Was ist Datendeduplizierung, und warum sollten Sie sich dafür interessieren?
Die Datenmenge, die Unternehmen produzieren, wächst ständig, und die Wachstumsrate verlangsamt sich nicht. Wenn überhaupt, dann beschleunigt es sich noch. Aber was passiert mit all diesen Daten? Irgendwann stapeln sie sich und füllen den Speicher, was den Betrieb verlangsamt und hohe Kosten verursacht. Wenn Unternehmen keinen effektiven Weg finden, um das Datenwachstum und die Speicherung zu verwalten, werden diese Herausforderungen nur noch größer. Glücklicherweise bietet die Datendeduplizierung eine erfrischende Lösung für das ungezügelte Datenwachstum.
Die Datendeduplizierung verringert die Anforderungen an die Speicherkapazität, indem sie überflüssige Kopien von Daten aus den Objektspeichern der Unternehmen entfernt. Zu diesem Zweck vergleicht die Deduplizierungssoftware Daten, um doppelte Informationen zu finden, und speichert nur eindeutige Daten. Dieser Prozess senkt die Speicherkosten und verbessert die Datenverwaltung, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug für jedes Unternehmen macht, das seine Datenspeicherung einschränken möchte.
Die Datendeduplizierung ist heute wichtiger als je zuvor. Unternehmen brauchen ihre Daten, um zu arbeiten, aber sie müssen auch den verfügbaren Cloud-Speicher erhalten. Mit Deduplizierung können sie beides erreichen.
Die Bedeutung der Datendeduplizierung
Die Datendeduplizierung ermöglicht es Unternehmen, mehr aus ihren Daten zu machen. Zu den praktischen Vorteilen und Nutzen dieser innovativen Technologie gehören:
- Optimierung der Speicherung
Speicherplatz kann recht teuer und überraschend begrenzt sein. Durch die Beseitigung von Datenduplikaten können Unternehmen ihren Speicherplatz maximieren und die IT-Ausgaben insgesamt senken.
- Schnellere Sicherung und Wiederherstellung
Die Datendeduplizierung verringert die Menge der Daten, die Unternehmen sichern und speichern müssen. Schnellere Sicherungs- und Wiederherstellungsprozesse ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten wiederherzustellen, wenn sie beschädigt oder gefährdet sind.
- Bandbreiten-Optimierung
Unternehmen können die Datendeduplizierung nutzen, um die über das Netzwerk übertragene Datenmenge zu reduzieren und so die Bandbreitennutzung zu optimieren. Dieser Aspekt der Datendeduplizierung ist für Unternehmen mit mehreren Niederlassungen und externen Mitarbeitern besonders nützlich.
- Verbesserte Compliance
Die Datendeduplizierung stärkt die Daten-Compliance, indem sie die Menge an unstrukturierten Daten, die gespeichert und verwaltet werden, reduziert. Dies kann das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern und Unternehmen helfen, die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
Arten der Datendeduplizierung
Es gibt zwei Hauptarten der Datendeduplizierung: Inline- und Post-Processing. Jede hat ihre eigenen Vorteile, aber viele Unternehmen nutzen eine Kombination aus beiden, um ihre Anforderungen an die Datendeduplizierung zu erfüllen.
Bei der Inline-Deduplizierung werden die Daten während des Speichervorgangs analysiert. Wenn die Daten geschrieben werden, prüft das System, ob sie bereits vorhanden sind. Wenn die Daten doppelt vorhanden sind, verweist ein Zeiger auf die ursprünglichen Daten und entfernt die Datenredundanzen. Die Inline-Deduplizierung erfordert weniger Sicherungsspeicher, kann aber die Latenzzeit erhöhen.
Die Post-Processing-Deduplizierung ist ein asynchroner Sicherungsprozess, der redundante Daten entfernt, nachdem sie in den Speicher geschrieben wurden. Doppelte Daten werden extrahiert und durch einen Zeiger auf die erste Iteration des Blocks ersetzt. Diese Art der Datendeduplizierung ermöglicht es Benutzern, bestimmte Arbeitslasten zu deduplizieren und die letzte Sicherung schnell wiederherzustellen. Allerdings ist im Vergleich zur Inline-Deduplizierung eine größere Backup-Speicherkapazität erforderlich.
