Red Hat Enterprise Agreements and Product Appendices official website

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红帽企业协议和产品附录官方网站

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根据问题发生的时间线，回溯最近发生了哪些情况和做了哪些变更，通过回溯找到发生问题的原因

方法二：深度价值分析 （Pain Value Analysis）

根据事件的重要性和特点找到其核心点，并根据核心点分析产生问题的核心

方法三：KTKT 分析 （Kepner and Tregoe）

对发生的问题进行定义，对问题的特征进行描述，通过定义和特征逐一排查，找到可能导致问题的原因

方法四：头脑风暴 （Brainstorming）

大家一起什么都想，快速获得任何和问题相关的信息，但是得到信息往往不够客观

方法五：鱼骨图 （Ishikawa Diagrams）

将发生的问题看成一个主线，分析每一条汇入这条主线的分线，这些分线都有可能导致最后出现在主线上的问题，最终找到导致主线问题的原因在哪条分线上

方法六：帕累托分析 （Pareto Analysis）

分析哪些问题影响最大，先解决所有问题中最重要的那 20%，因为往往解决最重要的 20% 问题可能就会达到 80% 的效果

方法七：5 个为什么 （5 Why）

5 个为什么只是一个抽象的概念，真实情况是对发生问题的原因一只追问下去，先问导致问题的原因是什么，根据这个原因再问导致这个原因的原因是什么，直到问到根本原因以后才停止，此方法由日本丰田公司大野耐一发明。使用此方法需要注意：
1) 避免使用借口回答问题
2) 避免在追问的过程中牵扯到人的心理
3) 避免回答问题时推卸责任
4) 避免各个问题之间没有层级关系

1) DAS（直连存储），就是接在主板上的硬盘
2) NAS（网络附加存储），例如：NFS、Samba、FTP、HTTP，优点是管理简单，缺点是单点故障
3) SAN（网络块存储），例如：Iscsi
4) 分布时云存储，例如：Ceph、Swift

内容二：常见的存储类型

1) Block-based access（基于块存储的访问），对应的是块存储（block），例如：直接接在主板上的硬盘、Iscsi、Ceph
2) File-based access（基于文件系统的访问），对应的是文件系统存储（filesystem），例如：NFS、Samba、FTP、HTTP、Ceph
3) Object-based access（基于对象的访问），对应的是对象存储（object），例如：Ceph

通过 Inotifywait + Rsync 实现两个目录的数据实时同步
特点：如果数据量太大就不合适了，数据量最好小于 10G，如果文件多最好要小于 5G 甚至小于 3G

方法二：以硬盘级数据同步工具 DRDB 为核心的同步方法

DRDB + heartbeat 或者 DRDB + Keepalive + Shell 实现两个数据存储节点的主从同步、主从切换
特点：最好用于小于 300G 的数据同步

方法三：分布式云存储

通过 HDFS 或者 Ceph 实现分布式云存储
特点：可以用于大于 300G 的数据同步