Курсовая теория на тему Создание lvm хранилища

Содержание:

Введение:

На сегодняшний день во многих организациях
накоплены значительные объемы данных, которые могут быть использованы для
решения различных аналитических и управленческих задач. Проблемы хранения и
обработки аналитической информации становятся все более актуальными и
привлекают внимание специалистов и фирм, работающих в области информационных
технологий, что привело к формированию полноценного рынка технологий
бизнес-анализа. В идеале работа аналитиков и менеджеров различного уровня
должна быть организована так, чтобы они имели доступ ко всей интересующей их
информации и пользовались удобными и простыми средствами представления и работы
с этой информацией. Именно на достижение этих целей направлены информационные
технологии, которые объединяются под общим названием хранилищ данных и
бизнес-анализа.

LVM или Logical Volume Manager — это еще
один уровень абстракции программного обеспечения над разделами физического
жесткого диска, который позволяет создавать логические тома для хранения данных
без прямого повторного разбиения жесткого диска на один или несколько жестких
дисков. LVM повышает удобство работы с жестким диском, аппаратные возможности
скрыты программным обеспечением, поэтому вы можете изменять размер дисков,
перемещать их на лету, не останавливая приложения и не размонтируя файловые
системы. Это очень удобно на серверах, вы можете добавить еще один диск или
расширить существующие Тома LVM на лету.

LVM или Logical Volume Manager — это еще
один уровень абстракции программного обеспечения над разделами физического
жесткого диска, который позволяет создавать логические тома для хранения данных
без прямого повторного разбиения жесткого диска на один или несколько жестких
дисков. LVM повышает удобство работы с жестким диском, аппаратные возможности
скрыты программным обеспечением, поэтому вы можете изменять размер дисков,
перемещать их на лету, не останавливая приложения и не размонтируя файловые
системы. Это очень удобно на серверах, вы можете добавить еще один диск или
расширить существующие тома LVM на лету.

LVM работает на уровне ядра, поэтому
гарантируется максимальная прозрачность конфигурации и использования диска.
Программы могут работать с логическими виртуальными разделами LVM так же, как и
с обычными.

Основные преимущества использования LVM по
сравнению с обычными разделами жесткого диска.

· простое
изменение размера-вы можете расширить или сжать раздел lvm без
переформатирования диска;

· простота
расширения пространства — вы можете увеличить доступное пространство, просто
добавив новые физические диски в общий пул памяти LVM, чтобы получить большую
гибкость;

· резервное
копирование и зеркальное отображение данных-возможность записи на несколько
дисков одновременно позволяет повысить производительность системы, а также
настроить зеркальное отображение данных и резервное копирование разделов для
повышения безопасности;

· читаемые
имена можно дать любые имена логическим разделам, чтобы они соответствовали
назначению раздела и были легко запоминаемы.

Тема
моей курсовой работы — Создание lvm хранилища.

Основной
целью работы является рассмотрение принципов создания lvm хранилища.

Для
достижения поставленной цели в ходе выполнения работы необходимо решить
следующие задачи:

· рассмотреть
хранилища данных;

· изучить
структуру управления хранилищами LVM;

· проанализировать
порядок создания физических томов, групп томов и логических томов.

Заключение:

В деловой или личной сфере часто
приходится работать с данными из разных источников, каждый из которых связан с
определённым видом деятельности. Для координации всех этих данных необходимы
определённые знания и организационные навыки.

В базе данных сведения из каждого
источника сохраняются в отдельной таблице. При работе с данными из нескольких
таблиц устанавливаются связи между таблицами. Для поиска и отбора данных,
удовлетворяющих определённым условиям, создаётся запрос. Запросы также
позволяют обновить или удалить одновременно несколько записей, выполнить
встроенные и специальные сообщения.

Logical Volume Manager (LVM) —
это очень мощная система управления томами с данными для Linux. Она позволяет
создавать поверх физических разделов (или даже неразбитых винчестеров)
логические тома, которые в самой системе будут видны как обычные блочные
устройства с данными (т.е. как обычные разделы).

Основные преимущества LVM в том, что
во-первых одну группу логических томов можно создавать поверх любого количества
физических разделов, а во-вторых размер логических томов можно легко менять
прямо во время работы. Кроме того, LVM поддерживает механизм снапшотов,
копирование разделов «на лету» и зеркалирование, подобное RAID-1.

