对于一些诡异的问题，运维人员。刻骨铭心，刚入行时，有前辈讲过，不要总问为什么。

有一种绝对诡异是无法解释，偏偏还很普遍。

某研发工程师：

故障，加班，休息总有故障，平时一点事都没有....

某网络工程师：

每逢重要日子必出大故障！

这种就略有点玄了

某数据库管理员：

每逢运维团队成员生日，就会发生故障，各种故障。

昨天是鬼节，也俗称中元节，这点众所周知。各地的风俗是鬼节那天晚上最好不要出门，避免遇到脏东西。

小A是北京某数据中心运维人员，由于刚刚毕业，所以平时一些脏活累活都由他来做，所以在“鬼节”值班这个艰巨的任务就交给了他。

和他一起值班的是老B，他来数据中心已经很久了，这个人沉默寡言，从来不爱多说话，衣着也非常朴素。老B至今单身，是个骨灰级别的剩男，长夜对他来说是寂寞的，所以他经常申请加夜班，也能挣一些外快。

作为今天刚毕业出来工作的年轻人，小A离职欲望越来越强烈了。但心里好纠结，离职后再找工作会是自己理想的那份吗？但又心有不甘，毕竟已经做了4个多月了，当时签合同的时候说试用期是6个月的。每天做的累死累活的，而且偶尔还加班。

他把这些纠结都向老B倾诉，可是老B充耳不闻，对老B来说一切已经习惯了，所以老B并不回他。于是，小A转换了一个话题;听说咱们的数据中心在改建之前是个办公楼，之前有家公司在这里。由于当时业绩目标定的太高，有个干部跳楼从天台跳楼自杀了。

他女朋友总来公司闹，从顶楼丢下一些纸人、纸马啥的，威胁公司。那姑娘面部倒是清秀，只是不爱说话，这种极端的方式，算得上一种无声的控诉吧。

老B瞪了小A一眼，说：“别胡思乱想，专心工作，今晚就你和我值班。”大概是值班的时间有些长了，小A提议叫一份外卖。老B说:你自己吃。没办法，小A只能自己订了一份。

很快，外卖送到了，小A自己下楼去取外卖，自己留下老B一个人。在楼下门厅，小A越想越气，老B这个人怎么这样，于是他决定自己在楼下把外卖吃完。当他大快朵颐之后，回到屋里，却发现老B已经不见了。

他去哪里了呢？

老B的手机在桌上，小A这时候突然有点不放心了，这时候他注意到，老B的桌子上有一张黑白的照片，是个女生，面无表情。大约15分钟之后，他决定出去找老B。

UPS、机柜都发出轰鸣，只是找不到老B的身影。

这时候他来到了天台，传说中有人跳楼的地方，天台加了一把锁，防止有人进去。小A发现，那把锁消失了。小A心里一惊，怎么，老B进去了？小A壮着胆子，从门缝里看去，天台上空荡荡的。

突然，小A看到了一个影子，借着月光，小A看到了一个白色的纸人在晃动，身体异常僵硬，仿佛一堆死灰。纸人的脸仿佛被糊在头上，仔细一看，竟是老B桌子桌子上的那个女子。

难道照片上的女的是当年来闹的那个女的，难道跳楼者的鬼魂附在了老B身上？难怪他这样。想到这里，小A倒抽一口冷气，这时候们开了。小A拔腿就跑，后面有人在追他。

偏偏不凑巧，小A脚下一滑，重重摔在地上。

他转过头，天啊，是老B。

老B把他冰冷的手伸向小A

…………

他把小A拉起来，说：“兄弟，你可别说出去啊，哥哥因为加班太多，和上一任女友分手了，就是桌子上照片上那个。男人嘛，买个娃娃也不为过，你刚才也看见了（不堪的一幕），我把你前嫂子的照片贴在了娃娃上。那个跳楼故事是我编的，因为我把娃娃藏在天台上，你可千万别说出去啊。”

听到这些，小A做出了自己的决定。今天，他递上了辞呈。这大概是2017年发生在运维人身上最恐怖的故事了。千篇一律加上孤独，世界上最恐怖的事情。

（本故事子虚乌有，谨以此文献给夜以继日工作的数据中心运维人）

数据可以定位一座城市。那么，数据眼里的北京是什么样的？

8月28日，第一财经旗下DT财经发布了《2018北京城市大数据活跃报告》（以下简称“《报告》”），以北京405个地铁站（换乘站计为1站，含94个在建站点）为锚点，将地铁站中心点周围半径500米的区域定义为地铁站辐射圈，从商务、居住、休闲娱乐、商业、交通友好度等6个维度，为居住在其中的人们勾出轮廓。

