Mean Time Between Failure (MTBF) is een manier om aan te geven hoe lang een systeem gemiddeld blijft functioneren voordat er een storing optreedt. Het geeft de gemiddelde tijd weer die een systeem functioneert voordat het faalt. MTBF wordt vooral gebruikt bij mechanische of elektronische systemen die na een storing gerepareerd kunnen worden, zoals servers, machines of voertuigen.
Een hogere MTBF-waarde betekent dat het systeem gemiddeld langer werkt zonder defecten, wat duidt op een hogere betrouwbaarheid. Het is een belangrijk begrip in sectoren waar stilstand kostbaar is, zoals productie, IT, luchtvaart en transport.
Let op: MTBF wordt vaak verward met Mean Time To Failure (MTTF), maar er is een belangrijk verschil. MTBF geldt voor systemen die je kunt repareren, terwijl MTTF gebruikt wordt voor systemen die je vervangt zodra ze kapotgaan (zoals gloeilampen of batterijen).
MTBF speelt een grote rol bij het voorspellen van onderhoudsbehoeften, het verbeteren van productontwerpen en het inschatten van de totale gebruikskosten van een systeem.
Door de MTBF te analyseren, kun je onder andere:
Betrouwbaarheid meten: MTBF laat zien hoe vaak je storingen kunt verwachten.
Onderhoud plannen: Een lage MTBF wijst op frequente storingen. Hierdoor kun je preventief onderhoud inplannen om downtime te verminderen.
Kosten verlagen: Minder storingen betekenen minder noodreparaties, minder productieverlies en lagere operationele kosten.
Garantie en SLA’s onderbouwen: Fabrikanten gebruiken MTBF vaak als argument voor de kwaliteit van hun product.
Daarnaast is het een nuttige KPI in kwaliteitsbeheer en risicomanagement. MTBF helpt bij het onderbouwen van beslissingen over investeringen, vervangingsmomenten en verbetertrajecten.
Mean Time Between Failure (MTBF) wordt bij softwaretoepassingen gebruikt om te meten hoe betrouwbaar een systeem is voordat het crasht, vastloopt of een andere ernstige storing vertoont. Denk aan servers, netwerksystemen, of bedrijfskritische softwareapplicaties.
De formule
De basisformule blijft hetzelfde:
MTBF = Totale operationele tijd / Aantal storingen
Bijvoorbeeld:
Een webserver draait 2.000 uur in een kwartaal en crasht in die periode 4 keer. Dan is de MTBF:
MTBF = 2.000 / 4 = 500 uur
De server functioneert gemiddeld 500 uur voordat er een storing optreedt.
Wat heb je nodig voor een goede berekening?
Voor software is het belangrijk dat je:
Elke storing goed definieert – Alleen incidenten die leiden tot downtime of ernstige functieverlies worden meegerekend.
Nauwkeurige logs en monitoring gebruikt – Zoals uptime monitoring, loggingtools en observability-platformen.
Realistische tijdsperiodes kiest – Bijvoorbeeld een kwartaal of half jaar waarin het systeem normaal in gebruik was.
In moderne systemen zoals microservices of containerplatformen kan MTBF per component worden gemeten. In een seriële afhankelijkheid (waarbij één crash het hele systeem platlegt), heeft de zwakste schakel de grootste impact op de totale MTBF. Bij parallelle systemen met failover-mechanismen (zoals load balancers of redundancy) kan de MTBF veel hoger uitvallen, omdat het systeem blijft functioneren ondanks individuele crashes.
Stel: je beheert een cloudapplicatie die 24/7 draait. In de afgelopen maand is het systeem continu actief geweest, wat neerkomt op ongeveer 720 uur operationele tijd (30 dagen x 24 uur). In die periode zijn er drie kritieke storingen geregistreerd waarbij de applicatie tijdelijk onbeschikbaar was.
De berekening is dan eenvoudig:
MTBF = 720 uur / 3 storingen = 240 uur
Dit betekent dat de applicatie gemiddeld elke 240 uur een storing ervaart. Met deze informatie kun je:
Trends in storingen opsporen
Beter onderhoud of refactoring plannen
Inschatten of het systeem voldoet aan SLA-afspraken
Stel nu dat je verschillende onderdelen hebt – bijvoorbeeld een frontend, backend en database – en alleen de database crasht twee keer, terwijl de rest stabiel blijft. Je kunt dan MTBF ook per component berekenen:
Database: 720 uur / 2 = 360 uur MTBF
Backend: 720 uur / 0 = theoretisch oneindig, of ‘geen storing’
Frontend: 720 uur / 1 = 720 uur MTBF
Deze gespecificeerde benadering geeft je veel beter inzicht in waar knelpunten zitten en waar je moet ingrijpen.
