Raid0、Raid1、Raid5、Raid6、Raid10、Raid50、Raid60的原理、特点、性能区别

超详细各种RAID详细对比 该数据写入到阵列硬盘的工作由阵列控制器完成,该数据可继续存放在Cache中直到Cache满,而且要为新数据腾出空间而必须刷新时或阵列需停机时,控制器会及时将该数据从Cache写入阵列硬盘中。当系统到达阵列中的最后一个磁盘时,就写到磁盘1的下一分段,如此下去。RAID组分为RAID 10 (RAID 1+0)、RAID 01 (RAID 0+1)和RAID 50 (RAID 5+0)。当主机将一个待写入阵列RAID组中的数据发送到阵列时,阵列控制器将该数据保存在缓存中并立即报告主机该数据的写入工作已完成。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了RAID技术的多种类型,包括RAID0、RAID1、RAID3、RAID5、RAID6、RAID10、RAID50和RAID60,阐述了它们的原理、特点和性能区别。RAID技术通过组合多个磁盘来提升存储性能和数据可靠性,但不同RAID级别在性能和冗余方面各有优劣。文章还解释了热备盘、磁盘阵列术语等概念,为数据库和服务器运维人员提供了宝贵的参考。

一.RAID 是什么?

RAID ( Redundant Array of Independent Disks )即独立磁盘冗余阵列,简称为「磁盘阵列」,其实就是用多个独立的磁盘组成在一起形成一个大的磁盘系统,从而实现比单块磁盘更好的存储性能和更高的可靠性。

二.RAID 有哪些?

RAID方案常见的可以分为:

  • RAID0
  • RAID1
  • RAID5
  • RAID6
  • RAID10
  • RAID50
  • RAID60
三.简单介绍

Raid 0:至少需要两块硬盘,磁盘越多,读写速度越快,没有冗余。

Raid 1:只能用两块硬盘,两块硬盘的数据互为镜像(写慢,读快),一块磁盘冗余。

Raid 5:至少需要3块硬盘,一块磁盘冗余。它是最通行的配置方式。具有奇偶校验的数据恢复功能的数据存贮方式。奇偶校验数据块分布于阵列里的各个硬盘中。

Raid 6:至少需要4块硬盘,2块磁盘冗余,硬盘的总数大于等于4即可。

Raid 10:至少需要4块硬盘,冗余一半的硬盘数量,但是硬盘的总数必须是大于或等于4的偶数(相当于每两块硬盘做一个Raid0,然后把各个Raid0做成一个Raid1)。

Raid 50:至少需要6块硬盘,磁盘的冗余相当于每三个硬盘做了一个Raid5,然后,每个Raid5又组合成了Raid0(Raid5中有一个硬盘冗余,即使坏了也不会破坏Raid0),所以,Raid50磁盘的冗余硬盘数量=磁盘总数÷3。

Raid 60:至少需要8块硬盘。

四.详细介绍
1.RAID0

RAID0是一种非常简单的的方式,它将多块磁盘组合在一起形成一个大容量的存储。当我们要写数据的时候,会将数据分为N份,以独立的方式实现N块磁盘的读写,那么这N份数据会同时并发的写到磁盘中,因此执行性能非常的高。

RAID0的读写性能理论上是单块磁盘的N倍(仅限理论,因为实际中磁盘的寻址时间也是性能占用的大头)

但RAID0的问题是,它并不提供数据校验或冗余备份,因此一旦某块磁盘损坏了,数据就直接丢失,无法恢复了。因此RAID0就不可能用于高要求的业务中,但可以用在对可靠性要求不高,对读写性能要求高的场景中。

总结:
性能方面:读写性能均有较好提升
冗余方面:无
特征:分片分散存入
磁盘利用率:100%
磁盘数量要求:2块及以上
综合评价:分散存储,任何一块坏掉则会导致数据不完整。

那有没有可以让存储可靠性变高的方案呢?
有的,下面的RAID1就是。

2.RAID1

RAID1是磁盘阵列中单位成本最高的一种方式。因为它的原理是在往磁盘写数据的时候,将同一份数据无差别的写两份到磁盘,分别写到工作磁盘和镜像磁盘,那么它的实际空间使用率只有50%了,两块磁盘当做一块用,这是一种比较昂贵的方案。