从数据的视角来看，朝阳区的大望路地铁站辐射力最强，东单、王府井和西单等地铁站辐射圈，虽然在商业、商务和休闲娱乐方面有优势，但居住功能方面的表现却不及大望路。

《报告》还将北京的所有地铁站辐射圈划分为七类，将兼具高分和多元化的地铁站辐射圈定义为城市中心、次级中心类站点，借助对其分布位置的观察，分析北京的城市活力分布特征。两类站点中，有2/3分布在东侧的东城区和朝阳区，且站点得分均值较高，北京城市活力度“东强西弱”特征较明显。

从行政区来看，平均活力最强的是东城区，朝阳区面积大，贫富差距也较大，海淀区站点活力虽排名第3，但由于地铁资源匮乏，常住人口人均拥有地铁站数量仅排名第7。

住在哪儿也是个重要问题。数据显示，回龙观站购房人口最为年轻，2531岁购房人群占比为39％，华为、百度和联想的年轻员工是主力购房人群。其居住规模排名最高，包括126个小区14万套房，但租金与房价最低，500万元以下的两居选择很多。

北京很大，但对于上班族来说，北京到底有多大？《报告》显示，北京各站点区域平均通勤距离为7.7公里，四环以外各站点多为7公里以上。通勤距离最长的10个站点中有6个位于昌平区，沙河站居首。通勤距离最短的10个站点中，平均距离为3~4公里，7个位于海淀区，魏公村-中关村-五道口一带成为北京“职住平衡”最好的区域。

虽然北京的地铁网络建设总体发展迅速，但在望京、金融街等活力热门地区，轨道线路的建设仍相对滞后。

不过，随着未来轨道交通3号线、8号延长线、12号线、17号线和19号线的建成，这些区域的轨道线路数量、站点数量和网络规模将会得到显著改善。特别是金融街、望京与国贸泛CBD区域的出行可达性会得到再次提升，促进现有产业集聚与土地增值，进一步激发城市活力。

如何认识一座城市？

从地图上看，北京这个城市非常有意思，它是一个泾渭分明的城市，就像一个田字格一样的布局。当年梁思成先生口中的那条中轴线到今天依然清晰可见。它极具包容性和多样性，而且富有内涵。长安街北边的故宫是一个非常古典的建筑，南边是一个设计特别独特的大剧院；有一条巷子的东边是一个天主教堂，西边是个清真寺。

虽然极具包容性，这座城市的管理者和规划者与普通居民之间的“矛盾”还是源源不断的。城市管理者每天都在为解决城市里的交通、人口、环境、资源压力等等方面的事情而绞尽脑汁。而普通的居民平常更多担忧的是就业、居住、生存等一些问题。人们会非常喜欢社区里的一些便利的街边小店，但是城市的管理者却会认为这影响了城市的形象，并且会取缔这些无照经营的店铺，这造成了很多市民的不满。

另外一方面，城市的设计者们认为宽广的道路可以缓解交通拥堵，还可以彰显国家或者城市的实力。但是商家们会发现，道路如果非常宽的话，马路对面的人过不来，这边的人过不去，在这个地方开店只能做半条街的生意。

这些问题其实对于任何一座城市来说本来是无可厚非的，因为城市本身就是非常复杂而且充满矛盾的存在。但是作为首都北京，它的问题比其他任何一座城市都要复杂，让人们更加难以读懂，也让管理者更加难以驾驭。

那么该如何去读懂一座城市呢？其实观察一座城市的方法是非常多的，我刚才提到的从地图上看，或者实地观察都是方法。如果想寻求一种从数据的角度的观察方式，那么首先要选择地理空间的节点。

现在，一线城市的人们已经不再用街道来辨认区域，更多地可能是通过地铁，比如说约朋友见面，会说约在哪个地铁站的哪个出入口见面。换句话说，地铁正在重构人们对一座城市的认知坐标，它成为了城市重要的商业空间的节点。不同类型的商业居住设施开始围绕着地铁站点展开，形成了多样化的城市网络体系。

寻找到这个节点之后，再借助生活服务商和房地产中介公司等机构的数据去搭建城市数据库，并依照数据库分析的结论对地铁站辐射圈进行数据的描向，最终形成一组由数据构成的城市速写。

在寻找到这个节点之后，需要用数据来描绘这个区域，那么就需要建立一系列的指标。其实历史上有非常多的针对城市好坏的评价原则，有的现在依然适用，还有的必须要注入新的含义。

一个世纪之前有一部雅典宪章，虽然它现在已经被很多城市规划者诟病，但是对于城市功能的理解，仍然是许多城市建造的基础。比如说，雅典宪章认为居住、工作、交通和游憩是城市的四大基本功能。沿用这样的思路，对地铁站辐射圈的评价指标也分成了商业、居住、休闲娱乐、商务。