Hoewel de formule van MTBF eenvoudig lijkt, is het in de praktijk vaak lastig om tot een betrouwbare waarde te komen. Vooral in softwareomgevingen kunnen de volgende uitdagingen een rol spelen:
Wat telt als een storing? Is een korte vertraging van een seconde meetbaar? Of alleen volledige downtime? Bij software is het belangrijk vooraf duidelijke criteria te bepalen. Zonder deze afbakening wordt de MTBF onbetrouwbaar.
Veel bedrijven vertrouwen op logging- of monitoringtools. Maar als logging niet volledig is ingesteld of incidenten niet worden vastgelegd, kan de berekening scheef zijn. Denk bijvoorbeeld aan een backend die crasht, maar automatisch herstart zonder alarmering. Dan lijkt het alsof er nooit iets is gebeurd.
In moderne softwarearchitecturen zoals microservices, serverless of containerplatformen zijn er vaak tientallen tot honderden afzonderlijke onderdelen. Een storing in één klein onderdeel kan leiden tot een kettingreactie, maar wordt niet altijd correct gekoppeld aan de hoofdsysteem-MTBF.
Bij continue ontwikkeling (bijvoorbeeld bij CI/CD) verandert de software voortdurend. Hierdoor zijn historische MTBF-gegevens soms niet meer representatief voor de huidige versie.
Sommige teams registreren storingen nauwkeurig, maar meten de totale operationele tijd niet exact. Of andersom. Zonder beide elementen nauwkeurig te monitoren, heeft de MTBF-berekening weinig waarde.
De MTBF-waarde geeft inzicht in de gemiddelde tijd tussen storingen, maar het is belangrijk om goed te begrijpen wat deze waarde wel en niet zegt.
Wat je wél kunt afleiden
Betrouwbaarheidstrend: Een hogere MTBF wijst op minder storingen en dus een stabieler systeem.
Onderhoudsbehoefte: Een lage MTBF betekent dat je vaker incidenten moet oplossen. Dit kan aanleiding zijn voor meer monitoring of preventieve maatregelen.
Systeemvergelijking: Je kunt MTBF gebruiken om de betrouwbaarheid van verschillende systemen of versies met elkaar te vergelijken.
Wat je níet kunt afleiden
Duur of impact van storingen: MTBF zegt niets over hoe ernstig of langdurig een storing is. Eén crash van 10 seconden en één van 10 uur tellen even zwaar mee.
Oorzaak van de storingen: MTBF toont frequentie, maar niet waarom het systeem uitvalt. Hiervoor is aanvullende analyse nodig, zoals root cause analysis (RCA).
Toekomstige betrouwbaarheid: MTBF is gebaseerd op het verleden. Een systeem dat recent geüpdatet is, kan zich totaal anders gaan gedragen.
Vooral in software is MTBF een richtlijn en geen garantie. Het helpt bij het stellen van prioriteiten en het evalueren van systeemkwaliteit, maar moet altijd gecombineerd worden met andere informatie zoals foutlogs, gebruikerservaringen en herstelstatistieken (zoals MTTR).
Een hogere Mean Time Between Failure (MTBF) betekent minder storingen en dus een betrouwbaarder systeem. Zeker bij software is het mogelijk om gerichte maatregelen te nemen om de MTBF te verhogen.
Zorg voor goede monitoring van je applicatie, server of infrastructuur. Tools zoals Prometheus, Grafana, New Relic of Datadog geven inzicht in performance en waarschuwen bij afwijkingen. Zo kun je ingrijpen vóórdat een storing optreedt.
Voer bij elke storing een root cause analysis (RCA) uit. Kijk niet alleen naar de symptomen, maar zoek naar het onderliggende probleem. Pas je code, infrastructuur of processen daarop aan om herhaling te voorkomen.
Automatische tests en CI/CD-pijplijnen verminderen de kans op fouten in productie. Zo voorkom je dat een nieuwe release onverwachte crashes veroorzaakt.
Implementeer failover-mechanismen, redundantie en goede foutafhandeling. Bijvoorbeeld: als één microservice faalt, moet het systeem daar gecontroleerd op reageren in plaats van volledig crashen.
Plan regelmatig onderhoud in voor servers, databases of achterliggende systemen. Net als bij hardware kun je ook in software 'slijtage' voorkomen door updates, optimalisaties en patches op tijd door te voeren.
