Optimierung der Backup-Effizienz durch datenabhängiges Chunking und Deduplizierung

Haben Sie jemals darüber nachgedacht, wie viele Ressourcen Ihres Unternehmens durch ineffiziente Datensicherung und -speicherung verschwendet werden? Eine aktuelle Studie: IDC StorageSphere-Prognose 2023–2028 Die International Data Corporation hat herausgefunden, dass die globale Datensphäre voraussichtlich eine große Reichweite haben wird 181 Zettabyte bis 2025, was auf a 64% Zunahme ab 2018. Da die Datenmengen exponentiell wachsen, sind die herkömmlichen Sicherungsmethoden nicht mehr nachhaltig. Daher sollten Sie auf der Suche nach Backup-Lösungen sein, die auf der Optimierung der Backup-Effizienz und Wiederherstellungsprozesse basieren.

In diesem Artikel befassen wir uns mit datenabhängigem Chunking und Deduplizierung – einer bahnbrechenden Technik zur Optimierung der Backup-Effizienz.

Aber zuerst…

Was ist falsch an herkömmlichen Backup-Methoden zur Optimierung der Backup-Effizienz?

Bei herkömmlichen Sicherungsmethoden wird zunächst eine vollständige Sicherung durchgeführt, gefolgt von einer Reihe inkrementeller oder differenzieller Sicherungen, um nachfolgende Änderungen zu erfassen. Dies bietet zwar die Möglichkeit, alle erforderlichen Daten wiederherzustellen, speichert aber auch mehrere Kopien davon unverändert Teile bestimmter Dateien. Die Ineffizienzen vervielfachen sich, wenn in jedem Dateisystem oder sogar in einem Backup-Satz mehrere Instanzen derselben Datei vorhanden sind.

Deduplizierung und datenabhängiges Chunking: Aufschlüsselung

Datenabhängiges Chunking (DDC) und Deduplizierung verfolgen einen intelligenteren Ansatz. Bei dieser Methode werden Daten basierend auf dem tatsächlichen Dateiinhalt in kleinere Blöcke variabler Größe zerlegt. Diese Methode stellt sicher, dass bei Sicherungs- und Wiederherstellungsvorgängen nur geänderte oder eindeutige Datenblöcke verarbeitet werden.

Wie Deduplizierung und datenabhängiges Chunking funktionieren – Die Backpacking-Analogie

Stellen Sie sich vor, Sie planen eine Rucksacktour mit Ihren Freunden. Jeder von Ihnen legt seine gesamte Ausrüstung bereit – Zelt und Stöcke, Wanderstöcke, Lebensmittel, Wasser, Schuhe usw.

Jeder, der schon einmal mit dem Rucksack unterwegs war, weiß, dass eine Gewichtsreduzierung unerlässlich ist. Was also tun, wenn einer Ihrer Freunde mit 25 Dosen Boston Baked Beans auftaucht?

Sie beginnen mit der Deduplizierung.

Sie nehmen einen Bleistift und Papier heraus und beginnen mit der Bestandsaufnahme. Für jeden neuen Artikel notieren Sie, um was es sich handelt (z. B. eine Bohne oder ein Zeltstangensegment) und um welchen übergeordneten Artikel es sich handelt (z. B. eine Dose Bohnen oder eine Zeltstange), bevor Sie ihn Ihrem Rucksack hinzufügen. Wenn Sie auf einen identischen Gegenstand stoßen, machen Sie einfach eine Zählung neben der Originalnotiz und legen das Duplikat beiseite.

Nach diesem Vorgang könnte Ihr Inventar etwa so aussehen:

Diese Methode reduziert das Gewicht, das Sie tragen, erheblich – das Tragen der Gegenstände zusammen mit der Liste ist viel einfacher zu transportieren und zu lagern als alle Gegenstände und ihre Duplikate. Veranschaulichung des Wesens der Deduplizierung. Doch was hat das mit der Datensicherung zu tun?

Die Analogie auf Datensicherung übertragen

Im Kontext der Datenverwaltung stellen die Elemente in Ihrem Rucksack einzigartige Datenblöcke dar, während die beiseite gelegten Duplikate wie redundante Daten in Ihrem Speichersystem sind. So wie Sie auf einer Wanderung nicht mehrere identische Bohnendosen mitnehmen würden, stellt die Deduplizierungstechnologie sicher, dass von jedem Datenstück nur eine Instanz gespeichert wird, unabhängig davon, wie oft es in Ihren Dateien vorkommt.

