某省气象局气象数据中心，负责全省气象数据的采集、存储、分析及发布，服务全省农业、交通、水利等多个行业，年采集气象数据超100TB。核心数据系统基于浪潮NF5280M6服务器集群构建，存储系统为浪潮AS13000分布式存储（总容量500TB），数据库采用PostgreSQL 15集群，存储地面观测数据、卫星遥感数据、雷达探测数据、数值预报数据等核心气象数据，其中实时气象数据直接支撑短期天气预报、灾害性天气预警，数据中断将导致气象服务停滞及灾害预警延迟。
2025年9月20日凌晨1时，省气象局监控平台突发“气象数据采集失败”“数据存储异常”双重告警，短期天气预报系统无法生成预报结果，灾害性天气预警平台无法推送预警信息。运维团队紧急登录浪潮服务器及PostgreSQL数据库管理界面，发现浪潮AS13000分布式存储集群8个节点离线，PostgreSQL数据库出现“数据文件损坏”报错，无法正常挂载。
故障发生时，全省正面临台风“海神”逼近的严峻形势，气象数据中断将导致台风路径预报不准确、预警信息无法及时发布，严重威胁人民群众生命财产安全。经排查，故障源于机房UPS电源故障导致服务器及存储节点意外断电，重启后因存储元数据损坏引发节点离线，进而导致数据库数据文件损坏。
尝试通过PostgreSQL的备份功能恢复数据，但最近的全量备份为9月19日晚8时生成，若依赖备份恢复，将丢失5小时内的实时气象观测数据，影响台风预报的精准度。联系浪潮技术支持及PostgreSQL厂商后确认，存储元数据及数据库数据文件损坏严重，常规修复手段无法快速恢复。9月20日凌晨3时，省气象局紧急与金海境科技数据恢复中心签订服务协议，要求4小时内恢复核心气象数据，保障气象预报及预警服务正常开展。
针对“浪潮分布式存储节点离线+PostgreSQL数据库损坏+气象数据丢失”的核心问题，团队制定“存储修复-数据库修复-数据补全-系统验证”的极速方案，核心是利用浪潮存储及PostgreSQL数据库修复技术，快速恢复气象数据及服务。
1. 浪潮AS13000分布式存储修复
团队联合浪潮技术人员对离线的8个存储节点进行修复：首先检查存储节点的硬件状态，重启节点后通过浪潮存储管理工具将节点重新加入集群；使用浪潮分布式存储的元数据修复工具，检测并修复损坏的元数据；启动存储集群的数据同步流程，确保所有存储节点数据一致。经过1.5小时修复，存储集群恢复健康状态，可正常提供数据读写服务。
2. PostgreSQL数据库深度修复
针对PostgreSQL数据库的数据文件损坏问题，团队使用PostgreSQL自带的pg_checksums工具对数据库进行全面检测，定位出68个损坏的数据文件；使用pg_resetwal工具修复数据库事务日志，补全因断电丢失的事务记录；对于无法自动修复的数据文件，从备份中提取健康的数据文件进行替换；最后使用vacuum命令优化数据库性能，确保数据库可正常挂载及运行。
3. 核心气象数据补全与验证
从修复后的PostgreSQL数据库中提取核心气象数据，与全省各气象观测站的本地缓存数据进行比对，补全缺失的5小时实时气象观测数据。组织气象预报专家对恢复的气象数据进行验证，确保数据精度符合预报标准；利用恢复的数据成功生成台风“海神”路径预报及风力预警信息，预报结果与实际气象状况一致。
4. 系统恢复与气象服务验证
重新配置浪潮服务器系统参数及PostgreSQL数据库集群参数，启动气象数据采集、分析及发布系统。联合气象服务部门开展全流程验证：气象数据采集频率恢复正常（地面观测数据每10分钟采集1次，卫星遥感数据每30分钟采集1次），短期天气预报生成时间≤10分钟，灾害性天气预警信息推送响应时间≤1分钟。9月20日上午6时，省气象数据中心全面恢复运行，较约定时间提前1小时完成任务，为台风防御工作提供了精准的数据支撑。
本次省级气象数据中心数据恢复案例，为气象行业数据安全管理提供重要经验：
1. 核心设备需强化电源保障：气象数据中心的服务器及存储设备应配备双路UPS电源及柴油发电机，实现电源故障无缝切换；定期检查UPS电源及供电线路的运行状态，避免意外断电导致系统故障。
2. 气象数据需完善备份机制：采用“实时同步+每小时增量备份+每日全量备份”模式，备份数据同步至本地备用存储及异地灾备中心；针对实时观测数据，额外建立观测站本地缓存备份，确保数据可多层级恢复。
3. 应急响应需突出时效：制定灾害性天气期间数据故障专项应急预案，明确“数据抢修优先、预警保障优先”的处置原则；与数据恢复机构、设备厂商签订24小时应急服务协议，确保故障时快速到场处置。
4. 运维管理需精准监控：部署服务器、存储、数据库及气象数据采集系统监控平台，实时采集系统运行状态、数据采集频率等指标，设置多级告警阈值；定期开展系统健康检查及应急演练，提升故障处置能力。