Che cos'è la deduplicazione dei dati?

Luglio 11, 2024

La deduplicazione dei dati è una tecnica di compressione dei dati utilizzata per eliminare ridondante copie dei dati, riducendo così i requisiti di archiviazione e migliorando l'efficienza. Identificando e rimuovendo i blocchi di dati duplicati, la deduplicazione garantisce che venga archiviata una sola istanza univoca di dati.

cos'è la deduplicazione dei dati

Che cos'è la deduplicazione dei dati?

La deduplicazione dei dati è una sofisticata tecnica di compressione dei dati che svolge un ruolo fondamentale nell'ottimizzazione dei sistemi di storage eliminando copie ridondanti dei dati. Fondamentalmente, la deduplicazione funziona identificando e rimuovendo i blocchi di dati duplicati, garantendo che venga conservata solo un'istanza univoca di ciascun dato. Questo processo può essere implementato a vari livelli granulari, ad esempio file, blocco o byte livello, a seconda delle esigenze specifiche del sistema di accumulo.

In pratica, quando un dataset viene esaminato, il sistema di deduplicazione suddivide i dati in segmenti o blocchi, a ciascuno dei quali viene assegnato un identificatore univoco, tipicamente un codice crittografico hash. Questi identificatori vengono quindi confrontati per rilevare i duplicati. Se l'identificatore di un segmento corrisponde a uno esistente, il sistema fa riferimento al segmento esistente anziché archiviare il duplicato. Questo metodo riduce significativamente la quantità di spazio di archiviazione necessario, poiché vengono archiviati solo segmenti di dati univoci mentre quelli ridondanti vengono sostituiti con puntatori ai dati originali.

Come funziona la deduplicazione?

La deduplicazione dei dati funziona identificando ed eliminando i dati ridondanti in un sistema di storage, garantendo che vengano archiviate solo istanze univoche di dati. Ecco una spiegazione dettagliata del funzionamento tipico del processo:

  1. Suddivisione dei dati. Il primo passo nella deduplicazione dei dati prevede la suddivisione dei dati in parti più piccole e gestibili chiamate blocchi. Questi blocchi possono variare in termini di dimensioni e il metodo utilizzato per determinare i limiti dei blocchi può essere fisso o variabile. La suddivisione in blocchi a dimensione fissa è più semplice ma può essere meno efficiente, mentre la suddivisione in blocchi a dimensione variabile regola i limiti del blocco in base al contenuto dei dati, spesso determinando rapporti di deduplica migliori.
  2. Hashing. Ogni blocco di dati viene elaborato tramite una funzione hash crittografica, ad esempio MD5 o SHA-256, per generare un identificatore univoco noto come valore hash o impronta digitale. Questo valore hash funge da firma digitale per il blocco, consentendo al sistema di identificare rapidamente e accuratamente i duplicati.
  3. Confronto. I valori hash dei blocchi vengono confrontati con un indice centrale o banca dati che memorizza i valori hash dei blocchi precedentemente archiviati. Se un valore hash corrisponde a uno esistente nell'indice, indica che il blocco è un duplicato.
  4. Conservazione. Quando viene identificato un blocco duplicato, il sistema non memorizza nuovamente il blocco ridondante. Crea invece un riferimento o un puntatore al pezzo originale già archiviato. Se il blocco è univoco e non viene trovato nell'indice, viene archiviato nel sistema di archiviazione e il relativo valore hash viene aggiunto all'indice.
  5. Indicizzazione. L'indice o il database viene continuamente aggiornato con nuovi valori hash di blocchi univoci. Questo indice è fondamentale per il processo di deduplicazione poiché garantisce che tutti i dati in ingresso vengano confrontati con i dati precedentemente archiviati per identificare i duplicati in modo efficiente.
  6. Ricostruzione. Quando i dati vengono recuperati o ricostruiti, il sistema utilizza i blocchi univoci memorizzati e i puntatori per riassemblarli nella sua forma originale. Questo processo garantisce che la deduplicazione sia trasparente per gli utenti e le applicazioni, che interagiscono con i dati nello stesso modo in cui farebbero con lo storage non deduplicato.
  7. OTTIMIZZAZIONE. I sistemi di deduplicazione spesso includono ottimizzazioni aggiuntive, come la compressione dei dati e il caching. La compressione riduce ulteriormente l'ingombro di archiviazione codificando i dati in un formato più efficiente in termini di spazio. La memorizzazione nella cache migliora le prestazioni archiviando i dati a cui si accede di frequente in livelli di archiviazione più veloci.
  8. Raccolta dei rifiuti. Nel corso del tempo, i dati che non sono più necessari o che sono stati aggiornati potrebbero lasciare blocchi e puntatori orfani. I sistemi di deduplicazione eseguono periodicamente la garbage collection per identificare e rimuovere questi blocchi inutilizzati, garantendo un utilizzo ottimale dello storage.

