Was ist die Kapazitätsoptimierung?
Kapazitätsoptimierung besteht aus unterschiedlichen und doch häufig ergänzenden Methoden, um Daten zu speichern und die Speicheranforderungen bei der Erstellung von Backups zu reduzieren. Oft machen Unternehmen und einzelne Unternehmen mehrere Arbeitssicherungen, und die Notwendigkeit, Daten zu speichern, zu indexieren und abzurufen, erfordern eine Optimierung, um die Menge an Hardware und den daraus resultierenden Overhead zu reduzieren, der für alle Daten erforderlich ist. Wenn Backups vorgenommen werden, gibt es oft Entlassungen und nur kleine Änderungen zwischen den Sicherungen. Angesichts von Entlassungen entwickeln Kapazitätsoptimierungsstrategien Lösungen, die die Speicherkosten und die Größe in den Backups senken, die von den Originalen um bis zu 95 Prozent reduziert werden. Die Kapazitätsoptimierung wird manchmal als Bandbreitenoptimierung bezeichnet, wenn sie in WAN -Anwendung (Wide Area Networking) verwendet wird, um einen größeren Durchsatz beim Übertragen und Empfangen von Daten in einem Netzwerk zu ermöglichen.
Datenkomprimierung verwendet im Allgemeinen Codierung von TECHniquen, um die Größe der Daten zu verringern, die gespeichert oder übertragen werden. Abhängig davon, ob einige Daten dabei verworfen werden, kann sie als verlustarzt charakterisiert werden - Datenverlust - oder verlustlos. Das Scannen der Daten nach Redundanzen oder Wiederholungen und das Ersetzen durch durch Kreuzbeweis und indexierten Token ermöglicht eine große Reduzierung der benötigten Speicherfläche. Datenunterdrückungs -Codebücher -Anleitung Beschleuniger in der Kommunikation zum Synchronisieren und Verwenden von Speicher oder einer Festplatte zum Schreiben von Komprimierungsverläufen in ein Speicherrepository, das ein Getriebekontrollprotokoll (TCP) -Proxy ermöglicht, das als nicht reduzierter Übertragungsgeschwindigkeiten verwendet werden soll. Eine andere Methode zur Datenkomprimierung reduziert die Datengröße in Echtzeit, wenn sie zu seiner ersten Sicherung wechseln, und somit durch weitere Optimierung, was zu größeren Einsparungen sowohl in Raum als auch in der Zeit führt.
Die Verwendung der herkömmlichen Komprimierungsmittel kann die Größe der gespeicherten Daten in einem Verhältnis von 2: 1 verringern; mit ca.Die Optimierung von Pacity kann diese Reduzierung auf 20: 1 erhöhen. Die Suche nach Redundanzen in Byte -Sequenzen über Vergleichsfenster und die Verwendung kryptografischer Hash -Funktionen für eindeutige Sequenzen in Algorithmen zur Deduplizierung ermöglicht die Segmentierung von Datenströmen. Diese Stream -Segmente werden dann eindeutige Kennungen zugewiesen und zum Abrufen indiziert. Auf diese Weise werden nur neue Datensätze gespeichert, bevor sie mithilfe von Kompressionsstandard -Algorithmen weiter komprimiert werden. Einige Deduplizierungsmethoden basieren auf Hardware, und die Kombination mit herkömmlichen Software-Komprimierungsalgorithmen ermöglicht es den Funktionen beider, erhebliche Raum- und Zeitsprüche zu produzieren.
Viele Ansätze konzentrieren sich auf die Verringerung der Kosten und des Speicherplatzes der Speicherkapazität, um die mit der Speicherungsinfrastruktur verbundenen Kosten zu senken, und ähnliche Überlegungen ergeben sich in WAN -Szenarien. Eine als Transportschicht bekannte Ebene muss zwischen Anwendungen und zugrunde liegenden Netzwerkstrukturen während der Übertragungen vorhanden sein, sodass Daten s sein könneneffizient und schnell empfangen, doch die Transportschicht ist immer noch die 1981 erstellte, als TCP zum ersten Mal erstellt wurde und mit 300 Baudrate ausgeführt wurde. Daher verwenden Beschleuniger TCP -Proxys, wodurch Verluste während der Übertragung reduziert werden und Anerkennungen zur Erhöhung der Paketgröße mithilfe erweiterter Datenkomprimierungsmethoden zur Bereitstellung von mehr Daten pro Zeitsegment erhöhen. Um Hindernisse während der Übertragung zu überwinden, arbeiten diese Techniken kohärent zusammen, um die Leistung von Anwendungen zu verbessern und den Verbrauch der Bandbreite zu verringern.