RAID

本文详细介绍了磁盘阵列(RAID)的概念及其工作原理。RAID通过组合多个廉价磁盘形成大型磁盘组,提升了数据吞吐量并提供了容错功能。文中还讨论了不同RAID级别的优缺点。
磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),有“独立磁盘构成的具有冗余能力的阵列”之意。
磁盘阵列是由很多价格较便宜的 磁盘,组合成一个容量巨大的磁盘组,利用个别磁盘提供数据所产生加成效果提升整个磁盘系统效能。利用这项技术,将数据切割成许多区段,分别存放在各个硬盘上。
磁盘阵列还能利用同位检查(Parity Check)的观念,在 数组中任意一个 硬盘故障时,仍可读出数据,在数据重构时,将数据经计算后重新置入新硬盘中。

优点

提高传输速率。RAID通过在多个 磁盘上同时存储和读取数据来大幅提高 存储系统的数据 吞吐量(Throughput)。在RAID中,可以让很多磁盘 驱动器同时传输数据,而这些磁盘驱动器在逻辑上又是一个磁盘驱动器,所以使用RAID可以达到单个磁盘驱动器几倍、几十倍甚至上百倍的速率。这也是RAID最初想要解决的问题。因为当时CPU的速度增长很快,而 磁盘驱动器数据传输速率无法大幅提高,所以需要有一种方案解决二者之间的矛盾。RAID最后成功了。
通过 数据校验提供容错功能。普通 磁盘驱动器无法提供容错功能,如果不包括写在磁盘上的CRC(循环 冗余校验)码的话。RAID容错是建立在每个 磁盘驱动器的硬件容错功能之上的,所以它提供更高的安全性。在很多RAID模式中都有较为完备的相互校验/恢复的措施,甚至是直接相互的 镜像备份,从而大大提高了RAID系统的容错度,提高了系统的稳定 冗余性。

磁盘阵列缺点

RAID0没有冗余功能,如果一个磁盘(物理)损坏,则所有的数据都无法使用。
RAID1磁盘的利用率最高只能达到50%(使用两块盘的情况下),是所有RAID级别中最低的。
RAID0+1以理解为是RAID 0和RAID 1的折中方案。RAID 0+1可以为系统提供数据安全保障,但保障程度要比 Mirror低而磁盘空间利用率要比Mirror高。

转载于:https://www.cnblogs.com/tangmaokai/p/5706561.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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