Casi d'uso della deduplicazione dei dati

casi d'uso della deduplicazione dei dati

La deduplicazione dei dati è una tecnologia versatile che trova applicazione in vari scenari in diversi settori. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso chiave e spiegazioni su come viene utilizzata la deduplicazione:

  • Backup e recupero. in backup sistemi, più copie degli stessi dati vengono spesso archiviate nel tempo, con conseguente notevole ridondanza. La deduplicazione riduce la quantità di spazio di archiviazione necessaria garantendo che vengano salvati solo blocchi di dati univoci. Ciò porta a costi di archiviazione ridotti, più velocemente backup tempi e processi di ripristino più rapidi poiché ci sono meno dati da gestire e ripristinare.
  • Ottimizzazione dello storage primario. La deduplicazione può essere applicata agli ambienti di storage primari per ridurre al minimo l'ingombro di storage dei dati attivi. Questa ottimizzazione si traduce in costi di archiviazione inferiori e in una migliore efficienza di archiviazione, consentendo alle organizzazioni di archiviare più dati nello stesso spazio fisico.
  • Disaster recovery. La deduplicazione aiuta a semplificare i processi di disaster recovery riducendo la quantità di dati che devono essere trasferiti e archiviati in un sito secondario. Migliora la velocità di trasferimento dei dati, riduce larghezza di banda requisiti e garantisce che le operazioni di ripristino siano più efficienti ed economicamente vantaggiose.
  • Infrastruttura desktop virtuale (VDI). Negli ambienti VDI, più desktop virtuali spesso hanno sistemi operativi, applicazioni e set di dati identici. La deduplicazione rimuove queste ridondanze, con conseguente riduzione dei requisiti di storage, provisioning più rapido dei desktop virtuali e miglioramento delle prestazioni complessive dell'ambiente VDI.
  • Archiviazione e-mail. I sistemi di posta elettronica generano quantità significative di dati duplicati a causa di allegati e catene ripetute di posta elettronica. La deduplicazione riduce lo spazio di archiviazione richiesto per gli archivi di posta elettronica.
  • Gestione del database. I database spesso contengono dati ridondanti, soprattutto in ambienti con frequenti aggiornamenti dei dati e backupS. La deduplicazione riduce al minimo questa ridondanza, portando a un utilizzo ottimizzato dello storage, al miglioramento delle prestazioni del database e alla riduzione dei costi backup volte.
  • Cloud conservazione. Cloud i fornitori di storage possono implementare la deduplicazione per ridurre la quantità di dati che devono archiviare e gestire per più client. Ciò consente risparmi sui costi per i fornitori e migliora le prestazioni e modulabilità of cloud servizi di stoccaggio.
  • Big data e analisi. in Big Data ambienti, set di dati di grandi dimensioni spesso contengono informazioni ridondanti. La deduplicazione aiuta a ridurre al minimo i requisiti di archiviazione per questi set di dati. Ciò consente un’elaborazione e un’analisi dei dati più efficiente, riducendo il tempo e le risorse necessarie per ricavare informazioni da grandi volumi di dati.
  • Sincronizzazione e condivisione di file. I servizi che implicano la sincronizzazione e la condivisione di file, come Dropbox o Google Drive, possono utilizzare la deduplicazione per garantire che solo dati univoci vengano archiviati e sincronizzati tra i dispositivi. Ciò riduce i costi di archiviazione, accelera i processi di sincronizzazione e migliora l'esperienza dell'utente riducendo al minimo i tempi di caricamento e download.
  • Gestione della macchina virtuale. In ambienti dove molteplici VM vengono distribuiti, può verificarsi una duplicazione significativa dei file del sistema operativo e dei file binari dell'applicazione. La deduplicazione elimina queste ridondanze, portando a requisiti di storage ridotti, implementazione più rapida delle VM e prestazioni migliorate degli ambienti virtuali.

