データ削減？ 重複排除 vs 圧縮

ここではデータ削減、特に重複排除と圧縮に焦点を当てます。重複排除がどのように冗長データを排除するのか、またそれがストレージシステムにどのような影響 を与えるのかを探った後、データ圧縮技術について検証します。
この探究は、これらのデータ削減技術の実用的な応用と、最新のストレージインフラストラクチャの最適化におけるその役割に焦点を当てます。

データ削減とは何か？

ストレージシステムにおけるデータ削減とは、保存または転送する必要のあるデータ量を減らすことを目的としたさまざまな戦略や技術を指します。このプロセスは、データストレージに関連する諸経費を削減し、データ管理を改善するために極めて重要です。
データ削減の重要性は、クラウドコンピューティングからビッグデータ分析まで、さまざまなアプリケーションに及んでいます。効果的なデータ削減は、ストレージと処理リソースを最適化しながら、高いデータ品質とアクセシビリティを維持するのに役立ちます。
データを効果的に管理するためには、利用可能な様々なタイプのデータ削減とデータ最適化技術を理解し、異なるストレージシステム間でどのように実装できるかを理解することが不可欠です。

• 重複排除
  この技術では、データの重複コピーをスキャンし、データのインスタンスを1つだけ保存します。重複排除はファイル、ブロック、ビットレベルなど様々なレベルで実装することができ、特にバックアップシステムのような冗長性の高い環境で効果的です。

• 圧縮
  圧縮は、情報をより効率的にエンコードするアルゴリズムを用いてファイルサイズを縮小するデータ削減技 術です。このプロセスは、データ内の統計的な冗長性を見つけて排除することで、保存に必要な容量を削減します。

• データの階層化
  この方法では、使用量とパフォーマンス要件に基づいて、データを異なるタイプのストレージメディアに移動させます。頻繁にアクセスされるデータはより高速で高価なストレージに保存し、アクセス頻度の低いデータはより安価で低速なストレージに移動させることができます。

• シン・プロビジョニング
  実際に必要な容量に関係なくデータセットに固定容量を割り当てる従来のストレージ・プロビジョニングとは異なり、シン・プロビジョニングは現在のニーズに基づいて動的にストレージを割り当てます。このアプローチにより、過剰なプロビジョニングが回避され、無駄が削減されます。

データ削減とデータ最適化のメリット

データを効率的に管理することは、単なる技術的な必要性ではなく、コスト削減と業務効率を促進する戦略的な資産です。データ削減技術は、データの保存、アクセス、管理方法を最適化する上で重要な役割を果たします。
ここでは、データ削減がもたらすさまざまなメリットと、事業運営や持続可能性に与えるプラスの影響について見てみます。

• コスト削減
  必要な物理ストレージの量を減らすことで、企業はストレージコストを削減することができます。これには、ストレージ・デバイスを稼動させるためのハードウェア費用、メンテナンス費用、エネルギー消費量の削減が含まれます。

• ITインフラ効率の向上
  重複排除、圧縮、シン・プロビジョニングなどのデータ削減技術は、データ管理プロセスの合理化に役立ちます。その結果、データ検索とバックアップ時間が短縮され、システム全体のパフォーマンスが向上します。

• データ管理の強化
  データ量が少ないため、情報の管理、バックアップ、リストアが容易になります。組織は、より少ないリソースでより迅速にこれらのタスクを実行し、運用効率を向上させることができます。

• ストレージ寿命の延長
  ストレージシステムのデータ負荷を軽減することで、スペースを確保し、既存のストレージ・インフラストラクチャの寿命を延ばします。

• データ・セキュリティの向上
  監視・管理するデータが減ることで、セキュリティ・ポリシーの実施がより管理しやすくなります。また、データが減るということは、攻撃対象が小さくなることを意味し、データ侵害のリスクを低減できる可能性があります。

重複排除と圧縮 - 何が違うのか？

重複排除とは何か？

重複排除とは、ファイルやデータセットの冗長なデータを特定し、排除するデータ削減技術である。同じデータのコピーを複数保存する代わりに、重複排除は単一のインスタンスを保持し、ハッシュ番号やポインタなどの参照マーカーを使用して元のデータを参照します。この方法により、必要なストレージ容量が大幅に削減されます。
重複排除は、一意なデータのみが保存されるようにすることで、ストレージ効率を向上させる。データが必要になったとき、システムは参照マーカを使用して保存されている単一 のコピーを取り出し、データの完全性を損なうことなく迅速なアクセスを保証します。この技術は、大量の反復データを扱う組織に特に有効です。

重複排除の種類

• インライン重複排除 - ストレージに書き込まれる前に冗長データを排除する。

• ポストプロセス 重複排除 - ストレージに書き込まれた後に冗長データを特定し除去する。

圧縮とは？

データ圧縮は冗長な要素を排除し、情報のエンコーディングを最適化することでデータサイズを縮小する。この技術は、本質的な内容を失うことなくデータをよりコンパクトにし、ストレージ効率を高め、データ伝送を高速化します。
特に可逆圧縮は、元の情報を失うことなく冗長性を排除することでデータの削減を実現するため、圧縮は重複排除の一形態と見なすことができる。

圧縮の種類

• 可逆圧縮 - 元のデータをすべて保持し、正確な再構築を可能にする。テキスト・ドキュメントや実行可能ファイルなど、データの完全性が求められるアプリケーションに最適です。

• 非可逆 圧縮 - 一部のデータを削除して高い圧縮率を実現します。画像、ビデオ、オーディオファイルなど、多少の品質低下が許容されるアプリケーションに適しています。

圧縮プロセス：

• インライン 圧縮 - 保存または転送する前にデータサイズを縮小し、計算オーバーヘッドを追加します。

• ポストプロセス圧縮 - データが保存された後、または送信中にデータを圧縮します。これは待ち時間を追加する可能性がありますが、最初の計算オーバーヘッドを回避できます。

StarWind はどのようにデータ削減を実現するか？

StarWind Virtual SANは、最適な効率と重複排除率を実現するために、業界標準の 4 KB ブロックサイズでインライン重複排除を実装することで、データ削減の課題に取り組んでいます。重複排除に続いて、オプションでデータブロックの圧縮を行うことで、ストレージをさらに最適化します。
このアプローチにより、StarWind VSAN は高いパフォーマンスを維持しながらストレージコストを削減することができます。バックアップリポジトリとして使用される場合、StarWind VSAN はグローバルな重複排除を提供し、個々のバックア ップジョブ内で見られる限られた重複排除機能を凌駕する。
データがストレージアレイに到達する前に重複排除と圧縮を適用することで、StarWind Virtual SAN は使用可能なストレージスペースを最大化します。このプロセスにより、ストレージの利用効率が向上し、ストレージインフラストラクチャの運用にかかる総費用が大幅に削減されます。

結論

データ削減は、最新のストレージ管理における大きな変革です。重複排除は冗長データを削減し、圧縮はファイルサイズを縮小することで、ストレージをより効率的でコスト効果の高いものにします。
これらの戦略を採用することで、ストレージコストの節約、システムパフォーマンスの向上、データセキュリティの強化が可能になります。また、これらの技術はストレージシステムの寿命を延ばし、データ管理を簡素化します。

データが増大し続ける中、重複排除と圧縮の活用は賢いだけでなく、必要不可欠です。これらの技術を採用することで、先手を打ち、効率的な運用を維持し、データ管理を容易にすることができます。