在 Linux 下使用 RAID

 

重要的 RAID 概念
•校验方式用在 RAID 重建中从校验所保存的信息中重新生成丢失的内容。 RAID 5,RAID 6 基于校验。
•条带化是将切片数据随机存储到多个磁盘。它不会在单个磁盘中保存完整的数据。如果我们使用2个磁盘,则每个磁盘存储我们的一半数据。
•镜像被用于 RAID 1 和 RAID 10。镜像会自动备份数据。在 RAID 1 中,它会保存相同的内容到其他盘上。
•热备份只是我们的服务器上的一个备用驱动器,它可以自动更换发生故障的驱动器。在我们的阵列中,如果任何一个驱动器损坏,热备份驱动器会自动用于重建 RAID。
•块是 RAID 控制器每次读写数据时的最小单位,最小 4KB。通过定义块大小,我们可以增加 I/O 性能。

RAID有不同的级别。在这里,我们仅列出在真实环境下的使用最多的 RAID 级别。
•RAID0 = 条带化
•RAID1 = 镜像
•RAID5 = 单磁盘分布式奇偶校验
•RAID6 = 双磁盘分布式奇偶校验
•RAID10 = 镜像 + 条带。(嵌套RAID)

RAID 在大多数 Linux 发行版上使用名为 mdadm 的软件包进行管理。让我们先对每个 RAID 级别认识一下。

 

RAID 0 / 条带化


条带化有很好的性能。在 RAID 0(条带化)中数据将使用切片的方式被写入到磁盘。一半的内容放在一个磁盘上,另一半内容将被写入到另一个磁盘。

假设我们有2个磁盘驱动器,例如,如果我们将数据“TECMINT”写到逻辑卷中,“T”将被保存在第一盘中,“E”将保存在第二盘,'C'将被保存在第一盘,“M”将保存在第二盘,它会一直继续此循环过程。(LCTT 译注:实际上不可能按字节切片,是按数据块切片的。)

在这种情况下,如果驱动器中的任何一个发生故障,我们就会丢失数据,因为一个盘中只有一半的数据,不能用于重建 RAID。不过,当比较写入速度和性能时,RAID 0 是非常好的。创建 RAID 0(条带化)至少需要2个磁盘。如果你的数据是非常宝贵的,那么不要使用此 RAID 级别。
•高性能。
•RAID 0 中容量零损失。
•零容错。
•写和读有很高的性能。

 

RAID 1 / 镜像化


镜像也有不错的性能。镜像可以对我们的数据做一份相同的副本。假设我们有两个2TB的硬盘驱动器,我们总共有4TB,但在镜像中,但是放在 RAID 控制器后面的驱动器形成了一个逻辑驱动器,我们只能看到这个逻辑驱动器有2TB。

当我们保存数据时,它将同时写入这两个2TB驱动器中。创建 RAID 1(镜像化)最少需要两个驱动器。如果发生磁盘故障,我们可以通过更换一个新的磁盘恢复 RAID 。如果在 RAID 1 中任何一个磁盘发生故障,我们可以从另一个磁盘中获取相同的数据,因为另外的磁盘中也有相同的数据。所以是零数据丢失。
•良好的性能。
•总容量丢失一半可用空间。
•完全容错。
•重建会更快。
•写性能变慢。
•读性能变好。
•能用于操作系统和小规模的数据库。

 

RAID 5 / 分布式奇偶校验


RAID 5 多用于企业级。 RAID 5 的以分布式奇偶校验的方式工作。奇偶校验信息将被用于重建数据。它从剩下的正常驱动器上的信息来重建。在驱动器发生故障时,这可以保护我们的数据。

假设我们有4个驱动器,如果一个驱动器发生故障而后我们更换发生故障的驱动器后,我们可以从奇偶校验中重建数据到更换的驱动器上。奇偶校验信息存储在所有的4个驱动器上,如果我们有4个 1TB 的驱动器。奇偶校验信息将被存储在每个驱动器的256G中,而其它768GB是用户自己使用的。单个驱动器故障后,RAID 5 依旧正常工作,如果驱动器损坏个数超过1个会导致数据的丢失。
•性能卓越
•读速度将非常好。
•写速度处于平均水准,如果我们不使用硬件 RAID 控制器,写速度缓慢。
•从所有驱动器的奇偶校验信息中重建。
•完全容错。
•1个磁盘空间将用于奇偶校验。
•可以被用在文件服务器,Web服务器,非常重要的备份中。

 

RAID 6 双分布式奇偶校验磁盘


RAID 6 和 RAID 5 相似但它有两个分布式奇偶校验。大多用在大数量的阵列中。我们最少需要4个驱动器,即使有2个驱动器发生故障,我们依然可以更换新的驱动器后重建数据。

它比 RAID 5 慢,因为它将数据同时写到4个驱动器上。当我们使用硬件 RAID 控制器时速度就处于平均水准。如果我们有6个的1TB驱动器,4个驱动器将用于数据保存,2个驱动器将用于校验。
•性能不佳。
•读的性能很好。
•如果我们不使用硬件 RAID 控制器写的性能会很差。
•从两个奇偶校验驱动器上重建。
•完全容错。
•2个磁盘空间将用于奇偶校验。
•可用于大型阵列。
•用于备份和视频流中,用于大规模。

 

RAID 10 / 镜像+条带



RAID 10 可以被称为1 + 0或0 +1。它将做镜像+条带两个工作。在 RAID 10 中首先做镜像然后做条带。在 RAID 01 上首先做条带,然后做镜像。RAID 10 比 01 好。

假设,我们有4个驱动器。当我逻辑卷上写数据时,它会使用镜像和条带的方式将数据保存到4个驱动器上。

如果我在 RAID 10 上写入数据“TECMINT”,数据将使用如下方式保存。首先将“T”同时写入两个磁盘,“E”也将同时写入另外两个磁盘,所有数据都写入两块磁盘。这样可以将每个数据复制到另外的磁盘。

同时它将使用 RAID 0 方式写入数据,遵循将“T”写入第一组盘,“E”写入第二组盘。再次将“C”写入第一组盘,“M”到第二组盘。
•良好的读写性能。
•总容量丢失一半的可用空间。
•容错。
•从副本数据中快速重建。
•由于其高性能和高可用性,常被用于数据库的存储中。

本篇文章来源于 Linux公社网站(www.linuxidc.com)  原文链接:http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/122191.htm


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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