Das datenabhängige Chunking geht noch einen Schritt weiter, indem Daten basierend auf ihrem Inhalt in Blöcken variabler Größe analysiert und gespeichert werden, ähnlich wie die Entscheidung, ob die ganze Dose Bohnen oder nur die benötigte Menge verpackt werden soll. Dieser Ansatz ermöglicht eine effizientere Speicherung und schnellere Sicherungs- und Wiederherstellungsprozesse, da bei diesen Vorgängen nur die eindeutigen oder geänderten Chunks verarbeitet werden.

3 verschiedene Ebenen der Deduplizierung zur Optimierung der Backup-Effizienz

Obwohl es drei verschiedene Ansätze gibt, mit denen Deduplizierung erreicht werden kann, gibt es einen Grund, warum datenabhängiges Chunking gegenüber den anderen am effizientesten ist. Schauen wir uns die einzelnen Ansätze genauer an und listen ihre Vor- und Nachteile auf, um herauszufinden, warum datenabhängiges Chunking bei großen Datensätzen am besten funktioniert.

1. Deduplizierung auf Dateiebene– Diese Methode arbeitet auf der Basis der gesamten Datei und identifiziert und speichert nur eine Instanz jeder Datei, unabhängig davon, wie oft sie erscheint. Denken Sie an unsere Camping-Analogie: Es ist so, als würde man nur eine Dose Bohnen einpacken, unabhängig davon, wie viele Sie benötigen oder haben.
   
   Vorteile:

• Einfachheit: Die Implementierung ist unkompliziert und erfordert nur minimale Änderungen an vorhandenen Systemen.
• Effektivität bei Duplikaten: Ideal für Umgebungen mit vielen identischen Dateien und sorgt für einen sauberen, deduplizierten Speicherplatz.
  
  Nachteile:
  
• Eingeschränkter Umfang: Probleme mit Dateien, die geringfügige Unterschiede aufweisen, was zu Ineffizienzen bei der Speicherung häufig aktualisierter Dateien führt.
• Übersehene Details: Duplizierter Inhalt in einer Datei kann nicht identifiziert werden, wodurch möglicherweise redundante Daten unberührt bleiben.

2. Blockdeduplizierung behoben– Diese Methode dedupliziert Dateien basierend auf einer festen Blockgröße. Diese Blockgröße kann je nach Software konfigurierbar oder fest codiert sein und kann Datenblöcke innerhalb und zwischen Dateien deduplizieren
   
   Vorteile:

• Granularität: Bietet einen detaillierteren Ansatz als die Deduplizierung auf Dateiebene und ist in der Lage, doppelte Blöcke innerhalb und zwischen Dateien zu identifizieren.
• Verbesserte Effizienz: Erzielt im Allgemeinen bessere Deduplizierungsraten durch Konzentration auf kleinere Datenstücke mit fester Größe.
  
  Nachteile:
  
• Starre Struktur: Die feste Größe der Blöcke kann die Wirksamkeit einschränken, da Duplikate, die nicht perfekt an den Blockgrenzen ausgerichtet sind, möglicherweise übersehen werden.
• Komplexität: Die Konfiguration und Aufrechterhaltung der optimalen Blockgröße erfordert ein feines Gleichgewicht, um die Effizienz zu maximieren.

3. Variablenblock or Datenabhängige Deduplizierung – Dies ist die Methode, über die wir die ganze Zeit diskutiert haben. Es passt die Blockgröße dynamisch an die Daten selbst an und stellt so sicher, dass jedes Datenelement nur einmal gespeichert wird, unabhängig von seiner Größe oder Position innerhalb der Datei.
   
   Vorteile:

• Optimale Effizienz: Durch die Anpassung der Blockgrößen an die Daten werden die Speicher- und Netzwerkeffizienz maximiert, was sie zum Goldstandard für die Deduplizierung macht.
• Ressourcenoptimierung: Reduziert den Bedarf an Speicherplatz und Bandbreite und optimiert so die Gesamtsystemleistung.
  