（图片说明：综合评价一个地铁站辐射圈的BLECTS指标体系）

另外特别强调的是星巴克偏好度，这是用来辅助商业指标的。在现代都市中，街区能否成为社交的重要场所，聚集什么样的人，能否吸引到创新经济，也是其商业发展程度的重要体现。而咖啡馆正是承载这种商业活力的地方。作为全球最大的连锁咖啡店，星巴克则是其中的典型代表，它所在的地方大部分情况下是人流汇集和活力的来源。

那么为什么要对区域进行综合考量？因为好的城市、区域应该是各方面均衡发展的，它的商业、居住、休闲、娱乐、商务和交通都应该是比较良好的状态。依照这六大类指标，底下又制定了二级指标，通过总的14项指标来评定区域的实力。

▍寻找活跃的城市空间

这14项指标究竟能够做什么呢？大家一般都会非常好奇的一件事情就是排名。

把这14项指标进行加总，就得到了地铁站周边辐射圈的总分，将总分排名，就可以寻找城市里最活跃的区域在哪里。下图是北京地铁站辐射圈的前十名，第一名是大望路，第二名是国贸，第三名是东单。它们主要聚集在中轴线的右侧，左侧只有两个，分别为西单和海淀黄庄。

从中可以捕捉到有趣的信息，第一个是北京城东强西弱的特征，第二个发现是借助互联网高科技兴起的海淀黄庄，成功跻身到了前十名。其他站点大部分都在东部这个区域抱团，只有海淀黄庄处在西北侧独立，这说明北京的城市中心既有集群特征，也分散特征。

另外，为什么大望路排在了国贸的前面？

这是因为区域的综合实力非常强的话，应该各项功能属性都非常强。其实国贸这个地方无论是商业还是商务办公，都处在非常重要的核心地位。那么它究竟在哪里输给大望路了呢？大望路和国贸相比最大的优势就在于居住，它有大量的居住空间，这一点让它反超国贸而成为第一名。住在大望路的人真的是生活在宇宙中心，各项功能都非常齐全。

除了纵向的定量分析之外，还可以针对站点做聚类分析，将北京的405个地铁站分成七类。我们发现北京的城市中心和次中心站点没有连成中心地带，为什么要强调这一点？因为上海的城市中心基本上都聚集在内环里面，而北京不太一样，它会出现几个中心地带，中间有相对比较弱的区域。

那么城市的中心如何界定，它的次中心又如何界定？对于北京这座城市，大家固有印象里的城市中心就是天安门地带。但其实它是几何中心、政治中心，而不是我所想说的城市中心，我想说的城市中心是一种城市活力的中心。

当城市刚刚诞生的时候，从历史上去追溯，其实就是源自人的聚集。最早时候的村落，可能是因为这个地方有一处水源，就吸引了很多人每天都到这个地方来打水，那么水源在某种意义上就形成了这片区域的小中心。后来随着时代的变迁，人的核心需求也在不断地演变。这种中心从当初的水源慢慢地变成了集市、教堂、行政管理机构，大家议事的场所后来成为了中央商务区。

可以发现，不论任何时期，所谓的中心其实就是资源最为聚集的区域，能够承载居民最核心的需求。那么在如今的城市里，如何去定义城市中心呢？现在居民的需求变得越来越多元化，包含了办公、居住、商业、休闲娱乐、交通等等。现在的城市中心是综合的中心，人们在这里可以满足自己各种需求。

在这项研究中，依托办公、居住、商业、休闲、娱乐和交通等各项指标，根据它们的综合得分来判断这个区域是否是中心，综合得分越高，意味着地铁站辐射圈的综合实力越高。

然后，如果不单纯以得分高低来判断它是否是中心，就要看它的均衡性，各项指标得分都不能太低。得分高低代表了站点的资源聚集度，均衡性则代表了区域的多样化。

基于这些对城市中心的定义，最终得出了属于北京城市中心的八个站点，包含了耳熟能详的国贸、大望路、东单、王府井、西单和中关村附近的海淀黄庄。还可以发现，城市中心往往不是独立存在的，在它发展成型的过程当中，它的功能辐射带动了周围很多区域。

与此同时，随着城市不断扩张和功能迭代，还会出现暂时还到不了城市中心这个级别，但是各项功能也相对比较完善的区域。北京的城市中心站点的聚集性不如上海，因此将这些站点统一称为次级中心。这些是属于综合实力相对较强，然后各项功能的得分也都相对较高的站点。

（图片说明：北京全城地铁站辐射圈聚类特征分布图）

除了城市中心和次级中心以外，商务区就是在BLECTS指标体系里面，商务类得分明显优于其他指标的站点，居住区就是居住得分相对较高的站点，购物休闲区是商业和休闲娱乐指标相对较高的区域。

