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专家谈:在线存储数据压缩技术的缺陷本文主要介绍了主存储数据精简的几个缺点。 本文主要介绍了主存储数据精简的几个缺点。 曾有一场关于存储优化及更好地利用存储容量的经典讨论。根据Wikibon用户反馈信息,我们看到众多存储供应商已成功营销了其离线/备份软件的重复数据删除技术(这一技术可将备份数据量显著减少,减少比率为5-15:1)。 主流在线存储精简技术 用于备份的重复数据删除技术(de-duplication)与通过算法来实际更改数据量的压缩技术(采用算法创建一个计算副产品,并写入少量字节)不同。有了重复数据删除技术,数据未发生变化,而是约2-N倍的复本数据被删除,指示器被插入数据的一个“主实例”。单实例即可被视作重复数据删除。 传统的重复数据删除技术通常不适合在线软件或主存储软件,因为进行重复数据删除所需的算法不可避免的会加长响应时间,这样就导致了费用增加。举例说明,流行的重复数据删除方案比如那些来自Data Domain、ProtecTier (Diligent/IBM)、Falconstor和EMC/Avamar的解决方案并未被用于减少在线存储器的容量。 有三种主要方式实现在线存储器优化、减少容量需求并提高整个存储效率。尽管业内通常使用如重复数据删除(例如针对NetApp A-SIS)和单实例这样的术语,通常,Wikibon所提到的在线数据压缩或主存储压缩是从一个较宽泛的角度来说的。这些数据删除技术指的是如下类型的解决方案: NetApp A-SIS和EMC Celerra或采用“data de-duplication light”或采用嵌入存储阵列的单实例技术; 主机管理的离线数据精简方案,例如Ocarina Networks;来自Storwize的在线数据压缩设备;与某些备份数据精简方案不同,这三种方式采用无损数据压缩算法,这意味着从数理角度看,可经常进行字节重组。 这几种方法都有自身的优点和缺点。最显著的优点是降低了存储成本。然而,每种解决方案都在网络上增加了新的技术层级,导致系统的复杂性和风险增大。 1.基于阵列的数据精简技术 基于阵列的数据精简技术,例如,在数据被写入时,A-SIS在线运行,减少主存储容量。WAFL(NetApp的任意位置写入文件布局技术)的重复数据删除功能可实现写入时对4K数据块复本的识别(创建4K数据块的32-bit弱数字信号,接着一个字节一个字节地进行对比以保证不出现hash冲突),并将其放进元数据的一个签名文件。这一复本识别任务与快照技术相似;在控制器资源充足的情况下,是在后台进行的。其默认每24小时进行一次,每次更改的数据量可达20%。 A-SIS解决方案有三个主要缺点,包括: 采用A-SIS,重复数据删除技术仅能在单一flex-volume(而不是传统数据卷宗)内实施,这意味着候选数据块必须是位于同一数据卷宗中的可对比数据块。重复数据删除是基于数据量为4K的固定数据块,而非IBM/Diligent任意数据量的数据块均可实施这一技术。这就限制了重复数据删除技术的潜力。 当把A-SIS和其他多种依赖软件的快照技术一起采用时,限制较多。快照在重复数据删除之前进行,在这种情况下,重复数据删除的候选数据块就被限定,以保持数据的完整性。这就制约了空间节约的潜力。尤其是,NetApp的重复数据删除技术无法实现空间有效的快照。 上述重复数据删除的运行费用意味着A-SIS将不再是高利用率(可实现利益最大化)的控制器。这使得进行元数据精简的费用增加了近6%。 为充分利用功能优势,用户被锁定采用NetApp存储器。 IT经理应该注意到A-SIS是ONTAP(公司存储操作系统)的NetApp Nearline组件不收费标准。 责编:陈慧 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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