Анализ дискового пространства в исследовании космоса (Space Exploration Disk Analysis)

LinuxLinuxBeginner
Практиковаться сейчас

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

Представьте себе команду ученых-космонавтов, исследующих новую планету. Доктор Саган, ключевой астробиолог, отвечает за анализ дискового пространства (disk space) планеты. Это имеет решающее значение для эффективного хранения и управления жизненно важными исследовательскими данными по мере дальнейшего изучения командой. Понимание доступного дискового пространства необходимо для успеха миссии.

Это Challenge, который отличается от Guided Lab тем, что вам нужно пытаться выполнить задачу вызова самостоятельно, а не следовать шагам лабораторной работы для обучения. Challenges, как правило, немного сложны. Если вам сложно, вы можете обсудить с Labby или посмотреть решение. Исторические данные показывают, что это задание уровня начальный с процентом прохождения 100.00%.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL linux(("Linux")) -.-> linux/SystemInformationandMonitoringGroup(["System Information and Monitoring"]) linux/SystemInformationandMonitoringGroup -.-> linux/df("Disk Space Reporting") subgraph Lab Skills linux/df -.-> lab-271266{{"Анализ дискового пространства в исследовании космоса (Space Exploration Disk Analysis)"}} end

Обзор дискового пространства (Disk Space Overview)

На этом шаге вы научитесь использовать команду df для получения общего обзора использования дискового пространства.

Задачи (Tasks)

  • Используйте команду df для отображения использования дискового пространства.
  • Определите файловую систему (file system), размер (size), использованное пространство (used space), доступное пространство (available space), процент использования (usage percentage) и точку монтирования (mount point) для каждого диска.

Требования (Requirements)

  • Рабочий каталог по умолчанию (Default working directory): /home/labex/project
  • Используйте команду df в терминале.
  • Отобразите всю информацию о дисковом пространстве.
  • Сохраните вывод команды в файл /home/labex/project/df.txt.

Пример (Example)

Выполнение команды должно выдать результат, аналогичный следующему:

cd /home/labex/project
cat df.txt
Filesystem     1K-blocks     Used Available Use% Mounted on
overlay         20971520   128756  20842764   1% /
tmpfs              65536        0     65536   0% /dev
tmpfs            3995012        0   3995012   0% /sys/fs/cgroup
shm                65536        0     65536   0% /dev/shm
/dev/vdb       104806400 70116628  34689772  67% /etc/hosts
✨ Проверить решение и практиковаться

Фильтрация информации о дисковом пространстве (Filtering Disk Space Information)

На этом шаге вы научитесь фильтровать информацию о дисковом пространстве на основе определенных файловых систем (file systems) или точек монтирования (mount points).

Задачи (Tasks)

  • Используйте команду df с правильными опциями для отображения информации о дисковом пространстве для конкретной файловой системы или точки монтирования.
  • Узнайте, как фильтровать информацию о дисковом пространстве для /home/labex.

Требования (Requirements)

  • Перейдите в домашний каталог (home directory) пользователя labex.
  • Используйте команду df с опциями фильтрации в терминале.
  • Отобразите информацию о дисковом пространстве для /home/labex.
  • Сохраните вывод команды в файл /home/labex/project/df2.txt.

Пример (Example)

После фильтрации вывод должен показывать информацию о дисковом пространстве только для указанной файловой системы или точки монтирования.

cd /home/labex/project
cat df2.txt
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
overlay          20G  126M   20G   1% /
✨ Проверить решение и практиковаться

Итог (Summary)

В этом задании вы научились использовать команду df в Linux для получения отчета об использовании дискового пространства. Этот навык необходим для эффективного управления дисковым пространством в различных средах, что помогает обеспечить бесперебойную работу задач, основанных на данных (data-driven tasks).