Как правило, ленточные накопители требуют команды «offline» перед тем, как кассета может быть выгружена.

Настройка временного хранилища

Как вы уже знаете, Amanda сохраняет данные на собственное временное хранилище, и затем, когда оно заполняется или процедура архивирования завершена, сохраняет данные из этого хранилища на ленту. Необходимо описать хранилище в конфигурационном файле amanda.conf:

holdingdisk hd1 {

  comment "main holding disk"

  directory "/home/amanda"  # Путь к данным на диске

  use 300 Gb                # Доступное пространство

  chunksize 1Gb             # Разбить данные на куски по 1 Гб

}

Вы можете настроить несколько систем хранилища. Например, если на сервере установлены несколько накопителей.

Настройка стратегии архивирования

Рассмотрим, как настроить тип процедуры архивирования и как составлять список серверов, подлежащих копированию.

Настройка стратегии

Сперва необходимо описать стратегии для Amanda. Для большинства ситуаций одной стратегии уже достаточно, хотя можно настроить множество стратегий для специфичных случаев.

define dumptype default

{

global

estimate calcsize

program "GNUTAR"

dumpcycle 14

comment "root partitions dumped with tar"

compress server fast

index

priority medium exclude list "amandaexclude"

tape_splitsize 20 Gb

}

Ниже приведены описания каждой опции:

n  global – означает, что эту стратегию можно использовать независимо в списках серверов. Например, можно настроить несколько стратегий, затем объединить их вместе и придать статус «global». Для простоты мы не использовали такую схему построения стратегий.

n  estimate calcsize – используемый метод для определения общего размера файлов на серверах. Существует два наиболее полезных варианта этой опции – calcsize и server. В случае calcsize Amanda запустит небольшую программу на каждом сервере, которая просуммирует размер всех файлов. Это наиболее аккуратный способ для оценки объема, но может занять продолжительное время в случае большого количества файлов. Второй вариант server указывает Amanda использовать данные, полученные из предыдущих запусков. Если объем данных сильно разнится от запуска к запуску, то это может привести к составлению неправильного расписания заданий.