交通枢纽分为两类，一种是城市内部的交通枢纽，比如说多条地铁线换乘的地方，另一种是高铁站、火车站、飞机场等对外的交通枢纽。

另外还单独划出了存在感较弱区域，从图上可以看出它的占比也是比较大的，这部分各项指标的得分基本上都低于平均水平。但是不要小看这些存在感较弱的区域，它们大多分布在四环以外的区域，当城市发展到今天这个程度的时候，内部区域已经基本上趋于饱和，未来的发展空间，其实大部分都会在这些存在感较弱的区域里面。换句话说，这些区域可能是城市未来散发更多活力的地方。

从排名和聚类两个维度上去观察了这座城市的基本特征之后，还可以依照BLECTS指标体系分析一下北京行政区的实力。下图中把站点分成了城市中心、次级中心、商务区、居住区、购物休闲区、交通枢纽、存在感较弱区七个类别，用不同颜色的小圆点表示。接着按照综合得分将405个站点等分成五个级别，级别一的得分最高，依次递减。

（图片说明：北京各行政区综合实力）

可以看到朝阳区是个巨无霸，它的站点级别一和级别二都是最多的，而且8个城市中心它占了三个。另外可以发现朝阳区的贫富差距非常大，朝阳区既有级别非常高的站点，也有级别非常低的站点，因此它是贫富差距非常大的巨无霸，包揽了北京全城Top10站点里面的五席，但同时也有1/5的站点综合得分排在全城倒数20里面。

说完朝阳区，来看一下东城区，其实东城区是平均实力最强的行政区，因为它比较小，而且基本上都聚集在城市的最中心，它包揽了3/8的城市中心站点，站点的平均综合得分与常住人口人均拥有地铁站的数量，都在各区当中排名第一。

西城区相对要比东城区弱一点。西城区九成站点的综合得分排在全程的前40%，常住人口人均拥有的地铁站点数量和站点的平均综合得分都排在第二，都仅次于东城区。

除此之外，同样属于城六区的丰台区发展水平差距非常大。首先它的级别一的站点非常少，站点平均综合得分在各个行政区当中的排名仅仅排到第五。另外全区53个地铁站当中，只有三个的综合得分排进了城市地铁站得分的前20%。

接着看一下海淀区，海淀区站点的平均综合得分排名第三，居住、商务、购物休闲的能力相对都比较均衡。但是因为海淀区非常大，地铁站的资源比较匮乏，常住人口人均拥有地铁站的数量仅仅排到了第七位。

接下来是城市空间里的潜力股，也就是未来城市发展的潜在空间。从地铁站的角度上来讲，这些潜力空间往往是现在已经设定了将要通地铁，但是地铁站还没有完全修建起来的区域。

其实北京的城市建设一直都在为功能分布更加均衡而努力，长期以来一直在高速推进城市里的轨道交通网络建设。2010年到2015年，是北京轨道交通里程增速比较快的几年，这期间增长了218公里。而2015到2020年期间，将增加里程346公里，将会是北京自开通轨道交通以来增速最快的五年。

（图片说明：北京在建站点布局）

这些新增地铁线路的走向和新增地铁站的分布，将不仅仅影响到交通，还会影响到人口与资源的流向和聚集，从而改变城市现有的空间格局，甚至关系到个人的决策。比如说买房，这个地方将要通地铁了，对买房是利好的消息。

北京在建站点有四成处在存在感较弱区，另外有五成处在配套一般或者居住较差的区域，商务区或者购物休闲区也有零星的分布。在一定程度上说明新一轮地铁站建设承载的是引导这座城市发展的功能，希望把人和资源汇聚到这些目前还相对较弱的区域，来带动这些区域的发展，同时疏散城市中心人口和资源的压力。

除此之外，还有1/3的在建站点分布在五环到六环之间。轨道交通一直是北京实现城市功能拓展的主要路径，对于基础薄弱但空间非常大的五环到六环这片区域，在建站点的辐射区具备成为未来区域核心的潜质。

除了这些离现有城市核心区域比较远的在建站点之外，仍有接近一成的在建地铁站点是坐落在城市中心区域的。比如说现在在建的工人体育场站、王府井北站、安贞桥站和金融街站，属于对城市内部交通的一种补充。

▍北京人的生活状态

接下来通过数据去观察北京人的生活状态。如果将不同的指标视作城市人们生活的四个维度的话，那么北京的城市格局会是什么样子？借助BLECTS体系里面的指标得分，筛选出311个运营站点中四个指标得分排名前30的区域，去分析北京不同功能的头部区域分别在哪里，以此来观察人们在这座城市里的生活状态。

