Зачем нужна дедупликация данных и как она работает
Невидимая эпидемия дубликатов съедает бюджет, замедляет работу и создает хаос. Однако выход есть, и он заключается во внедрении умной технологии под названием дедупликация (deduplication). Она целенаправленно устраняет избыточность и преобразует беспорядочное накопление информации в стройную и экономичную систему. Разбираемся, как работает эта технология и какую ощутимую выгоду она может принести вашему бизнесу.
Дедупликация данных — это специальный алгоритм или метод, целью которого является устранение избыточности информации в наборах данных. Говоря простыми словами, если система обнаружит два абсолютно одинаковых файла или блока данных, сохранённых в разных местах, она удалит одну копию и заменит её ссылкой на оригинальную версию. Немного подробнее: алгоритм анализирует содержимое файлов или блоков данных, вычисляет их цифровые отпечатки (хеши) и определяет идентичные фрагменты. Когда система обнаруживает повторение, она просто создаёт указатель на уже существующий блок вместо сохранения новой копии.
Дублирование данных неизбежно возникает в любой рабочей среде. Дедупликация устраняет их избыточность, уменьшает занимаемое место и улучшает эффективность операций ввода-вывода.
Термин deduplication пришёл к нам из английского языка (одно из значений слова «dupe» означает «дубликат»), в русскоязычной среде часто используется слово «дедубликация» — его полный синоним.
Image by brgfx on Freepik.
Зачем тратить ресурсы на устранение дубликатов? Ответ прост: избыточные копии создают скрытые, но весьма ощутимые проблемы для бизнеса. Дедупликация напрямую влияет на финансовые затраты, производительность и общую надежность вашей IT-среды. Рассмотрим, какую именно пользу она приносит компаниям на практике:
Как видим, важность дедупликации простирается далеко за рамки простой экономии дискового пространства.
Ее внедрение экономически целесообразно везде, где данные имеют свойство повторяться и накапливаться — от гигантских дата-центров до вашего личного облачного диска. Вот несколько наглядных примеров:
Алгоритмы дедупликации могут работать на разных уровнях — от целых файлов до отдельных байтов. Основные различия алгоритмов заключаются в том, какой фрагмент информации принимается за единицу сравнения. Сегодня можно выделить три основных подхода, которые отличаются по своей глубине и точности.
Это самый простой для понимания уровень. Алгоритм сравнивает файлы целиком, обычно по их контрольным суммам (хэшам). Если два файла идентичны, сохраняется только один, а второй заменяется ссылкой. Минус такого подхода — он не замечает совпадений внутри файлов. Например, если в двух документах повторяется один и тот же абзац, дедупликация на уровне файлов это не учтёт.
Более гибкий подход. Файл разбивается на отдельные блоки, фиксированного или переменного размера, затем каждый блок сравнивается с уже существующими; сравнение происходит для каждого блока. Блоки фиксированной длины просты в реализации — данные делятся на части по 4, 8 или 16 килобайт. При переменной длине алгоритм «на лету» определяет границы блоков. Переменная длина эффективна при работе с изменяющимися файлами: при небольших изменениях файлов большинство блоков остаются прежними и не требуют повторной передачи.
Самый точный и самый ресурсоёмкий подход. Сравнение идёт побайтово — это позволяет находить совпадения даже в мельчайших фрагментах. Такой метод нечасто используется в реальных системах из-за высоких требований к производительности, но в теории он даёт максимальную степень сжатия.
Вопрос «когда?» в дедупликации так же важен, как и вопрос «как?». Время обработки данных делит все решения на две основные категории — Source-side и Target-side. От этого выбора зависит, столкнетесь ли вы с задержками при передаче данных или с пиковой нагрузкой на хранилище.
Source-side (на стороне источника данных). Устранение дублей происходит прямо на компьютере-источнике, еще до отправки данных по сети в центральное хранилище. Это значительно снижает сетевую нагрузку и ускоряет процесс, но требует вычислительных ресурсов от клиентского устройства. Подходит для удаленных офисов с ограниченной пропускной способностью сети.
Target-side (на стороне хранилища). Все данные передаются на сервер хранения «как есть», и уже там происходит дедупликация. Это проще для клиентов, однако при этом увеличиваются трафик, нагрузка на хранилище и требуется больше места на начальном этапе.
Inline vs Post-process. Эти понятия дополняют два предыдущих. Inline-дедупликация (в потоке) происходит в реальном времени, до записи данных на диск. Post-process (после обработки) означает, что данные сначала записываются в исходном виде, а дедупликация применяется к ним позже, по расписанию. Первый метод экономит место сразу, второй – не задерживает запись, менее нагружает систему в пиковые моменты, но требует временного буфера.
Сегодня на рынке представлено достаточно много решений — от корпоративных до open-source. Вот лишь некоторые из них:
Многие облачные провайдеры также предлагают эту функцию «из коробки» — например, Amazon S3, Azure Blob Storage, Yandex.Cloud.
Дедупликация не является универсальной панацеей — у неё есть свои сильные и слабые стороны. За ощутимую выгоду в виде экономии ресурсов приходится платить определенную цену. Попробуем объективно рассмотреть все «за» и «против» этой технологии.
Подытожим: можно сказать, что дедупликация данных переводит управление информационными активами на качественно иной уровень. Это квинтэссенция принципа «работать умнее, а не больше», примененного к области хранения данных. Дедупликация превращает хаотичное накопление избыточных данных в эффективную и оптимизированную систему хранения информации и доказывает, что порой самый значительный прогресс достигается не добавлением нового, а разумным удалением лишнего. Внедрив эту технологию, вы сделаете ещё один осознанный шаг к более умному и экономному ведению бизнеса.
Автор: ЕвробайтПоделиться
Создание пет-проекта – не только одна из забав программистов, она может стать успешным начинанием далеко идущей истории. Когда-то Airbnb задумывался как проект по аренде надувных матрасов, а позже стал известной среди путешественников площадкой для поиска жилья. Будущая «акула» IT-индустрии Google давала старт своим первым идеям в стенах гаража, а теперь это мощная корпорация.
На сегодняшний день практически каждый человек, делающий покупки онлайн, ожидает, что оплату можно будет произвести в 1-2 клика любым удобным способом. Чтобы выбрать платежные системы для сайта, его владельцу приходится поломать голову: где-то высокие комиссии, у кого-то – долгое подключение, кто-то перестал функционировать в РФ.
Сайты-агрегаторы – современное популярное направление, созданное предприимчивыми разработчиками, которое позволяет пользователям сберегать массу времени на поиске необходимых товаров, услуг. Но тренд полезен не только потребителям. Для различных компаний он становится способом сэкономить бюджет на продвижении бренда, при этом не теряя возможности заключать большее количество сделок.
Надёжные VPS серверы с посуточной оплатой в России и Европе.
От 10 ₽ в день!
Арендовать виртуальный сервер
