云计算：数据缩减技术，六种提升效率的方法

为应对数据存储的急剧膨胀，企业需要不断购置大量的存储设备来满足不断增长的存储需求。权威调查机构的研究发现，企业购买了大量的存储设备，但是利用率往往不足50%，存储投资回报率水平较低。数据量的急剧增长为存储技术提出了新的问题和要求，怎样低成本、高效快速地解决无限增长的信息的存储和计算问题摆在科学家的面前。云存储技术不仅解决了存储中的高安全性、可靠性、可扩展、易管理等存储的基本要求，同时也利用数据缩减技术，满足海量信息爆炸式增长趋势，一定程度上可节约企业存储成本，提高效率。

1）自动精简配置

自动精简配置是一种存储管理的特性，核心原理是“欺骗”操作系统，让操作系统认为存储设备中有很大的存储空间，而实际的物理存储空间则没有那么大。传统配置技术为了避免重新配置可能造成的业务中断，常常会过度配置容量，造成资源的极大浪费。而自动精简配置技术是利用虚拟化方法减少物理存储空间的分配，最大限度地提升了存储空间利用率。

自动精简配置技术优化了存储空间的利用率，扩展了存储管理功能，虽然实际分配的物理容量小，但可以为操作系统提供超大容量的虚拟存储空间。利用自动精简配置技术，用户不需要了解存储空间分配的细节，这种技术就能帮助用户在不降低性能的情况下，大幅度提高存储空间利用效率；需求变化时，无须更改存储容量设置，通过虚拟化技术集成存储，减少超量配置，降低总功耗。

2）自动存储分层

自动存储分层（AST）技术主要用来帮助数据中心最大限度地降低成本和复杂性。过去，进行数据移动主要依靠手工操作，由管理员来判断这个卷的数据访问压力或大或小，迁移的时候也只能整卷一起迁移。自动存储分层技术的特点则是其分层的自动化和智能化。

自动存储分层是存储上减少数据的另外一种机制。一个磁盘阵列能够把活动数据保留在快速、昂贵的存储上，把不活跃的数据迁移到廉价的低速层上，以限制存储的花费总量。自动存储分层的重要性随着固态存储在当前磁盘阵列中的采用而提升，并随着云存储的来临而补充内部部署的存储。自动存储分层使用户数据保留在合适的存储层级，因此减少了存储需求的总量并实质上减少了成本，提升了性能。

3）重复数据删除

重复数据的数据量不断增加，会导致重复数据占用更多的空间。重复数据删除技术（De-duplication）是一种非常高级的数据缩减技术，可以极大地减少备份数据的数量，可以将数据缩减到原来的1／20～1／50。重复数据删除技术通常用于基于磁盘的备份系统，通过删除运算，消除冗余的文件、数据块或字节，以保证只有单一的数据存储在系统中。由于大幅度减少了对物理存储空间的信息量，进而减少了传输过程中的网络带宽、节约设备成本、降低能耗。

重复数据删除技术可以带来许多实际的利益，主要包括以下诸多方面：(www.xing528.com)

·满足投资回报率／TCO（总持有成本，Total Cost of Ownership）需求；

·可以有效控制数据的急剧增长；

·增加有效存储空间，提高存储效率；

·节省存储总成本和管理成本；

·节省数据传输的网络带宽；

·节省空间、电力供应、冷却等运维成本。

4）数据压缩

数据压缩技术是提高数据存储效率最古老、最有效的方法之一。为了节省信息的存储空间和提高信息的传输效率，必须对大量的实际数据进行有效压缩。数据压缩作为对解决海量信息存储和传输的支持技术受到人们极大的重视。数据压缩就是将收到的数据通过存储算法存储到更小的空间中去。

数据压缩的方式有很多，一般来说可以分为无损压缩和有损压缩。无损压缩是指使用压缩后的数据进行解压缩，得到的数据与原来的数据完全相同。无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1／2～1／4。有损压缩是指使用压缩后的数据进行解压缩，得到的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息的理解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。