RAID1其实与RAID0效果刚好相反。RAID1这种写双份的做法,就给数据做了一个冗余备份。这样的话,任何一块磁盘损坏了,都可以再基于另外一块磁盘去恢复数据,数据的可靠性非常强,但性能就没那么好了。

总结:
性能方面:写效率稍微降低,读性能提高
冗余方面:有
特征:相同数据存入2个磁盘
磁盘利用率:50%
磁盘数量要求:2块以上的偶数盘
综合评价:空间利用率低,允许一半磁盘数据丢失

了解了RAID0和RAID1之后,我们发现这两个方案都不完美啊。
这时候就该性能又好、可靠性也高的方案RAID5登场了。

3.RAID3

我们可以先简单看一下RAID3,虽然RAID3用的很少,但弄清楚了RAID3就很容易明白RAID5的思路。

RAID3的方式是:将数据按照RAID0的形式,分成多份同时写入多块磁盘,但是还会另外再留出一块磁盘用于写「奇偶校验码」。例如总共有N块磁盘,那么就会让其中额度N-1块用来并发的写数据,第N块磁盘用记录校验码数据。一旦某一块磁盘坏掉了,就可以利用其它的N-1块磁盘去恢复数据。

但是由于第N块磁盘是校验码磁盘,因此有任何数据的写入都会要去更新这块磁盘,导致这块磁盘的读写是最频繁的,也就非常的容易损坏。

总结:
性能方面:取决于具体应用场景和配置,但在大文件顺序读取和容错性方面表现良好。
冗余方面:有
特征:2块磁盘存数据,1块存校验码
磁盘利用率:66%
磁盘数量要求:3块及以上
综合评价:校验盘容易老化,最多允许坏1块盘

4.RAID5

这是目前用的最多的一种方式。
因为RAID5是一种将存储性能、数据安全、存储成本兼顾的一种方案。

在了解RAID5之前,
RAID5的方式可以说是对RAID3进行了改进。

RAID5模式中,不再需要用单独的磁盘写校验码了。它把校验码信息分布到各个磁盘上。例如,总共有N块磁盘,那么会将要写入的数据分成N份,并发的写入到N块磁盘中,同时还将数据的校验码信息也写入到这N块磁盘中(数据与对应的校验码信息必须得分开存储在不同的磁盘上)。一旦某一块磁盘损坏了,就可以用剩下的数据和对应的奇偶校验码信息去恢复损坏的数据。

RAID5校验位算法原理:P = D1 xor D2 xor D3 … xor Dn (D1,D2,D3 … Dn为数据块,P为校验,xor为异或运算)

RAID5的方式,最少需要三块磁盘来组建磁盘阵列,允许最多同时坏一块磁盘。如果有两块磁盘同时损坏了,那数据就无法恢复了。

总结:
性能方面:RAID5使用分布式奇偶校验信息来保护数据,并且在读取和写入数据时需要计算奇偶校验信息,这可能会导致性能损失。然而,由于RAID5中的奇偶校验信息分布在多个磁盘驱动器上,因此在进行大量并发读取或写入操作时,性能表现优于RAID3。
冗余方面:是
特征:3块磁盘存数据,校验码分散存放到3块数据盘
磁盘利用率:66%
磁盘数量要求:3块及以上
综合评价:允许坏1块盘,其余2块盘计算恢复数据

