江苏省气象局气象数据中心，负责全省气象观测数据的采集、存储、分析及预报服务，下辖120个地面观测站、8个雷达站及15个卫星数据接收站。数据中心核心系统基于华为TaiShan服务器构建，采用华为OceanStor 9000分布式存储，部署30个存储节点，总存储容量达2400TB，存储的核心数据包括近30年的历史气象数据、实时观测数据、数值预报模型数据等，数据总量约1800TB，其中实时气象数据直接关系气象预报的准确性及防灾减灾决策。
2025年7月5日凌晨3时，气象数据中心监控平台突发告警：OceanStor 9000存储集群“节点离线”“数据采集中断”。运维团队紧急排查发现，受强雷暴天气影响，机房UPS电源故障，导致8个存储节点突然断电，实时气象数据采集系统中断，无法接收地面观测站及雷达站的数据。
故障发生正值汛期，影响极其严重：实时气象观测数据无法更新，气象预报模型无法运行，未来24小时的短期天气预报无法按时发布；强对流天气预警系统因缺乏实时数据支撑，无法精准发布预警信息，给防灾减灾工作带来极大风险；农业气象服务、航空气象服务等专项服务也被迫暂停。
电力恢复后，尝试重启离线节点，但其中3个节点因硬盘损坏无法启动，另外5个节点重启后存储的气象数据无法读取。联系华为技术支持后确认，节点突然断电导致存储的气象数据文件出现“数据块错位”“元数据损坏”等问题，尤其是近24小时的实时观测数据损坏严重。数据中心备份系统显示，最新全量备份为7月4日凌晨2时生成，若依赖备份恢复，将丢失25小时内的实时气象数据，影响气象预报的连续性。
7月5日上午8时，气象局与金海境科技数据恢复中心签订紧急服务协议，要求24小时内恢复核心气象数据，保障气象预报工作正常开展。
针对“分布式存储节点故障+气象数据损坏+预报服务中断”的核心问题，团队制定“节点修复-数据恢复-模型重建-服务恢复”的四阶段方案，核心是通过气象数据专用恢复技术，确保数据完整及预报模型可用。
1. 存储节点应急修复与数据备份
团队首先更换故障UPS电源模块，对3个无法启动的节点进行硬件维修，更换损坏的硬盘及主板，通过华为OceanStor管理工具将节点重新加入集群。为防止数据二次损坏，对所有气象数据文件创建只读镜像，重点备份实时观测数据及数值预报模型数据。
2. 气象数据修复与补全
采用气象数据专用恢复工具对损坏的数据文件进行修复：针对实时观测数据（.dat格式），通过解析数据采集协议，提取完整的观测记录，修复“数据块错位”问题；针对数值预报模型数据（.grb格式），通过气象模型算法反推损坏的模型参数，确保模型数据完整。
为补全25小时内的实时气象数据，团队从三个渠道采集信息：从各观测站的本地缓存中提取数据，从周边省份气象局同步共享数据，通过卫星数据反演补全缺失数据。通过数据融合技术，完整补全所有实时观测数据，数据准确率达99.2%。
3. 预报模型恢复与服务重启
将修复后的气象数据导入数值预报模型，重新运行模型计算，生成未来24小时的短期天气预报；对预报结果进行校验，与历史数据及周边省份预报结果比对，确保预报准确性。重新配置气象数据采集系统的通信参数，恢复与地面观测站、雷达站及卫星接收站的数据传输链路，确保实时数据持续稳定采集。
4. 全流程验证与应急机制完善
联合气象预报、观测、服务等多部门开展数据及服务验证：实时观测数据与地面站手持设备记录比对，误差控制在气象观测规范允许范围内；短期天气预报在后续24小时内的实际降雨量、风力等指标与预报结果吻合度达92%；农业、航空气象专项服务系统均能正常调用数据并生成服务产品。同时，在数据中心部署雷电防护升级模块及UPS电源冗余系统，避免同类故障再次发生。
7月6日上午7时，气象数据中心所有服务全面恢复，较约定时间提前1小时完成任务，为汛期防灾减灾工作提供了关键数据支撑。
本次气象数据中心存储故障恢复案例，在汛期应急场景下实现了数据快速恢复，为气象行业数据安全管理提供四点核心经验：
1. 气象存储需强化“极端天气防护”：机房应部署三级雷电防护系统，UPS电源采用“主备双模块”架构，配备柴油发电机作为应急供电保障；存储节点硬件选用抗电压波动的工业级组件，提升极端天气下的稳定性。
2. 实时数据需构建“多重缓存体系”：在观测站、雷达站部署本地缓存设备，数据留存时间不少于48小时；建立省际气象数据共享机制，与周边省份签订实时数据应急调用协议，确保核心数据可跨区域补全。
3. 应急响应需“专业协同”：提前与存储厂商、数据恢复机构建立汛期应急联动机制，明确4小时内到场响应流程；将数据恢复技术参数与气象模型算法对接，提升数据修复后的可用性。
4. 备份策略需“适配业务周期”：汛期将全量备份频率从每日1次提升至每日2次，实时数据采用“分钟级增量备份”；备份数据同步至异地灾备中心，灾备链路延迟控制在10秒以内，彻底杜绝数据丢失风险。
当数据发生丢失时，金海境科技研发团队深入研究各种服务器和系统设计思路，认真对比故障类别，攻克疑难恢复案例，总结成功恢复经验，拥有成功修复服务器数据库，虚拟化平台，分布式存储等数据中心相关的上万个疑难案例。