存储数据恢复方法_infortrend ESDS RAID6故障导致数据丢失恢复方案书

简介: [用户单位]XXX影音制作公司 [数据恢复故障描述] 一台infortrend ESDS-S12F-G1440存储,内接12块2TB硬盘组成RAID6,整个RAID6的所有空间划分给一个LUN,映射到WINDOWS系统上。

[用户单位]
XXX影音制作公司

[数据恢复故障描述]
一台infortrend ESDS-S12F-G1440存储,内接12块2TB硬盘组成RAID6,整个RAID6的所有空间划分给一个LUN,映射到WINDOWS系统上。在WINDOWS系统上,划分了一个GPT分区,大小为18.2TB,原已用空间约16.5TB。
在使用一段时间后发现存储无法访问,管理人员查看存储发现3块硬盘离线,之后通过一些非常规手段促使存储上线,并开始rebuild。但通过主机访问时发现,分区打不开,所有数据均无法访问。咨询专业机构后得知此状况表明数据已存在破坏,为避免状态的进一步恶化,中止rebuild,关机后寻求专业数据恢复机构帮助。
经当地数据恢复公司全力恢复后,最终的结果是有大量数据丢失,大量数据无法打开。

[数据恢复分析]
RAID6是支持两块硬盘同时掉线的一种存储冗余模式,但当两块以上的磁盘下线后,RAID6便无法正常工作了。通常情况下,RAID6离线的3块盘是间隔一段时间内先后出现故障的,所以,在这种情况下,如果将早掉线的盘(陈旧的数据)上线,便会与在线的盘(新鲜的数据)进行RAID6算法同步,导致数据不伦不类,无法正常读取数据。
本例中应为上述分析,但因rebuild时间较短(约几分钟),在几分钟内,大约可以同步几十GB数据,本例用户数据文件数据非常多,同时做为素材库,文件系统最前部存储老数据的可能性最大,另因文件数量多,所以一些较新的文件的目录及节点索引应该都位于磁盘后部,所以同步操作可能对存储的影响不大,推断破坏有限。

[数据恢复方案]
1、为避免故障扩大,首先对故障硬盘做完全扇区级克隆。如部分硬盘有物理故障,交由硬件恢复组解决硬件故障。
2、分析存储使用的的RAID6算法,再按此算法对12块硬盘做C(12,2)共66种可能的缺2盘的情况组合。人工或通过程序判定最正确的缺盘可能。
3、通过北亚RAID数据恢复软件或第三方数据恢复软件搭建虚拟RAID平台,按分析出的缺盘状态、盘序、块大小、校验方向、RAID6算法构建进行附加。
4、对虚拟RAID,进行GPT分区结构解释,然后进行文件系统解释,确定算法是否正确。如不正确,调整算法,直到最佳结构。
5、按文件或扇区方式迁移数据到另一存储,完成恢复工作。

[数据恢复时间预计]
镜像时间:8小时内(12个并行流程同时镜像,以每个流程60M/S的速度计)
分析及验证算法:2-4小时
迁移数据:15天(文件方式迁移) 或3天(扇区方式迁移,必须目标存储大于等于源故障存储,同时文件系统无严重破坏)

[应急建议]
故障发生后,应在关机状态下插拔硬盘,同时对硬盘原位置进行标注。在硬盘离开存储后,不要再对存储加电。确保所有操作尽可能可回溯。

相关文章
|
6月前
|
5G Linux 网络架构
一款简单纯粹的在线测速工具 - 免费开源 | 基于LibreSpeed开源项目开发
龙腾测速网是由龙毅基于开源项目LibreSpeed美化开发的免费在线测速工具,界面简洁、功能纯粹,支持所有现代浏览器。提供上传下载速度、延迟、抖动等网络信息,测速结果精准稳定,可自动保存并导出历史记录。适用于Windows、macOS、Linux系统,无需安装,打开网页即可使用,是判断网络问题的实用工具。项目完全开源,可自由二次开发。
571 0
|
Python
Python计算误码率,输入是0-1比特流矩阵和小数矩阵
本文提供了一个Python函数calculate_ber,用于计算两个NumPy矩阵表示的二进制信号和接收信号之间的误码率(BER),其中包括信号与接收信号的比较、误差计数以及BER的计算过程,并给出了具体的使用示例。
264 2
|
11月前
|
算法 5G
基于MSWA相继加权平均的交通流量分配算法matlab仿真
本项目基于MSWA(Modified Successive Weighted Averaging)相继加权平均算法,对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现,核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进,引入动态权重策略,提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布,达到用户均衡状态,确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。
|
机器学习/深度学习 API 算法框架/工具
残差网络(ResNet) -深度学习(Residual Networks (ResNet) – Deep Learning)
残差网络(ResNet) -深度学习(Residual Networks (ResNet) – Deep Learning)
684 0
|
移动开发 运维 数据可视化
“神笔马良”企业官网门户类网站应用搭建体验:魔笔体验系列
本次测评主要围绕如何使用魔笔搭建企业官网门户类网站应用
752 56
|
存储 算法 安全
详细解读CA认证原理以及实现(上)
详细解读CA认证原理以及实现(上)
570 0
|
Android开发
Android 更改包名,屡试不爽
      小菜因为工作需要,经常需要一套代码修改很多次包名,虽然不是什么技术活,但是小菜的用的次数多了就有了一点点小技巧分享给大家:       1. 如果源码是在本机电脑中,首先找到源码多位置,例如:由包名 com.
1779 0
工业基础类IFC—总体架构和空间结构
工业基础类IFC—总体架构和空间结构
工业基础类IFC—总体架构和空间结构
|
机器学习/深度学习 传感器 编解码
3D车道线新SOTA | Anchor3DLane:超越BEV表示的3D Anchor!
3D车道anchor被投影到FV特征以提取其特征,这些特征包含良好的结构和上下文信息以进行准确的预测。作者进一步将Anchor3DLane扩展到多帧设置,以结合时间信息以提高性能。此外,作者还开发了一种全局优化方法,利用车道之间的等宽属性来减少预测的横向误差。在三种流行的3D车道检测基准上进行的大量实验表明,Anchor3DLane优于以前基于BEV的方法,并实现了SOTA性能。
3D车道线新SOTA | Anchor3DLane:超越BEV表示的3D Anchor!
|
缓存 IDE 编译器
鲲鹏系列一: DevKit代码迁移工具技术要点总结
处理器所支持的指令集不同,意味着开发者可能需要对代码进行跨平台的迁移。通常,代码迁移是件复杂又繁琐的工作,需要花费开发者大量精力对软件包、源代码、依赖库文件进行人工分析、检查和识别,手动修正不同指令集之间的相关差异,这些差异主要涉及语法、指令、函数和库文件支持情况。
824 0
鲲鹏系列一: DevKit代码迁移工具技术要点总结