5.RAID6

为了进一步提高存储的高可用,聪明的人们又提出了RAID6方案,可以在有两块磁盘同时损坏的情况下,也能保障数据可恢复。

为什么RAID6这么牛呢,因为RAID6在RAID5的基础上再次改进,引入了双重校验的概念。

RAID6除了每块磁盘上都有同级数据XOR校验区以外,还有针对每个数据块的XOR校验区,这样的话,相当于每个数据块有两个校验保护措施,因此数据的冗余性更高了。

但是RAID6的这种设计也带来了很高的复杂度,虽然数据冗余性好,读取的效率也比较高,但是写数据的性能就很差。因此RAID6在实际环境中应用的比较少。

总结:
性能方面:RAID6使用双分布式奇偶校验信息来保护数据,并且在读取和写入数据时需要计算奇偶校验信息,这可能会导致性能损失。然而,由于RAID6中的双奇偶校验信息分布在多个磁盘驱动器上,因此在进行大量并发读取或写入操作时,性能表现优于RAID5。
冗余方面:是
特征:2块磁盘用于存储数据,2块磁盘用于存储奇偶校验信息
磁盘利用率:66%
磁盘数量要求:4块及以上
综合评价:双重校验,允许坏2块盘

6.RAID10

RAID10其实就是RAID1与RAID0的一个合体。

我们看图就明白了:

RAID10兼备了RAID1和RAID0的有优点。首先基于RAID1模式将磁盘分为2份,当要写入数据的时候,将所有的数据在两份磁盘上同时写入,相当于写了双份数据,起到了数据保障的作用。且在每一份磁盘上又会基于RAID0技术讲数据分为N份并发的读写,这样也保障了数据的效率。

但也可以看出RAID10模式是有一半的磁盘空间用于存储冗余数据的,浪费的很严重,因此用的也不是很多。

总结:
性能方面:高性能、高可靠性和易于维护
冗余方面:是
特征:先做RAID1,再做RAID0
磁盘利用率:50%
磁盘数量要求:4块及以上
综合评价:数据100存入RAID10,150给第1块盘,51100给第2块盘;第1和第2块盘分别将得到的数据复制一份到另一个复制盘上,最多可以坏2/4。

整体对比一下RAID0、RAID1、RAID5、RAID6、RAID10的几个特征:

五.更多类型对比及原理简介

热备盘

六.磁盘阵列术语汇编

Array:阵列
磁盘阵列模式是把几个磁盘的存储空间整合起来,形成一个大的单一连续的存储空间。NetRAID控制器利用它的SCSI通道可以把多个磁盘组合成一个磁盘阵列。简单的说,阵列就是由多个磁盘组成,并行工作的磁盘系统。需要注意的是作为热备用的磁盘是不能添加到阵列中的。

Array Spanning:阵列跨越
阵列跨越是把2个,3个或4个磁盘阵列中的存储空间进行再次整合,形成一个具有单一连续存储空间的逻辑驱动器的过程。NetRAID控制器可以跨越连续的几个阵列,但每个阵列必需由相同数量的磁盘组成,并且这几个阵列必需具有相同的RAID级别。就是说,跨越阵列是对已经形成了的几个阵列进行再一次的组合,RAID1,RAID3和RAID5跨越阵列后分别形成了RAID10,RAID30和RAID50。

Cache Policy:高速缓存策略
NetRAID控制器具有两种高速缓存策略,分别为Cached I/O(缓存I/O)和Direct I/O(直接I/O)。缓存I/O总是采用读取和写入策略,读取的时候常常是随意地进行缓存。直接I/O在读取新的数据时总是采用直接从磁盘读出的方法,如果一个数据单元被反复地读取,那么将选择一种适中的读取策略,并且读取的数据将被缓存起来。只有当读取的数据重复地被访问时,数据才会进入缓存,而在完全随机读取状态下,是不会有数据进入缓存的。

Format:格式化
在物理驱动器(硬盘)的所有数据区上写零的操作过程,格式化是一种纯物理操作,同时对硬盘介质做一致性检测,并且标记出不可读和坏的扇区。由于大部分硬盘在出厂时已经格式化过,所以只有在硬盘介质产生错误时才需要进行格式化。

Hot Spare:热备用
当一个正在使用的磁盘发生故障后,一个空闲、加电并待机的磁盘将马上代替此故障盘,此方法就是热备用。热备用磁盘上不存储任何的用户数据,最多可以有8个磁盘作为热备用磁盘。一个热备用磁盘可以专属于一个单一的冗余阵列或者它也可以是整个阵列热备用磁盘池中的一部分。而在某个特定的阵列中,只能有一个热备用磁盘。