Фрагмент текста работы:

1. Хранилища
данных

1.1. Хранилища
данных, общие сведения

Хранилища данных — это процесс сбора,
фильтрации и предварительной обработки данных с целью представления полученной
информации пользователям для статистического анализа и аналитических отчетов.
Ральф Кинболл (автор концепции хранилищ данных) описал хранилища данных как «место,
где люди могут получить доступ к своим данным». Он также сформулировал основные
требования к хранилищам данных:

· поддержка
высокоскоростных данных из хранилища;

· поддержка
внутренней согласованности данных;

· возможность
получения и сравнения данных;

· наличие
удобных утилит для хранения и просмотра данных;

· полнота
и достоверность хранимых данных;

· поддержка
качественного процесса пополнения данных.

Все эти требования часто не выполняются,
поэтому для реализации хранилищ данных используется несколько продуктов.
Некоторые из них являются инструментами хранения данных, другие-инструментами
поиска и просмотра данных, а третьи-инструментами пополнения хранилища данных.

Типичное хранилище данных обычно
отличается от реляционной базы данных:

· обычная
база данных предназначена для помощи пользователям в их повседневной работе, в
то время как хранилища данных предназначены для принятия решений;

· обычная
база данных подвержена постоянным изменениям в пользовательском опыте, и
хранилище данных относительно стабильно; данные в нем обновляются по расписанию
(например, ежечасно, ежедневно, ежемесячно), в идеале-процесс добавления данных
за определенный промежуток времени без изменения предыдущей информации, уже
находящейся в хранилище;

· обычная
база данных чаще всего является источником данных, которые попадают в
хранилище, кроме того, хранилище может пополняться внешними источниками
(например, сжатие данных).

Информация, загружаемая в хранилище,
должна быть интегрирована в целостную структуру, отвечающую целям анализа
данных. При этом несоответствия между данными из разных операционных систем
сводятся к минимуму, а в хранилище они именуются и выражаются одинаково. Данные
интегрируются на нескольких уровнях: ключевом, атрибутивном, описательном,
структурном и т. д. Общие данные и общая обработка данных консолидируются и
унифицируются для всех данных, которые являются похожими или аналогичными в
хранилище данных.

Информация структурирована в соответствии
с различными уровнями детализации:

· высокая
степень суммирования;

· низкая
степень суммирования;

· текущая
подробная информация.

Хранилище можно рассматривать как набор
моментальных снимков состояния данных: вы можете восстановить изображение в
любой момент. Атрибут времени всегда четко присутствует в структурах данных
репозитория.

Оказавшись в хранилище, данные никогда не
меняются, а только обновляются новыми данными из операционных систем, где
данные постоянно меняются. Новые данные агрегируются с информацией, уже
накопленной в хранилище данных, по мере ее поступления.

Использование технологии хранения данных
требует наличия в системе следующих компонентов:

· источники
оперативных данных;

· инструменты
передачи и преобразования данных;

· метаданные-включает
каталог хранения и правила преобразования данных при загрузке их из
операционных баз данных;

· реляционное
хранилище;

· OLAP-хранилище;

· инструменты
доступа к данным и анализа.

Назначение перечисленных компонентов
заключается в следующем. Оперативные данные собираются из различных источников.
Полученные оперативные данные очищаются, интегрируются и хранятся в реляционном
хранилище. Они уже доступны для анализа с помощью инструментов отчетности.
Затем данные готовятся (полностью или частично) с использованием инструментов
передачи и преобразования данных для анализа OLAP, который реализуется с
использованием инструментов доступа к данным и анализа. Однако они могут быть
загружены в специальную базу данных OLAP или оставаться в реляционном
хранилище.

Наиболее важным элементом хранения
являются метаданные, то есть данные о структуре, размещении и преобразовании
данных, которые используются любыми процессами хранения. Метаданные могут
использоваться для различных целей, таких как извлечение и загрузка данных, а
также поддержка хранения и запросов. Метаданные для разных процессов могут
иметь разную структуру, т. е. может быть несколько вариантов метаданных для
одного и того же элемента данных.

Таким образом, хранилища данных
структурированы. Они содержат базовые данные, которые образуют единый источник
для обработки данных во всех системах поддержки принятия решений. Элементарные
данные, присутствующие в хранилище, могут быть представлены в различных формах.
Хранилища данных исключительно велики, поскольку они содержат интегрированные и
подробные данные.

Эти характеристики являются общими для
всех хранилищ данных. Однако несмотря на то, что хранение имеет общие свойства,
различные типы хранения имеют свои индивидуальные особенности.