Tecniche di deduplicazione dei dati

La deduplicazione dei dati utilizza varie tecniche per identificare ed eliminare i dati ridondanti. Queste tecniche possono essere classificate in base al livello di dati a cui mirano e alla tempistica del processo di deduplicazione. Ecco le principali tecniche di deduplicazione dei dati spiegate:

  • Deduplicazione a livello di file. Questa tecnica identifica ed elimina i file duplicati. Ogni file viene confrontato utilizzando un identificatore univoco, in genere un valore hash, per determinare se è già stato archiviato un file identico. È relativamente semplice ed efficiente per ambienti in cui interi file vengono spesso duplicati, come nei sistemi di gestione dei documenti.
  • Deduplicazione a livello di blocco. Questa tecnica suddivide i file in blocchi più piccoli di dimensione fissa o variabile e identifica i duplicati a livello di blocco. Ogni blocco viene sottoposto ad hashing e i duplicati vengono identificati in base ai valori hash. Offre un livello di granularità più preciso rispetto alla deduplica a livello di file, con conseguenti rapporti di deduplica più elevati e una migliore efficienza di archiviazione, soprattutto per file di grandi dimensioni con differenze minime.
  • Deduplicazione a livello di byte. Questa tecnica esamina i dati al byte livello, confrontando sequenze di byte all'interno di file o blocchi per identificare ed eliminare la ridondanza. Fornisce il massimo livello di granularità e può ottenere risparmi di archiviazione più significativi, ma richiede un utilizzo intensivo dei calcoli e potrebbe richiedere più potenza e tempo di elaborazione.
  • Deduplicazione in linea. Questa tecnica esegue la deduplicazione in tempo reale, mentre i dati vengono scritti nel sistema di storage. I dati duplicati vengono identificati ed eliminati prima di essere archiviati, riducendo l'ingombro di archiviazione immediato ed evitando la scrittura di dati ridondanti.
  • Deduplica post-processo. Questa tecnica esegue la deduplicazione dopo che i dati sono stati scritti nel sistema di storage. I dati vengono analizzati e le copie ridondanti vengono identificate ed eliminate durante le successive elaborazioni. Consente operazioni di scrittura iniziali più rapide poiché la deduplicazione non viene eseguita in tempo reale. Può essere programmato durante i periodi di bassa attività del sistema per ridurre al minimo l'impatto sulle prestazioni.
  • Deduplicazione basata sull'origine. Questa tecnica esegue la deduplicazione sull'origine dati, ad esempio sui computer client o backup agenti, prima che i dati vengano trasmessi al sistema di storage. Riduce la quantità di dati che devono essere trasferiti sulla rete, con conseguente utilizzo della larghezza di banda inferiore e più veloce backup volte.
  • Deduplicazione basata su target. Questa tecnica esegue la deduplicazione sulla destinazione di archiviazione, ad esempio on backup elettrodomestici o array di storage, dopo i dati sono stati trasmessi dalla fonte. È più semplice da implementare e gestire poiché centralizza il processo di deduplicazione, ma non riduce i requisiti di larghezza di banda della rete.
  • Deduplicazione globale. Questa tecnica esegue la deduplicazione su più sistemi o posizioni di storage, creando un indice globale di blocchi di dati univoci per identificare i duplicati nell'intera infrastruttura di storage. Massimizza l'efficienza dello storage eliminando i duplicati tra sistemi e ubicazioni diversi, offrendo maggiori risparmi di storage e una migliore coerenza dei dati.
  • Deduplicazione lato client. Similmente alla deduplicazione basata sull'origine, la deduplicazione lato client viene implementata sui dispositivi client, dove i dati vengono deduplicati prima di essere inviati al sistema di storage o backup server. Riduce la quantità di dati trasmessi sulla rete, portando a trasferimenti di dati più rapidi e a una minore congestione della rete.
  • Deduplicazione assistita da hardware. Questa tecnica utilizza componenti hardware specializzati, come acceleratori di deduplica o controller di storage, per eseguire attività di deduplica in modo più efficiente. Scarica il carico di lavoro di deduplicazione dal sistema principale CPU, con conseguenti tempi di elaborazione più rapidi e prestazioni complessive del sistema migliorate.

Vantaggi e svantaggi della deduplicazione dei dati

La deduplicazione dei dati è una tecnologia potente che offre vantaggi significativi in ​​termini di efficienza dello storage e riduzione dei costi. Tuttavia, presenta anche una serie di sfide e limiti. Comprendere i vantaggi e gli svantaggi della deduplicazione dei dati aiuta le organizzazioni a prendere decisioni informate sull'implementazione di questa tecnologia nella propria infrastruttura di storage.