（图片说明：北京地铁站辐射圈商业、居住功能TOP30站点分布）

先来看商务的Top30，商务Top30呈现出了明显的站点群的分布形态，主要集中在东二环到东三环、中关村、国贸附近，这是配套相对比较好的一块区域。而望京站和西二旗这两个新兴商务区站点表现非常不足。虽然是进入Top30的区域，但它并没有形成站点群，只是单一的存在，而且配套相对一般，只能说它在这个城市属于头部的商务办公空间。

居住Top30站点被西城、东城、朝阳和海淀包揽了。东西分布是相对比较均衡的，但是它在南部基本上是空缺的，基本上都集中在二环南二环以北，南二环以南都没有。城东城西在居住的具体指标上有非常大的差异，西二环金融街区域居住成本是非常高的，因为这边有学区房，而且休闲娱乐的配套相对比较匮乏。东三环、国贸CBD的居住供应是相对比较密集的，而且综合实力是非常强的一片区域。

（图片说明：北京地铁站辐射圈各项功能TOP3...

2018年全国职业院校技能大赛（中职组）计算机检测维修与数据恢复赛项在长沙开幕。

红网时刻5月27日讯（通讯员 黎涛 记者 孙洁）5月25日下午三点，2018年全国职业院校技能大赛中职组“中盈创信”杯计算机检测维修与数据恢复赛项在长沙高新技术工程学校开赛。

教育部职成司高职高专处处长林宇，赛项执委会主任、中国职业技术教育学会教学工作委会员主任王军伟，湖南省教育厅职成处处长余伟良，长沙市政府副秘书长厉江华，长沙市教育局局长卢鸿鸣，赛项执委会秘书长、教育部职业技术教育中心研究所信息部副主任包宇宁，长沙高新技术产业开发区副主任江丛平，赛项裁判长、厦门海洋职业技术学院副院长孙学耕，中盈创信北京科技有限公司副总经理康国俊，长沙高新技术工程学校校长罗伟光等出席。

厉江华代表长沙市政府对全国各省、市、自治区、直辖市和计划单列市的参赛代表队的到来表示欢迎。他指出，职业教育是国民教育体系的重要组成部分，是广大青年打开通往成功成才大门的重要途径，肩负着培养多样化人才、传承技术技能、促进就业创业的重要职责。

王军伟代表分赛区执委会讲话。他表示，全国职业院校技能大赛作为我国职业教育工作中一项重要制度的设置与创新，是实现产教融合、工学结合、校企合作的重要保障，也为全国选手提供了展现职业风采的平台。我们相信选手在比赛过程中将取得优异的成绩，也盼望老师们、选手们借助大赛的平台相互交流，相互促进。最后预祝大赛圆满成功。

林宇代表赛项组委会、代表教育部职业教育与成人教育司对本次大赛顺利开赛表示祝贺。他希望选手们能够赛出风采、赛出水平，取得好的成绩，希望全国参与比赛的学校能够互相深入交流，能够促进全国职业教育发展。最后，他宣布2018年全国职业院校技能大赛中职组 “计算机检测维修与数据恢复“赛项正式开赛。

共有来自全国37个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团以及老挝国际参赛队等的128支代表队（其中有两支国际代表队）的256名参赛选手参加本次比赛。

【服务器数据恢复介绍】

北京某公司的一台服务器在正常运行过程中因为未知原因忽然崩溃，管理员对服务器进行检查发现有一块硬盘离线，只需更换故障硬盘即可，于是管理员对服务器进行更换硬盘并同步数据，但是在更换新硬盘后进行数据同步的过程中服务器中的另一块硬盘又忽然掉线，如此一来客户的服务器彻底瘫痪了，逻辑盘无法挂载，进入服务器的管理界面查看发现有两块硬盘的状态为故障脱机

【服务器数据恢复备份】

服务器数据恢复的第一步也是必须要做的一步就是对故障服务器进行全盘备份，因为在数据恢复的过程中不可避免的要对数据进行分析和数据重组工作，并且这些工作往往需要进行多次重复分析和提取，如果在原始设备上进行分析重组必然会对服务器的原始数据进行破坏，如此一来一旦由于数据恢复工程师技术原因导致数据恢复失败的话就会导致原始服务器内的数据被破坏，其他数据恢复公司再进行数据恢复操作时难度增加甚至导致原始数据被彻底损坏无法恢复。所以在进行服务器数据恢复时首先要对服务器内的所有磁盘进行备份操作，在进行备份时数据恢复工程师们大多借助数据恢复工具进行全盘镜像（尤其是有故障的硬盘必须使用专业设备进行备份，普通方法无法进行镜像操作）

