용량 최적화 란 무엇입니까?

용량 최적화는 백업을 수행 할 때 데이터를 저장하고 스토리지 요구를 줄이는 방법이 다르지만 보완적인 방법으로 구성됩니다. 종종 기업과 개인 기업은 여러 번의 백업 작업을 수행하며 데이터를 저장, 색인화 및 검색하려면 하드웨어 양을 줄이고 모든 데이터를 처리하는 데 필요한 오버 헤드를 줄이기 위해 최적화가 필요합니다. 백업을 수행 할 때 중복성이 자주 발생하고 백업간에 약간의 변경 만 발생합니다. 중복성에 비추어 용량 최적화 전략은 백업에서 스토리지 비용과 백업 크기를 최대 95 %까지 줄이는 솔루션을 고안합니다. 용량 최적화는 WAN (Wide Area Network) 애플리케이션에서 사용될 때 대역폭 최적화라고도하며 네트워크에서 데이터를 송수신 할 때 처리량을 향상시킵니다.

데이터 압축은 일반적으로 저장 또는 전송되는 데이터의 크기를 줄이기 위해 인코딩 기술을 사용합니다. 프로세스에서 일부 데이터가 삭제되는지 여부에 따라 손실, 데이터 손실 또는 손실없는 것으로 특징 지을 수 있습니다. 중복 또는 반복에 대한 데이터를 스캔하고이를 상호 참조 및 인덱스 토큰으로 대체하면 필요한 스토리지 공간을 크게 줄일 수 있습니다. 데이터 억제 코드북은 메모리 또는 하드 디스크를 동기화하고 사용하여 압축 히스토리를 스토리지 저장소에 기록하여 전송 제어 프로토콜 (TCP) 프록시를 패킷 또는 세션의 버퍼로 사용하여 전송 속도가 떨어지지 않도록하는 통신 가속기를 안내합니다. 줄인. 또 다른 데이터 압축 방법은 첫 번째 백업으로 진행될 때 실시간으로 데이터 크기를 줄이고 추가 최적화를 통해 공간과 시간을 크게 절약합니다.

전통적인 압축 방법을 사용하면 저장된 데이터의 크기를 2 : 1의 비율로 줄일 수 있습니다. 용량 최적화를 사용하면이 감소를 20 : 1까지 늘릴 수 있습니다. 비교 창에서 바이트 시퀀스의 중복성을 찾고 중복 제거 알고리즘에서 고유 한 시퀀스에 암호화 해시 함수를 사용하면 데이터 스트림을 세그먼트화할 수 있습니다. 이 스트림 세그먼트에는 고유 식별자가 할당되고 검색을 위해 색인이 생성됩니다. 이를 통해 압축 표준 알고리즘을 사용하여 추가로 압축하기 전에 새 데이터 세트 만 저장됩니다. 일부 중복 제거 방법은 하드웨어 기반이며 기존 소프트웨어 압축 알고리즘과 결합하면 공간과 시간을 크게 절약 할 수 있습니다.

많은 접근 방식은 스토리지 인프라와 관련된 비용을 줄이기 위해 스토리지 용량의 비용과 공간을 줄이는 데 중점을두고 있으며 WAN 시나리오에서도 비슷한 고려 사항이 발생합니다. 전송 중에 응용 프로그램과 기본 네트워크 구조 사이에 전송 계층이라고하는 계층이 있어야 데이터를 효율적이고 빠르게 전송할 수 있지만 전송 계층은 TCP가 처음 생성되어 300 보드에서 실행될 때 여전히 1981 년에 작성된 계층입니다. 율. 따라서 액셀러레이터는 TCP 프록시를 사용하여 전송 중 손실을 줄이고 고급 데이터 압축 방법을 사용하여 패킷 크기를 늘려서 시간 세그먼트 당 더 많은 데이터를 전달하도록 승인합니다. 전송 중 장애를 극복하기 위해 이러한 기술은 애플리케이션 성능을 향상시키고 대역폭 소비량을 줄이기 위해 응집력있게 협력합니다.