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重复数据删除技术为电信业带来备份革命

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随着我国进入3G时代,移动通信数据服务将在原有技术基础上大大提高,移动通信设备将为用户提供更加稳定的连接和更大的带宽,这必将造成数据爆炸性的增长,同时也给电信业的数据存储和备份带来较大挑战。

来源:CSDN 2009年7月26日

关键字: 数据擦除 数据恢复 数据保密

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  随着我国进入3G时代,移动通信数据服务将在原有技术基础上大大提高,移动通信设备将为用户提供更加稳定的连接和更大的带宽,这必将造成数据爆炸性的增长,同时也给电信业的数据存储和备份带来较大挑战。

  对企业来说,数据的重要性不言而喻,然而诸多数据存储方式却存在诸多风险,机密邮件、重要数据、私密文件甚至聊天记录,这些数据的丢失或损坏都可能会给企业带来不可估量的损失,而唯一可以把损失降到最低且又行之有效的方法是数据备份,而其中重复数据删除已经成为存储界的一个热门话题。

  据了解,在厂商方面,各大厂商非常重视重复数据删除技术的研究,加快重复删除技术的发展;在用户方面,用户纷纷表示将大力开展重复数据删除技术。

  按需部署重复数据删除技术

  重复数据删除技术是一种数据缩减技术,通常用于基于磁盘的备份系统,旨在减少存储系统中使用的存储容量。它的工作方式是在某个时间周期内查找不同文件中不同位置的重复可变大小数据块。重复的数据块用指示符取代。高度冗余的数据集(例如备份数据)从数据重复删除技术的获益极大;用户可以实现10比1至50比1的缩减比。而且,重复数据删除技术可以允许用户的不同站点之间进行高效,经济的备份数据复制。

  备份设备中总是充斥着大量的冗余数据。为了解决这个问题,节省更多空间,“重复删除”技术便顺理成章地成了人们关注的焦点。采用“重复删除”技术可以将存储的数据缩减为原来的1/20,从而让出更多的备份空间,不仅可以使磁盘上的备份数据保存更长的时间,而且还可以节约离线存储时所需的大量的带宽。

  重复数据删除技术支持在已有的磁盘设备上存储更多的备份数据。因此采用“重复数据删除”技术可以增加用户保存备份数据的时间,减少数据中心的消耗,降低成本。如果用户删除重复数据后再通过WAN发送,那么就能够节省大量的带宽,并且可以取代磁带实现网上离线备份。

  有专家表示,随着重复数据删除技术的不断渗透,未来将成为存储设备中的必备功能。而对用户而言,结合自身的实际需求,掌握重复数据删除对既有备份环境的影响、安全性保障、扩展性等问题,则是实践部署中必须考虑的。

  (1)成本。一项对可以将存储容量需求减少20倍的技术的投资将很容易得到批准。

  (2)重复数据删除性能。由于备份工作负载有着不同的需求,因此重复数据删除技术具有各种形式和规模。重复数据删除可以被混搭,同时利用软件和硬件产品的特性。备份软件中的源端重复数据删除可能最适合远程系统,因为它具有更高的网络效率,而基于目标的方式可能更适合具有最严格的数据备份窗口的工作负载。

  (3)产品的可伸缩性。尽管重复数据删除可以减少扩展存储容量的需要,但发展对重复数据删除环境的影响应当被考虑清楚。用户必须决定扩展部署的产品有多容易或多困难,确定扩展是否将带来存储竖井(并因此限制重复数据删除)和增加管理负担。

  (4)重复数据删除范围。用户还必须考虑重复数据删除努力的范围。

  选择安全的压缩比

  据了解,重复数据删除提供了两个关键特性来解决企业IT环境中的专业挑战。其一是有效控制了企业数据在从在线存储介质向近线存储介质存储和恢复过程中的数据爆炸式增长,不仅仅是在大型的数据中心,也包括在企业广泛的分支机构中,而这些分支机构的数据增长往往混乱而无法控制。其二是重复数据删除让企业的IT进程真正从对传统磁带备份的依赖中独立起来,并能够采用性能更好、更易于管理的磁盘备份方案。

  但由于重复数据删除能够大幅度削减企业存储与备份的数据量以及对存储设备的容量需求,因此对于任何规模和大小的企业来说,重复数据删除无疑是一项极具诱惑力的技术。实际上,重复数据删除对于备份数据量超过2TB的企业来说才具备明显的经济效益。

  同时,重复数据删除和压缩较为类似,各个企业能够达到的压缩比各不相同。一般来说,10:1的压缩比是较为安全的比例范围,但多数企业会选择使用20:1的压缩比率。但实际上很多企业无法真正达到这个压缩比例。企业最高的压缩比例实际上取决于企业备份的方式以及备份的数据类型。

  至于如何决定企业需要的最高的压缩比例,还需要考虑企业是否拥有广泛的分支机构和移动雇员,以及企业是否正在建立一个集中的数据中心。基本上对于各种情况我们都能找到重复数据删除的解决方案,但没有一种解决方案能够适用于所有的企业和所有的情况。

  同时,具体到实际的部署过程中,企业还需要检测各方面的备份性能,包括整体备份和恢复性能测试、单数据流备份和恢复性能测试,不仅仅需要测试近期的数据,还需要对一些时间更长久的数据进行测试。通过并发的大数据流测试单位时间备份和恢复的数据量,通过单数据流测试备份和恢复的实际速度等等。同时企业还需要审视以前的备份方式,并结合重复数据删除产品制定适合于自身的新的备份策略。

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