Deduplizierung auf Dateiebene vs. Blockebene
Die Datendeduplizierung kann auf zwei Ebenen erfolgen: Datei und Block. Beide Arten bieten Vor- und Nachteile, und die beste Lösung hängt von den Anforderungen des Unternehmens ab. Unternehmen sollten ihre Anforderungen an die Datendeduplizierung berücksichtigen, die beiden Ebenen bewerten und diejenige implementieren, die alle Kriterien erfüllt.
Die Datendeduplizierung auf Dateiebene vergleicht einen zu sichernden oder zu archivierenden Dateisatz mit bereits gespeicherten Kopien. Dieser Vergleich erfolgt durch Abgleich der Dateiattribute mit dem vorhandenen Index. Wenn die Datei als eindeutig eingestuft wird, wird sie gespeichert und der Index wird aktualisiert. Wenn die Datei nicht eindeutig ist, wird ein Zeiger auf die vorhandene Datei erstellt und gespeichert. Letztendlich wird nur eine Instanz einer Datei gespeichert. Alle nachfolgenden Kopien werden durch Stubs ersetzt, die auf die Originaldatei verweisen.
Bei der Deduplizierung auf Blockebene wird eine Datei untersucht und jeder Block in eindeutigen Wiederholungen gespeichert. Blöcke werden in Stücke mit einer festen Länge unterteilt, und jedes Stück wird mit einem Hash-Algorithmus verarbeitet. Die Deduplizierung auf Blockebene erstellt dann eine eindeutige Nummer für jedes Stück und speichert sie in einem Index. Wenn also eine Datei aktualisiert wird, werden nur die geänderten Daten gespeichert. Bei Datei-Änderungen wird keine separate, neue Datei erstellt. Diese Methode ist effizienter als die Deduplizierung auf Dateiebene, erfordert aber mehr Verarbeitungsleistung und einen größeren Index, um die einzelnen Teile zu verfolgen.
Herausforderungen der Datendeduplizierung
- Verbesserte Compliance
Die Datendeduplizierung stärkt die Daten-Compliance, indem sie die Menge an unstrukturierten Daten, die gespeichert und verwaltet werden, reduziert. Dies kann das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern und Unternehmen helfen, die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
Die Datendeduplizierung kann Unternehmen dabei helfen, ihre Speicherkosten zu optimieren und ihre Effizienz zu maximieren, aber sie ist nicht ohne Herausforderungen. Um die Effektivität der Datendeduplizierung zu gewährleisten, müssen Unternehmen sowohl die Vorteile als auch die Herausforderungen berücksichtigen.
- Gemeinkosten der Verarbeitung
Die Deduplizierung kann eine beträchtliche Verarbeitungsleistung erfordern, was sich direkt auf die Systemleistung auswirkt. Der Overhead kann zunehmen, wenn die Datendeduplizierung zusätzliche Verarbeitungsleistung und Ressourcen erfordert, um Datenblöcke zu identifizieren und zu vergleichen und auf Duplikate zu prüfen. Je mehr Daten dedupliziert werden, desto mehr Verarbeitungsaufwand ist erforderlich.
- Erhöhte Komplexität
Da deduplizierte Daten in einem nicht-traditionellen Format gespeichert werden, können sie schwierig zu verwalten und zu manipulieren sein. Dies kann zu einer erhöhten Speicherkomplexität führen. Außerdem sind Metadaten erforderlich, um zu verfolgen, welche Datenblöcke eindeutig sind und welche dedupliziert wurden. Mit zunehmender Deduplizierung wird die Verwaltung dieser Metadaten zu einer noch größeren Herausforderung.
- Integrität der Daten
Wenn die Datendeduplizierung nicht korrekt durchgeführt wird, kann sie die Datenintegrität gefährden. Erstens verringert die Deduplizierung zwar die Menge der redundanten Daten und verbessert die Speichereffizienz, aber das Fehlen der Redundanz kann die Wiederherstellung von Daten erschweren. Zweitens kann die Datendeduplizierung das Risiko eines Datenverlusts erhöhen, denn wenn die Metadaten, die zur Identifizierung der duplizierten Daten verwendet werden, beschädigt werden oder verloren gehen, lassen sich die deduplizierten Daten nur schwer wiederherstellen. Schließlich kann die Deduplizierung zu einem erhöhten Risiko der Datenbeschädigung führen. Wenn ein beschädigter Datenblock dedupliziert wird, kann sich die Beschädigung auf andere deduplizierte Datenblöcke ausbreiten und weit verbreitete Fehler oder Datenverluste verursachen.