【制定服务器数据恢复方案】

服务器数据恢复方案一、如果离线硬盘没有物理故障那么对服务器进行强制上线操作是修复服务器故障的最简单的方法，一般情况下将后离线的硬盘进行故障修复，然后重新连接服务器后进行强制上线即可，如果故障硬盘离线的原因是硬盘物理故障那么强制上线不仅会失败而且还会增加raid卡负担，是无法通过强制上线进行恢复数据的。另外即使硬盘不存在物理故障采用强制上线的方法进行数据恢复也存在着一定的风险，我们都知道服务器强制上线后会进行重建，在重建过程中一旦检测到服务器中其他硬盘存在故障那么服务器就可能面临彻底崩溃。由于我们是专业的数据恢复公司，所以本次数据恢复中采取了另一种更为稳妥的数据恢复方案。

服务器数据恢复方案二、通过分析底层数据结构提取原服务器数据。这种数据恢复方案的原理是首先根据服务器的原始配置信息将所有硬盘按照Mdisk组进行分类，分析每一组Mdisk的raid基本信息，然后借助专业的数据恢复工具虚拟重组出Mdisk，然后再对重组的Mdisk进行进一步分析，得到pool信息和pool在Mdisk上的分布情况、pool的条带大小、各lun在pool中的分布情况这些基本信息，然后由服务器数据恢复工程师编写一个小程序进行lun的提取。

【服务器数据恢复结果迁移】

服务器数据恢复工程师将提取出的lun进行验证后将提取出的lun使用dd的方式迁移到新的服务器中，本次服务器数据恢复成功。

【PConline 资讯】近日，使用移动手机号的朋友反映手机4G信号特别不稳定，甚至出现E网或3G的标识，了解后得知是北京移动近日出现部分数据系统工作异常造成。经紧急处理后现已恢复正常。

北京移动继7月12日早间故障后，再次出现大面积网络故障，受影响的手机没有信号，也无法接入4G网络。本次受影响的区域包括海淀、丰台、大兴、昌平、延庆五区。

租金作为房屋租赁市场供需关系的标志，其高低既关系到租客的负担，又关系到业主的出租意愿，也关系到购租并举的市场供给体系。我们借助于链家租赁成交的数据，回顾和比较北京租金水平的变化，探索其内在的原因。

一、北京租金水平变动情况根据链家成交数据，过去5年，北京租赁市场的租金水平总体呈现上涨态势，租金年均上涨6%。2016年北京成交的平均租金水平达到每月69.2元/平方米，比2015年上涨15.8%，比2012年上涨26.6%。

从月度看，2013年至2015年，北京租金涨幅总体呈现回落态势，2015年月度同比涨幅甚至出现小幅下跌。2016年开始，租金涨幅迅速扩大，年底涨幅达到24%。这里既有基数低的原因，也是因为2016年整个房地产市场处于明显的上升期。2017年以来，租金涨幅快速回落，6月份涨幅为10%。受去年高基数和市场降温影响，今年下半年租金涨幅进一步回落甚至有所下跌。

二、北京租金水平的特点一是租金涨幅远低于房价。近5年，北京二手房房价年均上涨14.3%，租金涨幅比房价涨幅低8.3个百分点。从时间上看，租金的变动比房价更平稳，2013年、2015-2016年买卖市场活跃时，房价涨幅远高于租金。2014年下半年，市场下行期间，房价跌幅大于租金。2016年5月份之后，房价租金涨幅出现背离，房价与租金涨幅的差距明显扩大。2017年租金领先房价涨幅出现回落。目前，房价涨幅比租金高36个百分点。

二是租金涨幅超过CPI。近5年，北京居民消费价格指数CPI年均上涨2.3%，租金年均涨幅比CPI高出3.7个百分点。从时间序列看，2013-2014年一季度，租金涨幅高于CPI，2015年租金同比下跌。2016年3月份以后，租金同比涨幅与CPI的差距快速扩大，到年底12月涨幅比CPI涨幅高22个百分点。今年以来，租金涨幅出现回落，但仍然比CPI高10个百分点。

三是租金涨幅低于居民收入，2016年超过收入增速。与买房置业相比，租赁是相对刚性需求，租金水平应该与人们的收入水平相匹配。近5年，北京城镇居民人均可支配收入年均增长率为9%，租金水平年均涨幅比居民收入低3个百分点。部分年份租金涨幅超过收入，2016年北京市租金涨幅超过城镇居民收入增速7.4个百分点。

四是租金在个人收入中占比较低。根据链家研究院调查，目前北京租客的租金支出一般占个人收入的25%左右，远低于纽约、伦敦、东京、香港等国际一线城市的成熟租赁市场。租金收入低导致租赁回报率低下，房东宁可空置也不愿拿房出租，专业运营机构也面临盈利的困境。随着购租并举政策的实施，北京租赁市场将更加成熟，未来租金水平有向发达国家一线城市租赁市场靠拢的倾向。

