容量の最適化とは何ですか？

容量の最適化は、データを保存し、バックアップを作成するときにストレージのニーズを減らすことの両方の異なるが、しばしば補完的な方法で構成されています。多くの場合、企業と個々の企業は複数の作業を行い、データを保存、インデックス、取得する必要があるため、すべてのデータを処理するために必要なハードウェアの量と結果として生じるオーバーヘッドを削減するために最適化が必要です。バックアップが作成されると、多くの場合、冗長性があり、バックアップ間にわずかな変更しかありません。冗長性に照らして、容量の最適化戦略は、オリジナルから95％も減少したバックアップのストレージコストとサイズを削減するソリューションを考案します。容量の最適化は、ネットワーク上のデータを送信および受信するときにより大きなスループットを有効にするために、広いエリアネットワーキング（WAN）アプリケーションで使用される場合、帯域幅の最適化として知られています。

データ圧縮は通常、TECのエンコードを使用します保存または送信されるデータのサイズを削減するためのhniques。一部のデータがプロセスで破棄されているかどうかに応じて、それは損失（データを失う）またはロスレスとして特徴付けられる場合があります。冗長性または繰り返しのデータをスキャンし、これらを交差したトークンとインデックス付きトークンに置き換えると、必要なストレージスペースの量を大幅に削減できます。データ抑制コードブックは、メモリまたはハードディスクのいずれかを同期して使用するための通信のアクセラレータをガイドし、コンプレッション履歴をストレージリポジトリに書き込み、伝送制御プロトコル（TCP）プロキシをパケットまたはセッションのバッファーとして使用して、伝送速度を低下させないようにします。データ圧縮の別の方法により、データのサイズが最初のバックアップに到達すると、さらに最適化され、スペースと時間の両方が大幅に節約されます。

従来の圧縮手段を使用すると、保存されたデータのサイズを2：1の比率で縮小できます。 CAを使用しますPacityの最適化により、この削減が最大20：1に増加する可能性があります。比較ウィンドウ全体でバイトシーケンスの冗長性を探し、重複排除のためのアルゴリズムの一意のシーケンスの暗号化ハッシュ関数を使用すると、データのストリームをセグメント化できます。これらのストリームセグメントには、一意の識別子が割り当てられ、検索のためにインデックスが付けられます。これにより、圧縮標準アルゴリズムを使用してさらに圧縮される前に、新しいデータセットのみが保存されます。いくつかの重複排除方法はハードウェアベースであり、それらを従来のソフトウェア圧縮アルゴリズムと組み合わせることで、両方の機能が実質的なスペースと時間を節約することができます。

多くのアプローチは、ストレージインフラストラクチャに関連するコストを削減するためのコストとストレージ容量の削減に焦点を当てており、WANシナリオでも同様の考慮事項が生じます。輸送層として知られるレイヤーが、アプリケーションと送信中に基礎となるネットワーク構造の間に存在する必要があり、データをsにすることを可能にしますENTと迅速に迅速に受け取っていますが、TCPが最初に作成され、300ボーレートで実行された1981年に輸送層が作成されたものです。したがって、アクセラレータはTCPプロキシを使用し、送信中の損失を減らし、高度なデータ圧縮手法を使用してパケットのサイズを増やして、時間セグメントごとのより多くのデータを提供します。送信中の障害を克服するために、これらの技術はまとまりに協力して、アプリケーションのパフォーマンスを改善し、帯域幅の消費量を減らす。