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O que é redu??o de dados?

A redu??o de dados é uma técnica de otimiza??o de capacidade na qual os dados s?o reduzidos a sua forma mais simples possível para liberar a capacidade em um dispositivo de armazenamento. Há muitas maneiras de reduzir dados, mas a ideia é muito simples – espremer o máximo de dados possível no armazenamento físico para maximizar a capacidade.?

Neste artigo, abordaremos os conceitos básicos da redu??o de dados para ajudar você a avaliar melhor os fornecedores de armazenamento.

Benefícios da redu??o de dados

O principal benefício da redu??o de dados é bastante claro: quanto mais dados você puder colocar em um terabyte de espa?o em disco, menos capacidade você precisará comprar. A redu??o de dados pode:

• Economizar energia
• Reduzir os custos de armazenamento físico
• Diminuir o espa?o físico do datacenter

A redu??o de dados aumenta consideravelmente a eficiência de um sistema de armazenamento e afeta diretamente seu gasto total de capacidade.

Arrays totalmente flash: levando os benefícios da memória flash para o datacenter

Como é fácil de se imaginar, a troca de HDDs por SSDs é suficiente para aumentar a velocidade e o desempenho das suas solu??es de NAS e SAN. Os benefícios de um array totalmente flash s?o os mesmos da memória flash em si:

• Velocidade:?tempos mais rápidos de acesso e leitura/grava??o da memória melhoram a velocidade e o desempenho. Os melhores arrays totalmente flash aproveitam NVMe por Fabrics (NVMe-oF) para maximizar as velocidades da transferência de dados e as latências por toda uma SAN.
• Portabilidade:?SSDs s?o significativamente menores do que HDDs. Em uma base totalmente física, a memória flash tem a vantagem do espa?o por capacidade. Em uma base de custo por capacidade, a memória flash está ganhando terreno rapidamente junto às solu??es de HDD.
• Durabilidade:?a ausência de pe?as móveis físicas torna as SSDs inerentemente menos vulneráveis a quedas e choques do que os discos mec?nicos.

Compacta??o de dados x desduplica??o de dados

As técnicas de redu??o de dados podem ser amplamente categorizadas em dois tipos principais:

• Compacta??o de dados: essa técnica de redu??o de taxa de bits envolve codificar informa??es usando menos bits de dados. Os algoritmos da compacta??o podem ter perdas (algumas informa??es s?o perdidas, reduzindo a resolu??o dos dados) e n?o ter perdas (as informa??es s?o totalmente preservadas pela remo??o da redund?ncia estatística).
• Desduplica??o de dados: esse processo envolve a elimina??o de cópias duplicadas dos dados em um volume de armazenamento ou em todo o sistema de armazenamento (desduplica??o entre volumes). Ele usa reconhecimento de padr?o para identificar dados redundantes e substituí-los por referências a uma única cópia salva.?

Na prática, você pode usar uma combina??o de técnicas de ambas as categorias para reduzir dados no sistema.

Como a 色控传媒 garante a redu??o de dados

O Purity Reduce da 色控传媒? usa cinco tecnologias diferentes de redu??o de dados para economizar espa?o em seus arrays totalmente flash.

• o Purity Reduce identifica e remove padr?es binários repetitivos para reduzir o volume de dados a serem processados pelo scanner de desduplica??o e mecanismo de compacta??o.
• um processo de desduplica??o automática de alto desempenho com um tamanho de bloco variável que vai de 4 a 32 KB garante que apenas blocos exclusivos de dados sejam salvos no flash.
• o Purity Reduce usa um layout de grava??o apenas para inclus?o e endere?amento variável para remover o espa?o desperdi?ado introduzido pelas arquiteturas de bloco fixo.
• a compacta??o automática é seguida pelos pós-processamento de algoritmos de compacta??o de maior peso para aumentar ainda mais a economia de espa?o.
• as cópias feitas no FlashArray? usam apenas metadados – o Purity fornece cópias de dados pré-duplicadas instant?neas para comandos xCopy, snapshots, replica??o e clones.

O Purity Reduce fornece a redu??o de dados mais granular e completa do setor de armazenamento flash:

• 4 a 6 para 1 para ?ambientes de servidor virtual?, como VMware ou Hyper-V
• 2 a 4 para 1 para ?ambientes de banco de dados?, inclusive OLTP ou OLAP
• 5 a 10 para 1 para ?ambientes de desktop virtual (VDI)? persistentes e n?o persistentes.

A redu??o de dados funciona em uma ampla variedade de aplicativos e tipos de dados, mas a única forma de saber como ela funciona com seus dados é tentando.