三、影响租金价格变动的原因一是市场供求关系。2016年，北京常住人口2173万，其中常住外来人口807万，按照占常住人口30%计算，租赁人口约为652万，以户均3人计算，需要租赁房屋超过220万套。目前可供租赁的房屋150万套，缺口大约在70万套。北京链家近5年租赁市场客源数量与房源数量之比始终大于1，意味着市场供不应求，这是近几年北京平均租金水平上涨的主要因素。随着北京未来大量增加租赁供应，供不应求的矛盾将来或有所缓解。

二是居民的支付能力。与加杠杆购房不同，租赁市场基本没有金融杠杆支持，租金水平是由居民支付能力支撑。支付能力包括居民实际收入水平与支出占比。居民收入水平不断提高是租金水平能够上涨的条件。近年来，北京城镇居民可支配收入增速放缓，不支持租金水平大幅上涨。

三是货币金融环境。作为居民消费价格的一项，租金也受到货币环境影响，流动性越充裕，价格上涨越明显。2013年到2015年一季度，租金涨幅与M2增速同步回落，2015年4月到2016年3月，M2增速回升，导致2016年租金涨幅扩大。2016年4月份以后，M2增速逐渐回落，在一定程度上导致租金价格在12月以后涨幅回落。未来，货币供应量如果不出现加快，租金水平也将难以大幅上升。

四是房价快速上涨的传导。房屋买卖市场与租赁市场的互补。当买卖市场火爆时，租转售比例上升，租赁供给减少，从而引起租金上涨。反之，市场低迷时，售转租比例的增加带来租赁供给的增加。2016年以来北京房屋价格大幅上涨带动了租金价格的上涨。2016年北京二手房房价上涨了28.2%，同期租金上涨了15.8%，远高于过去4年3%的年均复合增长率。

五是产品服务升级的影响。长租公寓的出现满足了人们对于租赁品质的需求，解决了普通租赁过程中房源品质差的问题，因而长租公寓是普通租赁产品的升级产品，其中包含更多的价值，因而应该具有更高的价格。此外，长租公寓运营企业相较普通业主需要承担更多的运营成本和税收成本，这些成本最终将反映到产品价格中。目前市场上的长租公寓产品相较周边普租型同类产品定价高10%-20%。

六是房屋位置的影响。房屋作为不动产，位置是影响居住体验的重要因素，租金价格受位置影响较大。一般来说，距离市中心越近的地区拥有更好的市政配套和交通能力，因而中心城区租金水平较高。

从环线看，由于北京单中心城市格局的特点，二环至六环之间的租金水平依次递减。北京二环以内租金水平最高，达到102.12元/平方米，六环以外租金水平最低，为39.25元/平方米，值得注意的是，四环—五环间租金水平与五环—六环间租金水平差距最大，且差距逐年扩大，2016年两个环线区域间租金差超过21.65元/平米/月。

分区域来看，朝阳、东城、海淀、西城等中心城区单平米租金水平明显高于其他城区。而近郊中大兴、通州、顺义租金水平则相对较低。近五年东城、西城、朝阳、海淀、亦庄开发区、昌平等区域的租金增速明显快于其他区县。

学区房和地铁房的租金上涨速度明显快于非学区房和非地铁房。学区房租金上涨速度较快主要与样本学区的位置更多在内城区以及自身的学区属性有关。一方面内城区房屋周边交通和配套设施完备，另一方面学区的特殊属性造成了局部空间中市场房源更多供应于交易市场，造成了该地区租赁房源短缺，从而导致学区的交易价格上涨速度快于整体市场水平。

从上述影响租金的因素看，未来一两年，金融环境、居民收入以及房价对租赁的传导动力都较弱，租金大幅上涨的可能性不大。但产品品质的升级和区域变动可能会对租金水平产生结构性的影响。注：本文中数据来自链家成交，不完全代表全市场水平。

提到磁盘阵列呢，一定要说一下目前最常见阵列之一Raid5。

它本身也具有一定的数据保护机制，如果其中的一块盘坏了，插上新磁盘后，将会自动通过其他磁盘上的校验码实现数据恢复。

但是，这样的机制对于数据保护机制是不够的，万一出现下面这些情况亲们就手足无措啦Y(^_^)Y

1、缺陷磁盘可以恢复数据

在大多数情况下，在两个有缺陷的磁盘上可以恢复数据。

但是，至少需要清洁室中的两个故障硬盘驱动器中的一个被恢复。

之后，可以从碎片和奇偶校验数据中挽回剩余的RAID 5数据。

小诺建议亲们尽可能使用手动和专有的半自动程序保存数据，这样会有很高几率挽回损失。

2、哪些文件系统允许RAID 5数据恢复？

在RAID 5阵列发生故障的情况下，使用操作系统（Windows，Linux，MacOS等）和RAID卷上使用的文件系统在数据恢复中起初不起决定性作用哦。

因此所有文件系统都是可行的哦。

NTFS（Windows）、FAT32（Windows）、Ext3，Ext4、BtrFS（各种NAS制造商，Windows，Linux）、HFS / HFS +（苹果/ Mac）、APFS（也是Mac）、vmFS（vmWare文件系统）