- Deduplizierungsverhältnis
Bei minimalen Datenduplikaten ist die Deduplizierungsrate niedrig. Eine geringere Deduplizierungsrate bedeutet eine geringere Gesamtspeichereinsparung. Eine Erhöhung der Deduplizierungsrate kann jedoch die Speichereffizienz verbessern, die Backup-Zeiten verkürzen und die Anforderungen an die Netzwerkbandbreite reduzieren.
- Begrenzte Skalierbarkeit
Wie bereits erwähnt, kann die Deduplizierung eine erhebliche Verarbeitungsleistung erfordern, um Datenblöcke zu identifizieren und zu vergleichen. Sie kann sich negativ auf die Skalierbarkeit der Speicher- und Sicherungsinfrastruktur auswirken, da sie die Verarbeitungszeiten verlangsamt und das Risiko von Datenverlusten erhöht. Auch das Deduplizierungsverhältnis kann sich auf die Skalierbarkeit auswirken, da die Anforderungen an Speicherplatz und Netzwerkbandbreite steigen, wenn das Verhältnis niedrig ist.
- Verbesserte Compliance
Die Datendeduplizierung stärkt die Daten-Compliance, indem sie die Menge an unstrukturierten Daten, die gespeichert und verwaltet werden, reduziert. Dies kann das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern und Unternehmen helfen, die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
Panzura hilft Unternehmen bei der Deduplizierung ihrer Daten
Panzura CloudFS ist ein globales Dateisystem, das die Duplizierung auf Dateiebene verhindert, bevor die Daten mit dem Objektspeicher synchronisiert werden. Das Dateisystem speichert nur eindeutige Kopien von Dateien, sodass die Daten bereits vor der Speicherung dedupliziert werden. Zusätzlich führt Panzura eine Inline-Deduplizierung auf Blockebene für Daten im Objektspeicher durch. Bei diesem Ansatz werden doppelte Blöcke in verschiedenen Dateien entfernt.
Panzura hebt sich von anderen Deduplizierungsanbietern ab, weil es die Deduplizierungsreferenztabelle in Metadaten einbettet, die sofort von allen Panzura -Knoten gemeinsam genutzt werden. Durch die Inline-Deduplizierung wird die Datenredundanz über alle Knoten hinweg beseitigt, so dass jeder Knoten von den Daten profitieren kann, die von allen anderen Knoten gesehen werden. Dieser Prozess bietet eine bessere Kapazitätsreduzierung und garantiert, dass alle Daten in der Cloud eindeutig sind, wodurch die erforderliche Cloud-Speicher- und Netzwerkkapazität gesenkt wird.
Die globale Deduplizierung ermöglicht es CloudFS, redundante Daten zu deduplizieren, bevor sie in den von einem Unternehmen gewählten Objektspeicher verschoben werden. Anstatt komplette Dateien zu untersuchen, prüft Panzura die einzelnen Blöcke, aus denen eine Datei besteht, und dedupliziert sie auf Blockebene. Auch wenn Dateien in ihrer Gesamtheit nicht identisch erscheinen, kann es innerhalb dieser Dateien doppelte Datenblöcke geben. CloudFS ermöglicht die Deduplizierung dieser identischen Elemente.
Unternehmen, die CloudFS von Panzurafür die Datendeduplizierung nutzen, werden eine erhebliche Verringerung ihres Daten-Footprints feststellen. CloudFS ermöglicht nicht nur diese Deduplizierung, sondern hält sie auch jederzeit aufrecht, indem es jedes Mal, wenn Daten in den Cloud-Speicher verschoben werden, auf Redundanzen überprüft.
Cloud-Speicher ist eine lebenswichtige Ressource für moderne Unternehmen, und sie sollten nicht damit kämpfen müssen, diese Ressource voll auszuschöpfen. Wir glauben, dass Unternehmen es verdienen, alle ihre Daten zu speichern, ohne Angst haben zu müssen, dass ihnen der Speicherplatz ausgeht. Aus diesem Grund ist Panzura bereit, Unternehmen aller Art und Größe dabei zu helfen, ihren Cloud-Speicher durch Deduplizierung zu maximieren.