当磁盘发生故障时,控制器的固件能自动地用热备用磁盘代替故障磁盘,并通过算法把原来储存在故障磁盘上的数据重建到热备用磁盘上。数据只能从带有冗余的逻辑驱动器上进行重建(除了RAID0以外),并且热备用磁盘必须有足够多的容量。系统管理员可以更换发生故障的磁盘,并把更换后的磁盘指定为新的热备用磁盘。

Hot swap Disk Module:热交换磁盘模式(热插拔)

热交换模式允许系统管理员在服务器不断电和不中止网络服务的情况下更换发生故障的磁盘驱动器。由于所有的供电和电缆连线都集成在服务器的底板上,所以热交换模式可以直接把磁盘从驱动器笼子的插槽中拔除,操作非常简单。然后把替换的热交换磁盘插入到插槽中即可。热交换技术仅仅在RAID1,RAID3,RAID5,RAID10,RAID30和RAID50的配置情况下才可以工作。

Initialization:初始化
在逻辑驱动器的数据区上写零的操作过程,并且生成相应的奇偶位,使逻辑驱动器处于就绪状态。初始化将删除以前的数据并产生奇偶校验,所以逻辑驱动器在此过程中将一并进行一致性检测。没有经过初始化的阵列是不能使用的,因为还没有生成奇偶区,阵列会产生一致性检测错误。

IOP(I/O Processor):输入输出处理器
输入输出处理器是NetRAID控制器的指令中心,实现包括命令处理,PCI和SCSI总线的数据传输,RAID的处理,磁盘驱动器重建,高速缓存的管理和错误恢复等功能。

Logical Drive:逻辑驱动器
阵列中的虚拟驱动器,它可以占用一个以上的物理磁盘。逻辑驱动器把阵列或跨越阵列中的磁盘分割成了连续的存储空间,而这些存储空间分布在阵列中的所有磁 盘上。NetRAID控制器能设置最多8个不同容量大小的逻辑驱动器,而每个阵列中至少要设置一个逻辑驱动器。输入输出操作只能在逻辑驱动器处于在线的状 态下才运行。

Logical Volume:逻辑卷
由逻辑磁盘形成的虚拟盘,也可称为磁盘分区。

Mirroring:镜像
冗余的一种类型,一个磁盘上的数据在另一个磁盘上存在一个完全相同的副本即为镜像。RAID1和RAID10使用的就是镜像。

Parity:奇偶校验位
在数据存储和传输中,字节中额外增加一个比特位,用来检验错误。它常常是从两个或更多的原始数据中产生一个冗余数据,冗余数据可以从一个原始数据中进行重建。不过,奇偶校验数据并不是对原始数据的完全复制。
在RAID中,这种方法可以应用到阵列中的所有磁盘驱动器上。奇偶校验位还可以组成专用的奇偶校验方式,在专用奇偶校验中,奇偶校验数据可分布在系统中所有的磁盘上。如果一个磁盘发生故障,可以通过其它磁盘上的数据和奇偶校验数据重建出这个故障磁盘上的数据。

Power Fail Safeguard:掉电保护
当此项设置为可用时,在重构过程中(非重建),所有的数据将一直保存在磁盘上,直到重构完成后才删除。这样如果在重构过程中发生掉电,将不会发生数据丢失的危险情况。

Ready State:就绪状态
就绪状态是一个可用的硬盘,它即不在线也不是热备用盘,并可以添加到任一个阵列中或者指定为热备用盘的这种硬盘状态。

Rebuild:重建
在RAID1,RAID3,RAID5,RAID10,RAID30或RAID50阵列中把一个故障盘上的所有数据再生到替换磁盘上的过程。磁盘重建过程中逻辑驱动器通常不会中断对其数据的访问请求。

SCSI Disk Status:SCSI磁盘状态
SCSI磁盘(物理驱动器)可以有以下五种状态,分别为

  • 1.Ready(就绪),未配置的加电可操作磁盘;
  • 2.Online(在线),配置过的加电可操作磁盘;
  • 3.Hot Spare(热备用),当一个磁盘出现故障时,准备使用的加电待用磁盘;
  • 4.Failed(故障),磁盘发生错误导致失效或用户利用NetRAID控制器使用程序使驱动器脱机的状态;
  • 5.Rebuilding(重建),磁盘正处于从一个或几个关键性逻辑驱动器上恢复数据的过程中。

