阿里云ECS云服务器Linux系统盘网站数据迁移至数据盘-linux-操作系统-壹聚教程网阿里云ECS云服务器Linux系统盘网站数据迁移至数据盘
下面我们一起来看一篇关于阿里云ECS云服务器Linux系统盘网站数据迁移至数据盘的例子，希望此例子能够为各位带来帮助。
在阿里云购买的1台ECS，原系统盘20G，无数据盘，把LNMP环境都搭建在系统盘的/alidata目录下（一键安装包安装的）。现新购了1块数据盘，那么如何将/alidata的数据迁移至新购的数据盘中呢？详细操作步骤如下：
1.分区并格式化新的数据盘
使用【fdisk -l】命令查看数据盘是否存在
执行【fdisk -S 56 /dev/xvdb】命令，对数据盘进行分区；根据提示，依次输入[n]，[p]，[1]，两次回车，[wq]，很快就能完成。
使用【fdisk -l】命令查看新的分区xvdb1已经建立完成。
使用【mkfs.ext3 /dev/xvdb1】命令对新分区进行格式化。
2.停止web相关服务
# cat /etc/rc.local&&&&&&&&&&&&&&&& //查看启动了哪些服务，依次关闭即可
# /etc/init.d/mysqld stop
# /etc/init.d/nginx stop
# /etc/init.d/php-fpm stop
# /etc/init.d/vsftpd stop
3.挂载数据盘至临时目录（/mnt ），复制系统盘中的网站数据文件（/alidata目录）至数据盘挂载的临时目录（/mnt ）。
# mount /dev/xvdb1 /mnt
# cp -rp /alidata/* /mnt/
4. 卸除数据盘挂载的临时目录（/mnt ），再重新挂载数据盘至原网站数据的目录（/alidata）。
# umount /mnt
# mount /dev/xvdb1 /alidata
5.重启启动web服务，检查网站是否可以正常访问。
# /etc/init.d/mysqld start
# /etc/init.d/nginx start
# /etc/init.d/vsftpd start
# /etc/init.d/php-fpm start
6.修改/etc/fstab文件，增加数据磁盘/dev/xvdb1的自动挂载。
# echo '/dev/xvdb1& /alidata ext3&&& defaults&&& 0& 0' && /etc/fstab
至此，大功告成？非也，第3步中使用的是cp命令，也就是说，原系统盘/alidata的数据还在。以上操作都正常后，再进行下面的删除旧数据操作。
先执行上面第2步，停止web服务。然后【# umount /alidata】取消挂载，接着删除/alidata目录下的所有文件。最后【# mount /dev/xvdb1 /alidata】重新挂载，重启服务，访问正常。即大功告成。
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摘要 : 高通量测序，可提高我们进行全基因组研究的能力，从而彻底改变了生物学研究。然而，由于缺乏生物信息学专业知识，现代技术仍然超出了许多实验室的能力范围。八月七日在国际著名学术杂志《Genome Biology》发表的一项研究中，来自美国辛辛那提大学医学院的研究人员，提出了一种BioWardrobe平台，可让用户使用一种方便生物学家的Web界面，存储、可视化和分析表观基因组学和转录组学数据，而不需要专业的编程知识。
高通量测序，可提高我们进行全基因组研究的能力，从而彻底改变了生物学研究。然而，由于缺乏生物信息学专业知识，现代技术仍然超出了许多实验室的能力范围。八月七日在国际著名学术杂志《Genome 》发表的一项研究中，来自美国辛辛那提大学医学院的研究人员，提出了一种BioWardrobe平台，可让用户使用一种方便生物学家的Web界面，存储、可视化和分析表观基因组学和转录组学数据，而不需要专业的编程知识。
以新一代测序(NGS)为基础，分析基因表达、染色质结构和蛋白质&DNA相互作用的方法飞速发展，为分子生物学打开了新的视野。这些方法包括RNA测序()、染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)、DNase I测序(DNase-Seq)、微球菌核酸酶测序(MNase-SEQ)、易接近转座酶染色质测序法(ATAC-Seq)等等。
在&湿实验室(wet lab)&的一面，这些方法在很大程度上已被很好地确定，可以由有经验的分子生物学家执行;但是，分析测序数据需要生物信息学专业知识，许多分子生物学家并不具备。重新利用已公布的数据集也具有挑战性：虽然作者通常符合长期需求，将原始数据文件存放到数据库，如Sequence Read Archive (SRA)或Gene
Omnibus (GEO)，但是，如果没有专业知识，就不可能分析这些数据。
即使处理后的数据文件(例如，基因表达值)是可用的，但是，直接在数据集之间进行比较也是不明智的，因为不同的实验室使用不同的方法(或不同的软件版本)。这意味着，甚至连最简单的任务，生物学家都需要家的帮助，例如在一个基因组浏览器上查看自己的数据，从而让许多实验室难以企及这些令人兴奋的技术。即使生物信息学家参与，但是合作优先权的差异，可能会导致误解，不利于研究工作。为了减轻这些问题，一个最佳途径是，开发容易使用的数据分析软件，使生物学家即使没有生物信息学家的帮助，也能执行最基本的基本任务。
多个独立的程序和Web服务，可用于NGS数据。然而，大多数现有的可用工具都有一个命令行界面，执行一个特定的任务，并且通常需要它们之间的文件转换。一些流行的软件包，如HOMER或Tuxedo，被组织在一起，并包括能够执行多个任务的组件，从而解决了互操作性问题。然而，这种优秀的工具仍然需要使用命令行，并具有有限的可视化选项。
商业程序GeneSpring、Partek和Golden Helix，可以在普通的台式电脑上运行，并可分析或基因变异。然而，用户必须手动加载数据并将其存储在他们的台式电脑中;考虑到NGS数据的数量庞大，这种设置使得数据分析变得复杂。