Vantaggi della deduplicazione

La deduplicazione dei dati offre numerosi vantaggi che la rendono una tecnologia interessante per ottimizzare i sistemi di storage e migliorare la gestione complessiva dei dati. Questi vantaggi contribuiscono al risparmio sui costi, al miglioramento delle prestazioni e al migliore utilizzo delle risorse. Di seguito è riportata una spiegazione dettagliata dei principali vantaggi della deduplicazione dei dati:

  • Risparmio di spazio di archiviazione. Eliminando i dati ridondanti, la deduplicazione riduce significativamente la quantità di spazio di archiviazione richiesto. Ciò porta a minori costi di archiviazione e alla possibilità di archiviare più dati nello stesso spazio fisico.
  • Efficienza dei costi. Le ridotte esigenze di storage si traducono in costi inferiori per l'acquisto e la manutenzione dello storage hardware. Inoltre, le organizzazioni risparmiano su energia, raffreddamento e data center spese di spazio.
  • Migliora backup e tempi di recupero. La deduplicazione riduce il volume dei dati di cui è necessario eseguire il backup, risultando più veloce backup processi. Anche i tempi di ripristino sono migliorati poiché ci sono meno dati da ripristinare.
  • Gestione dei dati migliorata. Con meno dati da gestire, attività amministrative come migrazione dei dati , la replica e l'archiviazione diventano più efficienti e gestibili.
  • Ottimizzazione della larghezza di banda della rete. La deduplicazione basata sull'origine riduce la quantità di dati trasmessi sulla rete, ottimizzando l'utilizzo della larghezza di banda e accelerando i processi di trasferimento dei dati.
  • Scalabilità. La deduplicazione consente alle organizzazioni di scalare la propria infrastruttura di storage in modo più efficace massimizzando l'utilizzo della capacità di storage disponibile.
  • Benefici ambientali. La riduzione dei requisiti hardware di storage e il miglioramento dell'efficienza comportano un minor consumo di energia e un'impronta di carbonio ridotta, contribuendo a operazioni IT più sostenibili.
  • Prestazioni migliorate negli ambienti virtuali. Nell'infrastruttura desktop virtuale e negli ambienti di macchine virtuali, la deduplica riduce l'ingombro dello storage e migliora le prestazioni riducendo al minimo i dati ridondanti.

Svantaggi della deduplicazione

Sebbene la deduplicazione dei dati offra numerosi vantaggi in termini di efficienza dello storage e risparmio sui costi, presenta anche diverse sfide e limitazioni che le organizzazioni devono considerare. Loro includono:

  • Sovraccarico delle prestazioni. Possono essere introdotti processi di deduplicazione, soprattutto quelli eseguiti in linea latenza e richiedono risorse computazionali significative, con un potenziale impatto sulle prestazioni dei sistemi e delle applicazioni di storage.
  • Complessità e gestione. L'implementazione e la gestione di un sistema di deduplicazione può essere complessa e richiedere conoscenze e strumenti specializzati. Ciò aumenta l’onere amministrativo per il personale IT e richiede una formazione aggiuntiva.
  • Costi iniziali. Sebbene la deduplicazione possa portare a risparmi sui costi a lungo termine, l'investimento iniziale in hardware, software e infrastruttura di deduplicazione può essere sostanziale, costituendo un ostacolo per alcune organizzazioni.
  • Rischi per l'integrità dei dati. In rari casi, i processi di deduplicazione possono portare a corruzione dei dati o perdita, soprattutto se ci sono errori nell'indice di deduplica o durante la fase di ricostruzione dei dati. Garantire l’integrità dei dati richiede robusti meccanismi di controllo degli errori.
  • Problemi di compatibilità. Non tutte le applicazioni e i sistemi di storage sono compatibili con le tecnologie di deduplicazione. L'integrazione della deduplica nell'infrastruttura esistente può richiedere modifiche o aggiornamenti significativi.
  • Backup e ripristinare la complessità. Se da un lato la deduplicazione riduce le esigenze di storage, dall'altro può complicare le cose backup e ripristinare i processi. Il ripristino dei dati deduplicati potrebbe richiedere più tempo e passaggi aggiuntivi per riassemblare i dati da blocchi univoci.
  • Consumo di risorse. I processi di deduplicazione, soprattutto quelli eseguiti in background o post-elaborazione, possono consumare notevoli risorse di sistema come CPU, memoria e I / O larghezza di banda, influenzando le prestazioni generali del sistema.
  • Problemi di scalabilità. Con l'aumento dei volumi di dati, il mantenimento e il ridimensionamento dell'indice di deduplicazione possono diventare impegnativi. Gli indici di grandi dimensioni possono influire sulle prestazioni e richiedere risorse di archiviazione e gestione aggiuntive.

Domande frequenti sulla deduplicazione dei dati

Ecco le risposte alle domande più frequenti sulla deduplicazione dei dati.

