Veriye Bağlı Parçalama ve Tekilleştirme ile Yedekleme Verimliliğini Optimize Etme

Kuruluşunuzun kaynaklarının ne kadarının verimsiz veri yedekleme ve depolama nedeniyle israf edildiğini hiç düşündünüz mü? Yakın zamanda yapılan bir araştırma: IDC StorageSphere Tahmini 2023-2028 International Data Corporation tarafından küresel veri dünyasının şu seviyeye ulaşması öngörülüyor: 181 zettabayt 2025 yılına kadar 64% artış Verilerin katlanarak büyümesiyle birlikte geleneksel yedekleme yöntemleri artık sürdürülebilir değil. Bu nedenle, yedekleme verimliliğini ve geri yükleme süreçlerini optimize etmeye yönelik yedekleme çözümleri aramak radarınızda olmalıdır.

Bu makalede, yedekleme verimliliğini optimize etmek için oyunun kurallarını değiştiren bir teknik olan veriye bağlı yığınlama ve veri tekilleştirmeyi inceleyeceğiz.

Ama önce…

Yedekleme Verimliliğini Optimize Etmek İçin Geleneksel Yedekleme Yöntemlerinde Yanlış Olan Ne?

Geleneksel yedekleme yöntemleri, başlangıçta tam yedeklemenin alınmasını, ardından sonraki değişiklikleri yakalamak için bir dizi artımlı veya diferansiyel yedeklemenin yapılmasını içerir. Bu, gerekli tüm verileri geri yükleme yeteneği sağlarken aynı zamanda verilerin birkaç kopyasını da saklar. değişmemiş belirli dosyaların bölümleri. Her dosya sisteminde, hatta bir yedekleme kümesinde aynı dosyanın birkaç örneği olduğunda verimsizlikler artar.

Tekilleştirme ve Veriye Bağlı Parçalama: Parçalara Ayrılma

Veriye bağlı parçalama (DDC) ve tekilleştirme daha akıllı bir yaklaşım benimser. Bu yöntem, gerçek dosya içeriğine dayalı olarak verileri daha küçük, değişken boyutlu parçalara ayırmayı içerir. Bu yöntem, yedekleme ve geri yükleme işlemleri sırasında yalnızca değiştirilmiş veya benzersiz veri parçalarının işlenmesini sağlar.

Tekilleştirme ve Veriye Bağlı Parçalama Nasıl Çalışır - Sırt Çantasıyla Seyahat Analojisi

Arkadaşlarınızla sırt çantalı bir gezi planladığınızı hayal edin. Her biriniz tüm eşyalarınızı - çadırınız ve direkleriniz, yürüyüş sopalarınız, yiyecek, su, ayakkabılarınız vb. - yerleştirirsiniz.

Artık sırt çantasıyla seyahat eden herkes kilo vermenin şart olduğunu biliyor. Peki, arkadaşlarınızdan biri 25 kutu Boston kuru fasulyesiyle geldiğinde ne yaparsınız?

Tekilleştirmeye başlarsınız.

Bir kalem ve kağıt çıkarırsınız ve envanter yapmaya başlarsınız. Her yeni öğe için, onu sırt çantanıza eklemeden önce ne olduğunu (örneğin bir fasulye veya çadır direği parçası) ve onun ana öğesini (örneğin bir kutu fasulye veya çadır direği) not edin. Aynı öğeyle karşılaştığınızda orijinal notun yanında bir sayım yapıp kopyayı bir kenara bırakırsınız.

Bu işlemden sonra envanteriniz şöyle görünebilir:

Bu yöntem taşıdığınız ağırlığı önemli ölçüde azaltır; öğeleri listeyle birlikte taşımak, taşımak ve depolamak tüm öğelerin ve bunların kopyalarının taşınmasından çok daha kolaydır. tekilleştirmenin özünü göstermektedir. Peki bunun veri yedeklemeyle nasıl bir ilişkisi var?

Analojiyi Veri Yedeklemeye Çevirmek

Veri yönetimi bağlamında, sırt çantanızdaki öğeler benzersiz veri parçalarını temsil ederken, bir kenara bırakılan kopyalar, depolama sisteminizdeki yedek veriler gibidir. Tıpkı bir yürüyüşte birden fazla birbirinin aynı fasulye kutusunu taşıyamayacağınız gibi, veri tekilleştirme teknolojisi, dosyalarınız arasında kaç kez görünürse görünsün, her veri parçasının yalnızca bir örneğinin depolanmasını sağlar.

