通过数据相关的分块和重复数据删除来优化备份效率

您是否考虑过您的组织有多少资源浪费在低效的数据备份和存储上？最近的一项研究： 2023-2028 年 IDC StorageSphere 预测 国际数据公司发现，全球数据圈预计将达到 181 ZB 到 2025 年，这表明 64％增加 从 2018 年开始。随着数据呈指数级增长，传统的备份方法不再可持续。因此，寻找围绕优化备份效率和恢复流程构建的备份解决方案应该引起您的注意。

在本文中，我们将探讨数据相关的分块和重复数据删除——一种用于优化备份效率的改变游戏规则的技术。

但首先…

传统备份方法优化备份效率有什么问题？

传统的备份方法涉及进行初始完整备份，然后进行一系列增量或差异备份以捕获后续更改。虽然这确实提供了恢复所有必要数据的能力，但它还存储了多个副本 不变 特定文件的部分。当每个文件系统甚至备份集中存在同一文件的多个实例时，效率低下的情况会成倍增加。

重复数据删除和数据相关分块：分解

数据相关分块 (DDC) 和重复数据删除采用更智能的方法。此方法涉及根据实际文件内容将数据分解为更小的、可变大小的块。此方法可确保在备份和恢复操作期间仅处理已修改或唯一的数据块。

重复数据删除和数据相关分块的工作原理——背包旅行的类比

想象一下，您正在计划与朋友一起背包旅行。你们每个人都布置好所有的装备——帐篷、登山杖、登山杖、食物、水、鞋子等。

现在，任何背包旅行过的人都知道减轻体重至关重要。那么，当您的一位朋友带着 25 罐波士顿烤豆出现时，您会怎么做？

您开始重复数据删除。

您拿出铅笔和纸并开始清点。对于每个新物品，在将其添加到背包之前，请记下它是什么（例如，豆子或帐篷杆段）及其父物品（例如，一罐豆子或帐篷杆）。当您遇到相同的项目时，您只需在原始注释旁边进行计数，然后将重复的注释放在一边即可。

完成此过程后，您的库存可能如下所示：

这种方法显着减轻了您携带的重量——携带物品和清单比所有物品及其副本更容易运输和存储。说明重复数据删除的本质。但这与数据备份有什么关系呢？

将类比转化为数据备份

在数据管理的背景下，背包中的物品代表唯一的数据块，而预留的重复项就像存储系统中的冗余数据。正如您在远足时不会携带多罐相同的豆子一样，重复数据删除技术可确保每个数据片段只存储一个实例，无论它在您的文件中出现多少次。

数据相关的分块更进一步，根据数据的内容分析和存储可变大小的数据块，就像决定是打包整罐豆子还是只打包您需要的数量一样。这种方法可以实现更高效的存储以及更快的备份和恢复过程，因为在这些操作期间仅处理唯一或更改的块。

3 种不同级别的重复数据删除 用于优化备份效率

尽管有 3 种不同的方法可以实现重复数据删除，但数据相关的分块比其他方法最有效是有原因的。让我们深入了解每种方法，并列出它们的优缺点，以找出为什么数据依赖分块最适合大型数据集。

1. 文件级重复数据删除– 此方法在整个文件的基础上运行，仅识别和存储每个文件的一个实例，无论它出现多少次。回想一下我们露营的比喻：这类似于只包装一罐豆子，无论您可能需要或有多少。
   
   优点：

• 简单性：实施起来很简单，只需对现有系统进行最少的更改。
• 重复的有效性：非常适合具有许多相同文件的环境，确保干净、重复数据删除的存储空间。
  
  缺点：
  
• 范围有限：难以处理具有微小差异的文件，导致频繁更新的文件的存储效率低下。
• 被忽视的细节：无法识别文件中的重复内容，可能会留下冗余数据。

2. 固定块重复数据删除– 该方法根据固定块大小对文件进行重复数据删除。该块大小可以根据软件进行配置或硬编码，并且可以对文件内和文件间的数据块进行重复数据删除
   
   优点：

• 粒度：提供比文件级重复数据删除更详细的方法，能够识别文件内和文件间的重复块。
• 提高效率：通常通过关注较小、固定大小的数据块来实现更好的重复数据删除率。
  
  缺点：
  
• 刚性结构：块的固定大小可能会限制有效性，因为可能会错过与块边界不完全对齐的重复项。
• 复杂性：配置和维护最佳块大小需要微妙的平衡才能最大限度地提高效率。

3. 可变块 or 数据相关的重复数据删除 ——这是我们一直在讨论的方法。它根据数据本身动态调整块大小，确保每条数据仅存储一次，无论其大小或在文件中的位置如何。
   
   优点：

• 最佳效率：通过调整块大小以适应数据，最大限度地提高存储和网络效率，使其成为重复数据删除的黄金标准。
• 资源优化：减少对存储空间和带宽的需求，优化整体系统性能。
  
  使用：
• 其复杂的方法需要更高级的设置和管理，可能会使使用更简单的方法就足够的场景变得过于复杂。

因此，如果您正在处理大量数据集，则数据相关分块的灵活性和效率是无与伦比的。虽然文件级和固定块重复数据删除各有优点，尤其是在特定情况下，但可变块重复数据删除的自适应性质与大规模数据环境的复杂性和动态性无缝结合。这不仅仅是为了节省空间；它涉及智能管理数据以支持快速访问、恢复和可扩展性。

数据相关分块 (DDC) 和重复数据删除对于优化备份效率的 7 大优势

虽然不想在远足时背着 60 磅的背包进行类比是可以理解的，但数据相关的分块和重复数据删除的概念将这一想法带入了数字空间。

以下是这些技术如何改变数据备份和存储：

1. 高效的存储利用率： DDC 和重复数据删除侧重于消除冗余数据，确保仅存储唯一或更改的数据块。这种方法显着减少了存储需求，使存储资源的使用更加经济和高效。
   
2. 更快的数据处理： 只需要压缩和加密每个唯一块的一份副本即可进行备份，并解密和解压缩进行恢复。这大大减少了执行这些操作所需的时间和资源。
   
3. 优化网络性能： 在备份和恢复操作期间，仅在源和存储位置之间传输唯一的数据块。这意味着对于任何给定的操作，仅移动不存在或已更改的数据，从而提高数据传输效率并显着降低网络负载。
   
4. 增强的可扩展性： 数据冗余的减少不仅节省空间，而且支持更大的可扩展性。组织经常报告看到数据大小减少了 30% 或更多，这意味着能够在相同的存储空间中存储更多的数据。
   
5. 降低存储成本： 听起来我们似乎在重复自己，因为我们确实如此。但值得再次强调的是，存储是昂贵的，减少需要存储的数据量每年可以为您节省数千甚至数万美元的存储费用。
   
6. 对生产系统的影响最小化： 传统的备份过程有时会给生产系统带来沉重的负载，从而导致性能问题。数据相关的分块通过专门针对基本数据块来最大限度地减少这种影响。这可确保备份过程顺利运行，而不会过度影响生产系统的日常运营。
   
7. 改进的RTO（恢复时间目标）： 数据相关的分块不仅可以加快备份和恢复过程，而且还可以提高数据检索速度。当需要访问特定数据时，选择性处理方法可以更快地检索，从而减少关键情况下的总体停机时间。

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