此外，这些工具不允许多个已发布或本地产生的数据集进行无缝整合。 Basespace和Galaxy服务器，可对数据进行存储和分析，并有完整的查看工具。然而，它们需要外部机构的数据传输，只能为用户数据提供有限的存储空间。虽然Galaxy提供了不使用命令行界面运行工具的机会，但是用户仍然需要管理文件类型转换，并且每次都要选择详细的参数，这需要深入了解每种工具和文件格式。没有稳定的流程，可能会导致没有经验的用户比较&苹果和桔子&。总之，很少有可用的工具能够为生物学家提供一个友好的界面，并且，没有一种工具，能够将这样的界面与数据存储、显示和分析整合起来。
基于此，该研究小组开发了BioWardrobe，一种方便生物学家使用的平台，将NGS数据采集、存储、显示和分析整合起来，主要旨在用于基因组学领域的研究。BioWardrobe功能包括：从核心设施或在线数据库(例如，GEO)下载原始数据，读取显示在加利福尼亚大学本地实体、UCSC基因组浏览器上的映射和数据，质量控制和基本、先进的数据分析。
在基本分析中，自动化程序用于处理每个实验。程序的选择是基于生物学家友好的实验参数(例如，RNA / ChIP-seq、双/单、基因组、抗体)和其他研究机构开发的工具，结合自行开发的工具(例如，Bowtie、STAR、FASTX和MACS2)，通过提供额外的信息提高原有软件的输出，提供有意义的质量控制，并在Web界面显示结果。
在基本分析过程中产生的质量控制，被选择来帮助进行实验程序的故障排除。可定制的先进分析可以结合多个实验，并包括比较基因表达(DESeq1 / 2)和基因组占有(MAnorm)的工具，使用图形用户界面分析样品或样品组，并产生主成分分析图、基因列表、平均标记密度分布和热图。
R编程语言的一个内置接口，可促进额外的自定义脚本合并。所有的预计算数据都存储在一个SQL数据库中，并可以通过一个方便的Web界面让生物学家访问。另一方面，生物信息学家可以使用一个提供的R库或使用其他编程语言，访问数据。BioWardrobe可以在Linux或MacOSX系统上运行。安装包和说明可在GNU GPL v.2下使用。
原文标题：
原文摘要：Abstract: High-throughput sequencing has revolutionized biology by enhancing our ability to perform genome-wide studies. However, due to lack of bioinformatics expertise, modern technologies are still beyond the capabilities of many laboratories. Herein, we present the BioWardrobe platform, which allows users to store, visualize and analyze epigenomics and transcriptomics data using a biologist-friendly web interface, without the need for programming expertise. Predefined pipelines allow users to download data, visualize results on a genome browser, calculate RPKMs (reads per kilobase per million) and identify peaks. Advanced capabilities include differential gene expression and binding analysis, and creation of average tag -density profiles and heatmaps. BioWardrobe can be found at .
作者：秩名 点击：次
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本帖最后由 xiaogui_vip 于
09:04 编辑
现两台同网段的linux服务器做数据迁移
一台服务器从外网接收数据，另一台做前者的数据存储
使用什么方法，最少占用服务器资源，最安全传输数据？
请大家帮忙？
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最安全: scp
用最小資源: ftp
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datahunter_cu
& & 文件数量太都，SCP不合适
&&现在先用vsftp&&找到合适办法继续
&&不能等了，容量90%了
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rsync貌似对系统资源占用比较大啊
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& & 没用过呢，听着貌似是一种软件，也是数据同步的？
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xiaogui_vip 发表于
回复 6# dooros
嗯，可以两台机器同步
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xiaogui_vip
& & 差量同步的最佳选择
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我不明白为啥不用nfs
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