Veriye bağlı parçalama, verileri içeriğine göre değişken boyutlu parçalar halinde analiz edip depolayarak bunu bir adım daha ileri götürür; tıpkı fasulye kutusunun tamamını mı yoksa yalnızca ihtiyacınız olan miktarı mı paketleyeceğinize karar vermek gibi. Bu yaklaşım, bu işlemler sırasında yalnızca benzersiz veya değiştirilmiş parçalar işlendiğinden, daha verimli depolamaya ve daha hızlı yedekleme ve geri yükleme işlemlerine olanak tanır.

Tekilleştirmenin 3 Farklı Seviyesi Yedekleme Verimliliğini Optimize Etmek İçin

Veri tekilleştirmenin gerçekleştirilebileceği 3 farklı yaklaşım olmasına rağmen, veriye bağlı yığınlamanın diğerlerine göre en verimli olmasının bir nedeni vardır. Veriye bağlı parçalamanın büyük veri kümeleri için neden en iyi şekilde çalıştığını anlamak için her bir yaklaşımın ayrıntılarına girelim ve bunların artılarını ve eksilerini listeleyelim.

1. Dosya Düzeyinde Tekilleştirme– Bu yöntem, tüm dosya bazında çalışır; kaç kez göründüğüne bakılmaksızın her dosyanın yalnızca bir örneğini tanımlayıp saklar. Kamp benzetmemizi tekrar düşünün: Bu, kaç taneye ihtiyacınız olduğuna veya kaç taneye sahip olduğunuza bakmaksızın yalnızca bir kutu fasulye paketlemeye benzer.
   
   Artıları:

• Basitlik: Uygulaması kolaydır ve mevcut sistemlerde minimum düzeyde değişiklik gerektirir.
• Yinelenen Dosyalar için Verimlilik: Çok sayıda aynı dosyanın bulunduğu ortamlar için idealdir ve temiz, tekilleştirilmiş bir depolama alanı sağlar.
  
  Eksileri:
  
• Sınırlı Kapsam: Küçük farklılıklara sahip dosyalarla uğraşır ve sık güncellenen dosyalar için depolamada verimsizliğe yol açar.
• Gözden Kaçan Ayrıntılar: Bir dosya içindeki yinelenen içerik tanımlanamıyor ve potansiyel olarak gereksiz verilere dokunulmuyor.

2. Sabit Blok Tekilleştirme– Bu yöntem, dosyaları sabit bir blok boyutuna göre tekilleştirir. Bu blok boyutu, yazılıma bağlı olarak yapılandırılabilir veya sabit kodlanabilir ve dosyalar içinde ve dosyalar arasında veri bloklarını tekilleştirebilir
   
   Artıları:

• Parçalılık: Dosya düzeyinde tekilleştirmeden daha ayrıntılı bir yaklaşım sunar ve dosyalar içinde ve dosyalar arasında yinelenen blokları tanımlama yeteneğine sahiptir.
• Geliştirilmiş Verimlilik: Genellikle daha küçük, sabit boyutlu veri parçalarına odaklanarak daha iyi veri tekilleştirme oranları elde edilir.
  
  Eksileri:
  
• Katı Yapı: Blokların sabit boyutu, blok sınırlarıyla mükemmel şekilde hizalanmayan kopyaların gözden kaçabileceğinden etkinliği sınırlayabilir.
• Karmaşıklık: Optimum blok boyutunu yapılandırmak ve korumak, verimliliği en üst düzeye çıkarmak için hassas bir denge gerektirir.

3. Değişken Blok or Veriye Bağlı Veri Tekilleştirme – Bu, başından beri tartıştığımız yöntemdir. Parça boyutunu verinin kendisine göre dinamik olarak ayarlar ve dosya içindeki boyutuna veya konumuna bakılmaksızın her veri parçasının yalnızca bir kez depolanmasını sağlar.
   
   Artıları:

• Optimum Verimlilik: Parça boyutlarını verilere uyacak şekilde ayarlayarak depolama ve ağ verimliliğini en üst düzeye çıkarır, bu da onu tekilleştirme için altın standart haline getirir.
• Kaynak Optimizasyonu: Depolama alanı ve bant genişliği ihtiyacını azaltarak genel sistem performansını optimize eder.
  
  Con:
• Sofistike yaklaşımı, daha gelişmiş kurulum ve yönetim gerektirir ve daha basit yöntemlerin yeterli olabileceği senaryoları potansiyel olarak aşırı karmaşık hale getirir.

