 안녕Ȣ16;세요 1060;1901; ǥ16;야lj16; 아예 문외한1064;데 Ǻ12;1788;다보니 업무를 맡,172; .104;니 Ǻ12;/140;운 ,163; 투성1060;네요.
회사에서 딥러닝용 서버 1대를 3년 1204;ǥ12;터 돌리고 1080;lj16;데
SATA SSD .160; 개, RAID0 1060;네요.
위험해보여서 여ǥ16; 1080;lj16; 서버 1대와 외1109;스토리1648;를 활용해보/140; 합니다.
최1333; 구성안1008;
-서버 : 2대 (A, B) 각각 SSD .160; 개 RAID1 / OS영역만 + 1060;1473;화 Cluster 추가
-외1109;스토리1648; : 1대 RAID51060;며 딥러닝 소스 መ1; / DATA영역
1060;/111;습니다.
결국엔 A서버에 1080;lj16; 소스를 외1109;1004;/196; 옮겨야 Ȣ16;lj16;데 1060;럴ᅆ1;우 소스 수1221;1060; 필요할까요? ᅆ1;/196;라든1648;...
*OS가 리눅스1064;데 home1012; 외1109;1004;/196; 1105;1004;면 ᅆ1;/196; 수1221;1008; 필요없고 copy만 해도 .104;1648; 않1012;까요? 
혹시나 데이터의 I/O가 많이 발생하고 지연시간이 짧아야 한다면 일반적인 NAS형태의 외장스토리지보다는 DAS가 나을거 같습니다.
그런데 만일 두대의 서버에서 이중화 형태로 스토리지를 연결해야 한다면, SAN으로 해야하는데, 비용도 높고 관리하기도 좀 어렵습니다.
속도나 지연시간의 영향이 별로 없는거라면 NAS를 쓰는게 간단합니다.
서버 두대의 동일 볼륨에 대한 공유를 지원치 않습니다
그래서 다시 NFS등으로 던져야 하는 번거로움이...
NAS는 딥러닝 머신의 클러스터기에
IO 이슈가 생길수 있어서 비추
결국 SAN으로 갈수밖엔 없을꺼에요
SAN도 한달정도 장비 가지고 놀다보면
PC에서 공유볼륨 만들어 던지는것과 별반 차이 없습니다
쓸데없이 조닝이니 WWN이니 용어만 어렵게 정의 했을 뿐이죠...ㅋ
OS는 다시 설치하면 되는 것이니 굳이 백업할 필요가 없는 거고,
설정파일 / 소스코드 / 데이터만 잘 백업해 두는게 일반적이죠.
대략 분기마다 주말에 하루 정도, 백업 된 내용 가지고 복구 시나리오 한번씩 돌려보면 될듯.
사양이 다른 서버를 가지고 백업 머신을 구성하시려는 것인지 잘 이해가 안됩니다..
우선 백업 머신을 셋팅하시는 것으로 판단 중입니다..
생각하시는대로 구생하시는것이 제일 편할꺼에요
이미 알고 계시니 그렇게 생각한 것일테닌까요
만일 새로 구성한다면
저라면 외장 스토리지를 바로 알수 있도로
/data나 /stor등의 이름으로 마운트 시키겠지만요
SATA SSD 두 개, RAID0 이네요.====> 이건 서버에 대한 폭력입니다....
돌다가 죽어버려라 하는 것과 같은 의미.....
딥러닝 머신에서 io가 os재설치보단 우선일수도 있습니다
OS등를 초기 셋팅하고 난후 추가적으로 깔리거나 데이타 보존은 os드라이브 영역엔 않쓰닌까요
하지만 말씀처럼 0은 번거롭긴 할떼니
U2 드라이브 차라리 쓰는게 더 좋긴하나
2cpu의 댓글이 달리다보면
좋은만큼 계속 가격은 상승됩니다..ㅎㅎㅎ