当涉及到删除数据，格式化的RAID驱动器和其他逻辑损坏（快照删除等）时，所使用的文件系统与数据恢复工作以及成功的可能性相关得多呢。

3、RAID 5磁盘置换

任意更换RAID 5中的磁盘顺序都会导致RAID数据的大量混乱。

通常会导致不必要的数据错误覆盖，从而导致进一步的逻辑损坏。

因此在亲们删除磁盘之前，记录顺序并将其标记在硬盘上是非常重要的。

4、RAID5重建时间

RAID重建（即RAID 5数据在故障和更换硬盘后重新组织）通常不会太长。

当然，重建的时间取决于硬盘的大小和数量，以及整个系统（服务器速度，控制器等）。

如果重建持续数天，则可以假定有错误。

通常在这一点文件系统的致命的损害，这只能通过专业的数据恢复恢复。

5、RAID5的数据恢复不需要控制器

对于RAID 5的数据恢复，亲们并不需要RAID控制器。

恢复总是多层次的。首先，个人硬盘，如果有缺陷，重建。

之后，原始数据被虚拟地恢复到RAID阵列。

然后通过手动步骤和专门开发的技术重新构建经常存在的不一致性。

因此RAID控制器不是必需的。

6、NAS数据缺失可以恢复

RAID 5数据恢复是可能的，以及服务器/存储系统以及NAS（网络附加存储）。

NAS通常不使用标准化的RAID5配置，而是使用专有的所谓专有RAID阵列。

虽然这些特定的配置大多是基于标准的RAID，但是它们的布局大都是无证的，所以数据恢复成本通常更高，亲们根据自身情况酌情选择。

数据恢复是指通过技术手段，将保存在台式机硬盘、笔记本硬盘、服务器硬盘、存储磁带库、移动硬盘、U盘、数码存储卡、Mp3等等设备上丢失的电子数据进行抢救和恢复的技术。

不同的存储设备的储存原理不一样，所以需要针对不同的情况再做分析和处理。理论上讲只要数据没有被覆盖，数据就有可能恢复回来，但也要强调由于数据有碎片，所有恢复出来的问价不一定都是原始文件或者是损坏的，无法打开使。普通的数据公司一般是使用软件来进行扫描数据进而恢复，但当发生硬件故障往往无法处理。例如硬盘开盘时需要无尘的环境保证盘片不手损伤，U盘等存储卡的FLASH芯片发生损坏时需要进行匹配和修复才能提取数据，针对不同格式的文件需要重新编程算法才能找到文件。

专业的数据恢复公司有专业的设备对于存储设备进行检测，有专业的工作环境保证存储设备元件的更换和处理，有专业的工程师针对不同的情况进行相应的处理，能让客户享受专业的技术服务，保证数据的完整性和安全性，能最大限度的节省客户的时间。

再次提醒大家多多进行数据恢复。

海鹏数据恢复中心始创于1998年2月28日，是国内首批成立的专业数据恢复机构，是东北地区久负盛名的专业数据恢复中心。目前，海鹏数据恢复中心在船舶电子大世界、教化电子大世界、泰山电子城三大IT卖场中均设有直营分支机构，主营业务包括数据恢复、硬盘维修、U盘修复、电子取证、手机恢复、监控恢复、服务器修复……等。海鹏数据恢复中心拥有众多原装进口世界著名正版数据恢复软硬件设备与工具，21年来始终专注于为各大企事业单位、机关院校、公安部队、个人客户……提供质优价廉、安全可靠的本地化高水准技术服务。

海鹏数据恢复中心拥有众多原装进口世界顶级正版数据恢复软硬件设备与工具，包括ACE PC-3000全系列、Salvation全系列、DataExplore全系列、HRT全系列、MRT全系列、SRT全系列、RCT全系列……等等，多年来始终专注于为各大企事业单位、机关院校、公安部队、个人客户……提供质优价廉、安全可靠的本地化高水准技术服务。　

海鹏数据恢复中心可以挽救台式机硬盘、笔记本硬盘、移动硬盘、服务器硬盘、RAID磁盘阵列、U盘、MP3/MP4、录音笔、数码卡、光盘、数码相机、数码摄像机、安防监控、文件修复、数据解密、手机、特殊存储介质（如软盘、MO盘、MD盘、苹果iPod、松下P2卡）、特殊操作系统（如Linux、Unix、Netware、iOS）……等各种类型的数据损失，整体技术已位居东北领先、国内上游的水平，部分技术已达到国内领先水平。