Stripe Size:条带容量
在每个磁盘上连续写入数据的总量,也称作“条带深度”。你可以指定每个逻辑驱动器的条带容量从2KB,4KB,8KB一直到128KB。为了获得更高的性能,要选择条带的容量等于或小于操作系统的簇的大小。大容量的条带会产生更高的读取性能,尤其在读取连续数据的时候。而读取随机数据的时候,最好设定条带的容量小一点。如果指定128KB的条带将需要8MB内存。

Striping:条带化
条带化是把连续的数据分割成相同大小的数据块,把每段数据分别写入到阵列中不同磁盘上的方法。此技术非常有用,它比单个磁盘所能提供的读写速度要快的多,当数据从第一个磁盘上传输完后,第二个磁盘就能确定下一段数据。数据条带化正在一些现代数据库和某些RAID硬件设备中得到广泛应用。

Write policy:写入策略
当处理器向磁盘上写入数据的时候,数据先被写入高速缓存中,并认为处理器有可能马上再次读取它。
NetRAID有两种如下的写入策略:
1.Write Back(回写),在回写状态下,数据只有在要被从高速缓存中清除时才写到磁盘上。随着主存读取的数据增加,回写需要开始从高速缓存中向此盘上写数据,并把更新的数据写入高速缓存中。由于一个数据可能会被写入高速缓存中许多次,而没有进行磁盘存取,所以回写的效率非常高。
2.Write Through(完全写入),在完全写入状态下,数据在输入到高速缓存时,它同时也被写到磁盘上。因为数据已经复制到磁盘上,所以在高速缓存中可以直接更改要替换的数据,因此完全写入要比回写简单的多。

RAID0 RAID1 RAID5 RAID10区别 RAID 5磁盘阵列组中数据的奇偶校验信息并不是单独保存到某一块硬盘设备中,而是存储到除自身以外的其他每一块硬盘设备上,这样的好处是其中任何一设备损坏后不至于出现致命缺陷;RAID5不对存储的数据进行备份,而是把数据和相对应的奇偶校验信息存储到组成RAID5的各个磁盘上,并且奇偶校验信息和相对应的数据分别存储于不同的磁盘上。简单的说,RAID是一种把多块独立的硬盘(物理硬盘)按不同的方式组合起来形成一个硬盘组(逻辑硬盘),从而提供比单个硬盘更高的存储性能和提供数据备份技术。最小硬盘3块,有效容量N-1。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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三者之间取得了卓越的平衡。理解不同RAID级别的原理和适用场景,根据实际业务需求(性能、安全性、预算)进行合理选择和配置,并辅以完善的监控和备份策略,是构建稳定、高效存储架构的关键。随着技术的发展,RAID的思想正以新的形式(如纠删码)在更广阔的分布式存储领域继续发挥着重要作用。磁盘阵列(RAID)是现代数据存储系统的核心技术之一,它巧妙地利用多块廉价硬盘,通过。本篇博文博主将从基础概念到高级应用,全面解析RAID技术。以下是企业环境中最常用和核心的几种RAID级别。,即“独立磁盘冗余阵列”。

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软RAID和硬RAID的区别 硬RAID 专门的RAID控制器将硬盘和电脑连接起来,RAID控制器负责将所有的RAID成员磁盘配置成一个虚拟的RAID磁盘卷。对于操作系统而言,他们只能识别到由RAID控制器配置后的虚拟磁盘,而无法识别组成RAID的各个成员盘 软RAID 不使用RAID控制器,而是直接通过软件层实现的RAID,软RAID的各个成员盘对于操作系统来说是可见的,但是操作系统并不把各自的成员盘呈现给用户,而是通过软件层配置好的虚拟RAID呈现给用户,使用户可以像使用一个普通盘一样使用RAI

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chenrui310
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