Licenza
- CC BY 4.0
- Annata
- null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
- Risoluzione
- griglia di circa 1 km
- Incertezza
- Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune)
- Fonte
- VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Fornitore
- NASA LANCE FIRMS
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-13
- Risoluzione
- griglia di circa 500 m
- Incertezza
- Rilevamenti satellitari di hot spot per il giorno indicato, comprese fiaccole di gas e calore industriale; non è un incendio confermato, un rapporto di incidente né un'allerta.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
- Fonte
- MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Fornitore
- NASA LP DAAC
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
- Più recenti alla build
- 2024-01-01
- Risoluzione
- griglia di circa 500 m
- Incertezza
- Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato
- Fonte
- VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; immagine satellitare
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole lasciano lacune)
- Fonte
- MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; indice satellitare; le nuvole lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-13
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Indice satellitare di vegetazione sugli 8 giorni fino alla data indicata, un indicatore dello stato degli habitat; non è una misura delle specie né della biodiversità.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Tastiera, con la mappa attiva
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Ultimo disponibile
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Caricamento delle immagini NASA più recenti.
Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.
Pericoli ed esposizione, inquadrati sull'Asia.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.
Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
- Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Fire Information for Resource Management System (FIRMS) della NASA, prodotto incendi attivi VIIRS 375 m, NASA LANCE; tile vettoriali tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Dati aperti NASA
- Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
- © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
- Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
- In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
- In tempo reale: gli eventi dell'U.S. Geological Survey sono indicativi, non allerte delle autorità.
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Emergency Management Service 2026; non è un'allerta alluvione.
- Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- I livelli facoltativi (11 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivi; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.
Livelli e date
- Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
- Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
- Incendi attivi e anomalie termiche: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 ott 2026
- Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
- Indice di vegetazione migliorato, mobile su 8 giorni: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 ott 2026
04Dati
Cosa utilizza il metodo.
Datasets and records used by reliability and resilience engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro delle fonti.
| Dati | Ruolo | Etichetta |
|---|---|---|
| Asset and component failure records | Reliability inputs | OSSERVATO |
| Continuity test results | Recovery performance | OSSERVATO |
| Design documentation | Redundancy and diversity structure | DICHIARATO |
| Incident and near-miss reports | Failure modes in practice | RIPORTATO |
05Monitoraggio
Reliability model.
La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo metodo: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.
Reliability model
Systemic risk · Reliability and resilience · Run R-9568
Singolo punto di guastoGCRI · Gestione del rischio sistemico
Grafo delle dipendenze
nodes: assets · edges: dependencies
Failure modes
| N3 | 1470 | 35 | Critical |
| N4 | 6600 | 5 | Normale |
| N5 | 2499 | 15 | Normale |
| N6 | 6395 | 2 | Normale |
Cascade size under removal
06Validazione
Come vengono verificati i risultati.
Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.
| Verifica | Come si fa |
|---|---|
| Common-cause analysis | Redundant paths are checked for shared dependencies that could fail together |
| Exercise verification | Recovery objectives are verified in tests, not assumed from design |
| Failure mode review | Failure modes and effects are reviewed with operators who know the system |
Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.
07Simulatore
Stock, flussi, ritardi e una soglia critica.
Due stock, la pressione e la capacità di adattamento, collegati da un ciclo di crescita rinforzante, una risposta di bilanciamento ritardata e danni quando la pressione supera la capacità; oltre la soglia il sistema può ribaltarsi. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione. La mappa di questa pagina mostra l'Asia; il modello stesso non è legato a un luogo.
Comandi
- Crescita della pressione
- 6,0% all'anno
- Efficacia della capacità nel ridurre la pressione
- 4,0% all'anno
- Risposta degli investimenti alla pressione percepita
- 20%
- Ritardo di percezione
- 4.0 anni
- Soglia critica della pressione
- 60 indici
- Amplificazione oltre la soglia
- 2,0 volte
- Anni simulati
- 50 anni
Letture
- Pressione massima
- 113 indici
- Capacità alla fine
- Indice 186
- Anni sopra la soglia
- 15,8 anni
Numeri, metodi e fonti
| Anno | Pressione | Capacità | Percepito |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
Metodi
- Dinamica dei sistemi Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Transizioni critiche e punti di non ritorno Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Diagramma a ciclo causale Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dati
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium
- Esperimenti Laboratori
- Costruito in Gestione del rischio sistemico in Foundry
- Testato a Gestione del rischio sistemico in Universe
- Codificato in Rischi sistemici in Standards
- Pubblicato in Gestione del rischio sistemico in Reports
- Insegnato in Facoltà di Scienza del rischio e metodi in Academy
08Collegamenti
Argomenti che si basano su questo metodo.
09Simulatore di gemello e cascata
Model reliability and resilience engineering as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Rischio sistemico e globale: the hazards it names, the sistemi and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Costruttore di sistemi.
Pericoli
- Cedimento di diga
- Contagio finanziario
- Alluvione fluviale (innescato a valle)
- Flash flood (set off downstream)
- Sfollamenti di massa (innescati a valle)
- Blackout diffuso (innescato a valle)
- Carenza di approvvigionamento idrico (innescata a valle)
- Sovereign debt crisis (set off downstream)
- Currency crisis (set off downstream)
Sistemi e accoppiamenti
Comandi
NS-0Costituzione e principiNS-3UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)NS-9UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)NS-10Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)NS-11Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)NS-14Conformità e corrispondenza con standard esterniNRS-H120Famiglia di pericoli: fragilità strutturale dei sistemi interconnessi (NHS-1 sys.fragility)NRS-C6Rischio sistemico e a cascataNRS-H61Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)NRS-H94Famiglia di pericoli: eventi cyber sistemici (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H60Famiglia di pericoli: interruzione delle catene di approvvigionamento e dei flussi (NHS-1 sys.supply-chain)
Osservazione
- INFORM Risk Index (indicato come riferimento)
- World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
- Servizi di dati del FMI (WEO, IFS, FSI tramite SDMX) (elencati come riferimento)
- Perdite economiche dirette attribuite ai disastri in rapporto al PIL mondiale
- Cruscotto macroeconomico
Geografia di esempio
- Bangladesh: 134 celle esagonali
- Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
- Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
- Umidità superficiale del suolo (SMAP), NASA GIBS
10Custodia
Chi mantiene il metodo.
Infrastrutture critiche stewards reliability and resilience engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
11Metodi ed evidenze
How reliability and resilience engineering is modelled, measured and tested.
Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.
Modello, equazioni e ipotesi
The model structure used for reliability and resilience engineering, the assumptions it makes and how each is tested.
Rischio dell'elemento i
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di rispostaPerdita annua attesa
EAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pkSistemi accoppiati
xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Ipotesi | Perché è realizzato | Come viene testato |
|---|---|---|
| Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un evento | Mantiene trattabile l'integrale delle perdite | Confrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte |
| Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamento | Consente agli shock di propagarsi attraverso A | Perturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare |
| Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altro | Le curve locali sono raramente disponibili | Validare rispetto alle perdite osservate, dove esistono |
- Input
- set di dati versionati con provenienza
- Risultati
- distribuzioni, mai valori singoli
- Codice
- pubblicato con la scheda del modello e i test
- Riproduzione
- stessi dati, codice, ambiente e seed
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
12Connesso
Dove porta questa pagina nel Consorzio.
13Domande
Domande e risposte.
What are the limits of reliability and resilience engineering in this field?
Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.
Come vengono verificati i risultati?
Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.
I valori di questa pagina sono reali?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Dove altro viene applicato questo metodo?
Il pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
RapportiContribuisci
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