Verouderde library’s, afhankelijkheden of systemen kunnen onverwachte instabiliteit veroorzaken. Regelmatig bijwerken helpt de MTBF te verbeteren.
Door structureel te werken aan kwaliteit, monitoring en onderhoud, verhoog je de betrouwbaarheid en daarmee ook de MTBF.
Mean Time Between Failure (MTBF) wordt in veel sectoren gebruikt om de betrouwbaarheid van systemen te meten. Binnen software en IT is het vooral een praktische KPI voor servicekwaliteit, uptime en risicobeheersing.
SaaS-platformen gebruiken MTBF om uptime te monitoren en SLA’s te onderbouwen richting klanten. Hoe hoger de MTBF, hoe betrouwbaarder de dienst.
DevOps-teams gebruiken MTBF naast metrics als MTTR om inzicht te krijgen in de balans tussen stabiliteit en snelheid van veranderingen.
Netwerkbeheerders meten de MTBF van servers, switches of virtuele machines om capaciteitsplanning en onderhoud beter af te stemmen.
Site Reliability Engineers (SRE’s) gebruiken MTBF als onderdeel van bredere reliability metrics, zoals SLO’s en error budgets.
MTBF wordt toegepast bij firmware van apparaten, IoT-oplossingen en industriële software die geïntegreerd is in machines. Hier is betrouwbaarheid vaak cruciaal vanwege continu gebruik.
Managers en product owners gebruiken MTBF om risico’s in te schatten en prioriteiten te stellen. Een lage MTBF kan leiden tot keuzes zoals extra investering in refactoring, vervanging van systemen of het herzien van de infrastructuur.
MTBF is geen doel op zich, maar een nuttig hulpmiddel om technische en strategische beslissingen beter te onderbouwen.
Mean Time Between Failure (MTBF) staat niet op zichzelf. Er zijn meerdere begrippen die vaak in dezelfde context worden gebruikt, vooral binnen systeembeheer, DevOps en reliability engineering.
De failure rate geeft aan hoe vaak een storing voorkomt binnen een bepaalde periode. Het is in feite het omgekeerde van MTBF:
Failure rate = 1 / MTBF
Bijvoorbeeld: als een applicatie een MTBF van 500 uur heeft, is de failure rate 0,002 storingen per uur. Deze metric wordt vaak gebruikt in risicoanalyses of betrouwbaarheidsschattingen van componenten.
MTTR staat voor de gemiddelde tijd die nodig is om een storing op te lossen. Waar MTBF zich richt op het voorkomen van storingen, richt MTTR zich op hoe snel je na een storing weer operationeel bent.
Een lage MTTR in combinatie met een hoge MTBF duidt op een robuust én efficiënt beheerd systeem.
MTTF lijkt op MTBF, maar wordt gebruikt voor systemen die niet worden gerepareerd, maar vervangen. Denk aan wegwerpcomponenten zoals zekeringen of batterijen.
Bij software zie je MTTF zelden terug, omdat de meeste applicaties herstartbaar en herstelbaar zijn.
RCA is een methode om na een storing de dieperliggende oorzaak te vinden. Het wordt vaak ingezet als reactie op incidenten waarbij de MTBF daalt, zodat structurele verbeteringen kunnen worden doorgevoerd.
Door structureel RCA’s uit te voeren, verbeter je niet alleen je MTBF, maar ook je proceskwaliteit.
Mean Time Between Failure (MTBF) helpt je om inzicht te krijgen in de betrouwbaarheid van software- en IT-systemen. Het geeft een gemiddeld aantal uur tussen twee storingen, en vormt een nuttige maatstaf voor zowel technische als zakelijke beslissingen.
De MTBF alleen vertelt echter niet het hele verhaal. Combineer het altijd met andere data zoals MTTR en root cause analyses. Zo zorg je voor een gebalanceerd beeld van systeemstabiliteit en waar verbeteringen nodig zijn.
Gebruik MTBF dus niet als doel op zich, maar als praktische tool om betrouwbaarheid meetbaar en bespreekbaar te maken.
End-to-end verwijst naar een benadering waarbij een proces, systeem of dienst van begin tot eind wordt beheerd of ondersteund. Alles verloopt als één geheel, zonder tussenstappen of extra schakels.
De grootste voordelen zijn meer controle, betere samenhang, hogere beveiliging en minder afhankelijkheid van externe partijen. Alles werkt beter samen binnen één keten.
End-to-end wordt vaak gebruikt bij encryptie (voor veilige communicatie), software testing (om volledige gebruikersflows te testen) en complete digitale oplossingen (zoals IT-projecten van A tot Z).