Deduplicazione della destinazione e deduplicazione dell'origine

La deduplicazione della destinazione avviene nella destinazione di archiviazione, ad esempio su backup dispositivi o array di archiviazione, in cui i dati vengono deduplicati dopo essere stati trasmessi dalla sorgente. Ciò centralizza il processo di deduplicazione, semplificando la gestione e l'implementazione all'interno dell'organizzazione, ma non riduce i requisiti di larghezza di banda della rete poiché tutti i dati devono prima essere trasferiti alla destinazione.

Al contrario, la deduplicazione all'origine avviene all'origine dei dati, ad esempio sui computer client o backup agenti, prima che i dati vengano inviati in rete. Questo approccio riduce la quantità di dati trasmessi, diminuendo l'utilizzo della larghezza di banda e accelerando backup volte, il che è particolarmente vantaggioso in ambienti con capacità di rete limitata. Tuttavia, la deduplicazione all'origine richiede funzionalità di deduplicazione sul lato client, aggiungendo potenzialmente complessità e sovraccarico di elaborazione ai sistemi di origine.

Deduplicazione a livello di file e a livello di blocco

La deduplicazione a livello di file, nota anche come archiviazione a istanza singola, elimina i file duplicati archiviando solo una copia di ciascun file e creando riferimenti ad essa per i duplicati successivi. Questo metodo è semplice ed efficace per ambienti con molti file identici, come i sistemi di gestione dei documenti, ma potrebbe non rilevare piccole ridondanze all'interno dei file.

La deduplicazione a livello di blocco, invece, suddivide i file in blocchi più piccoli ed effettua la deduplicazione con questa granularità più fine. Eseguendo l'hashing e confrontando questi blocchi, la deduplicazione a livello di blocco identifica ed elimina le ridondanze all'interno dei file, garantendo una maggiore efficienza di storage e migliori rapporti di deduplicazione. Tuttavia, è più complessa e impegnativa dal punto di vista computazionale rispetto alla deduplicazione a livello di file, poiché richiede maggiore potenza di elaborazione e ha un potenziale impatto sulle prestazioni del sistema.

Deduplicazione dei dati e compressione

La deduplicazione dei dati identifica ed elimina le copie ridondanti dei dati a livello di file, blocco o byte, memorizzando solo istanze univoche e utilizzando riferimenti per i duplicati, il che è particolarmente efficace in ambienti con elevata ridondanza dei dati, come backup sistemi.

La compressione riduce la dimensione dei dati codificandoli in modo più efficiente, rimuovendo modelli ripetitivi all'interno di singoli file o blocchi di dati. Mentre la deduplicazione consente di ottenere risparmi di storage più elevati in scenari con ridondanza significativa, la compressione è utile per ridurre le dimensioni dei singoli file indipendentemente dalla ridondanza.

La combinazione di entrambe le tecniche può massimizzare l'efficienza dello storage, con la deduplicazione che riduce il volume complessivo dei dati e la compressione che riduce le dimensioni dei dati univoci.

Deduplicazione dei dati e thin provisioning

Deduplicazione dei dati e provisioning sottile sono entrambe tecniche di ottimizzazione dello storage, ma affrontano aspetti diversi dell'efficienza dello storage. La deduplicazione dei dati si concentra sulla riduzione del consumo di spazio di archiviazione eliminando copie ridondanti dei dati e garantendo che vengano archiviati solo blocchi di dati univoci. Questo processo riduce significativamente lo spazio di archiviazione richiesto backups, macchine virtuali e altri ambienti con elevata ridondanza dei dati.

Il thin provisioning ottimizza l'utilizzo dello storage assegnando la capacità di storage su richiesta anziché in anticipo. Consente a più volumi di storage virtuale di condividere lo stesso pool di storage fisico, dando l'illusione di un'abbondante capacità di storage e consumando spazio solo durante la scrittura effettiva dei dati.

Mentre la deduplicazione dei dati riduce la quantità di dati archiviati, il thin provisioning massimizza l'utilizzo delle risorse di storage disponibili. Entrambe le tecniche possono essere utilizzate insieme per migliorare l'efficienza dello storage, ma operano a livelli diversi e affrontano sfide di storage distinte.


Anastasia
Spasojevic
Anastazija è una scrittrice di contenuti esperta con conoscenza e passione per cloud informatica, informatica e sicurezza online. A phoenixNAP, si concentra sulla risposta a domande scottanti su come garantire la robustezza e la sicurezza dei dati per tutti i partecipanti al panorama digitale.