  Mit:
• Sein ausgefeilter Ansatz erfordert eine fortgeschrittenere Einrichtung und Verwaltung, was möglicherweise Szenarien überkompliziert, in denen einfachere Methoden ausreichen könnten.

Wenn Sie also umfangreiche Datensätze verwalten, sind die Flexibilität und Effizienz des datenabhängigen Chunking beispiellos. Während die Deduplizierung auf Dateiebene und die Deduplizierung fester Blöcke ihre Vorzüge haben, insbesondere in bestimmten Kontexten, fügt sich die adaptive Natur der Deduplizierung variabler Blöcke nahtlos in die Komplexität und Dynamik großer Datenumgebungen ein. Es geht nicht nur darum, Platz zu sparen; Es geht darum, Daten intelligent zu verwalten, um schnellen Zugriff, Wiederherstellung und Skalierbarkeit zu unterstützen.

7 Vorteile von Data-Dependant Chunking (DDC) und Deduplizierung zur Optimierung der Backup-Effizienz

Während die Analogie, bei einer Wanderung keinen 60-Pfund-Rucksack mit sich herumschleppen zu wollen, nachvollziehbar ist, bringt das Konzept der datenabhängigen Chunking- und Deduplizierung diese Idee in den digitalen Raum.

So verändern diese Techniken die Datensicherung und -speicherung:

1. Effiziente Speichernutzung: DDC und Deduplizierung konzentrieren sich auf die Eliminierung redundanter Daten und stellen sicher, dass nur eindeutige oder geänderte Datenblöcke gespeichert werden. Dieser Ansatz reduziert den Speicherbedarf erheblich und macht die Nutzung von Speicherressourcen sowohl wirtschaftlicher als auch effizienter.
   
2. Schnellere Datenverarbeitung: Für Backups muss nur eine Kopie jedes einzelnen Chunks komprimiert und verschlüsselt und für Wiederherstellungen entschlüsselt und dekomprimiert werden. Dies reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Durchführung dieser Vorgänge drastisch.
   
3. Optimierte Netzwerkleistung: Bei Sicherungs- und Wiederherstellungsvorgängen werden nur die eindeutigen Datenblöcke zwischen der Quelle und dem Speicherort übertragen. Dies bedeutet, dass bei einem bestimmten Vorgang nur die Daten verschoben werden, die fehlen oder sich geändert haben, was die Effizienz der Datenübertragung erhöht und die Netzwerklast erheblich reduziert.
   
4. Verbesserte Skalierbarkeit: Die Reduzierung der Datenredundanz spart nicht nur Platz, sondern unterstützt auch eine höhere Skalierbarkeit. Unternehmen berichten oft von einer Reduzierung der Datengröße um bis zu 30 % oder mehr, was bedeutet, dass deutlich mehr Daten auf der gleichen Menge an Speicherplatz gespeichert werden können.
   
5. Reduzierte Lagerkosten: Es mag so klingen, als würden wir uns wiederholen, und das liegt daran, dass wir es tun. Es muss jedoch noch einmal darauf hingewiesen werden, dass Speicher teuer ist und dass Sie durch die Reduzierung der zu speichernden Datenmenge jedes Jahr allein bei den Speicherkosten Tausende oder sogar Zehntausende Dollar einsparen können.
   
6. Minimierte Auswirkungen auf Produktionssysteme: Herkömmliche Backup-Prozesse können Produktionssysteme manchmal stark belasten und zu Leistungsproblemen führen. Datenabhängiges Chunking minimiert diese Auswirkungen, indem es gezielt nur auf die wesentlichen Datenblöcke abzielt. Dadurch wird sichergestellt, dass Backup-Prozesse reibungslos ablaufen, ohne den täglichen Betrieb der Produktionssysteme übermäßig zu beeinträchtigen.
   
7. Verbessertes RTO (Recovery Time Objective): Datenabhängiges Chunking beschleunigt nicht nur die Sicherungs- und Wiederherstellungsprozesse, sondern erhöht auch die Geschwindigkeit des Datenabrufs. Wenn der Zugriff auf bestimmte Daten erforderlich ist, ermöglicht der selektive Verarbeitungsansatz einen schnelleren Abruf und reduziert so die Gesamtausfallzeit in kritischen Situationen.

Datenabhängiges Chunking und Deduplizierung zur Optimierung der Backup-Effizienz mit Zmanda

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