Dolayısıyla, kapsamlı veri kümeleriyle çalışıyorsanız, veriye bağlı parçalamanın esnekliği ve verimliliği benzersizdir. Dosya düzeyinde ve sabit blok veri tekilleştirmenin özellikle belirli bağlamlarda avantajları olsa da, değişken blok tekilleştirmenin uyarlanabilir doğası, büyük ölçekli veri ortamlarının karmaşıklığı ve dinamizmi ile kusursuz bir şekilde uyum sağlar. Bu sadece yerden tasarruf etmekle ilgili değil; hızlı erişimi, kurtarmayı ve ölçeklenebilirliği desteklemek için verileri akıllıca yönetmekle ilgilidir.

Yedekleme Verimliliğini Optimize Etmek için Veriye Bağlı Parçalamanın (DDC) ve Tekilleştirmenin 7 Avantajı

Yürüyüş sırasında 60 lb'lik bir sırt çantasını taşımak istememe benzetmesi ilişkilendirilebilir olsa da, verilere bağlı yığınlama ve veri tekilleştirme kavramı bu fikri dijital alana taşıyor.

Bu tekniklerin veri yedekleme ve depolamayı nasıl dönüştürdüğü aşağıda açıklanmıştır:

1. Verimli depolama kullanımı: DDC ve veri tekilleştirme, gereksiz verileri ortadan kaldırmaya odaklanarak yalnızca benzersiz veya değiştirilmiş veri parçalarının depolanmasını sağlar. Bu yaklaşım, depolama ihtiyaçlarını önemli ölçüde azaltarak depolama kaynaklarının kullanımını hem daha ekonomik hem de verimli hale getirir.
   
2. Daha hızlı veri işleme: Yedeklemeler için her benzersiz parçanın yalnızca bir kopyasının sıkıştırılması ve şifrelenmesi, geri yüklemeler için ise şifresinin çözülmesi ve sıkıştırmasının açılması gerekir. Bu, bu işlemleri gerçekleştirmek için gereken zamanı ve kaynakları büyük ölçüde azaltır.
   
3. Optimize edilmiş ağ performansı: Yedekleme ve geri yükleme işlemleri sırasında kaynak ile depolama konumu arasında yalnızca benzersiz veri parçaları aktarılır. Bu, herhangi bir işlem için yalnızca mevcut olmayan veya değişen verilerin taşınması anlamına gelir; bu da veri aktarımının verimliliğini artırır ve ağ yükünü önemli ölçüde azaltır.
   
4. Gelişmiş ölçeklenebilirlik: Veri yedekliliğinin azaltılması yalnızca yerden tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda daha fazla ölçeklenebilirliği de destekler. Kuruluşlar genellikle veri boyutunda %30 veya daha fazla azalma gördüklerini bildiriyor; bu da aynı miktardaki depolama alanında önemli ölçüde daha fazla veri depolayabilme anlamına geliyor.
   
5. Azaltılmış depolama maliyetleri: Kendimizi tekrarlıyormuşuz gibi görünebilir, çünkü öyleyiz. Ancak depolamanın pahalı olduğunu ve depolamanız gereken veri miktarının azaltılmasının, yalnızca depolama giderlerinden her yıl binlerce, hatta onbinlerce dolar tasarruf etmenizi sağlayabileceğini bir kez daha söylemekte fayda var.
   
6. Üretim sistemleri üzerindeki minimum etki: Geleneksel yedekleme işlemleri bazen üretim sistemlerine ağır bir yük bindirerek performans sorunlarına yol açabilir. Veriye bağlı parçalama, yalnızca temel veri parçalarını özel olarak hedefleyerek bu etkiyi en aza indirir. Bu, yedekleme süreçlerinin, üretim sistemlerinin günlük operasyonlarını aşırı etkilemeden sorunsuz bir şekilde ilerlemesini sağlar.
   
7. Geliştirilmiş RTO (Kurtarma Süresi Hedefi): Veriye bağlı yığınlama yalnızca yedekleme ve geri yükleme süreçlerini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda veri alma hızlarını da artırır. Belirli verilere erişme ihtiyacı ortaya çıktığında seçici işleme yaklaşımı, daha hızlı erişime olanak tanıyarak kritik durumlarda genel kesinti süresini azaltır.

Zmanda ile Yedekleme Verimliliğini Optimize Etmek için Veriye Bağlı Parçalama ve Tekilleştirme

zmanda büyük kuruluşlar için güvenilir ve verimli yedekleme ve kurtarma sağlama konusunda bir geçmişe sahiptir. En son sürümümüz – Zmanda Pro sağlam ve verimli veri tekilleştirme teknolojisi ve hızlı, hava boşluklu, değişmez yedeklemeleriyle tanınır.

Check out bizim uyumluluk matrisi Zmanda Pro Backup çözümünün mevcut ortamınızda ne kadar iyi uygulanabileceğini anlamak veya 14 günlük ücretsiz deneme sürümünü kullanın ürünü ilk elden deneyimlemek.