Qu'est-ce que la déduplication des données ? | phoenixNAP Glossaire informatique

La déduplication des données est une technique de compression des données utilisée pour éliminer redondant copies de données, réduisant ainsi les besoins de stockage et améliorant l’efficacité. En identifiant et en supprimant les blocs de données en double, la déduplication garantit qu'une seule instance unique de données est stockée.

Qu’est-ce que la déduplication des données ?

La déduplication des données est une technique sophistiquée de compression des données qui joue un rôle essentiel dans l'optimisation des systèmes de stockage en éliminant les copies redondantes de données. À la base, la déduplication fonctionne en identifiant et en supprimant les blocs de données en double, garantissant ainsi qu'une seule instance unique de chaque élément de données est conservée. Ce processus peut être implémenté à différents niveaux granulaires, tels que le fichier, le bloc ou octet niveau, en fonction des exigences spécifiques du système de stockage.

En pratique, lorsqu'un ensemble de données est examiné, le système de déduplication divise les données en segments ou morceaux, chacun se voyant attribuer un identifiant unique, généralement un identifiant cryptographique. hachage. Ces identifiants sont ensuite comparés pour détecter les doublons. Si l'identifiant d'un segment correspond à un identifiant existant, le système référence le segment existant plutôt que de stocker le doublon. Cette méthode réduit considérablement la quantité d'espace de stockage nécessaire, car seuls les segments de données uniques sont stockés tandis que les segments redondants sont remplacés par des pointeurs vers les données d'origine.

Comment fonctionne la déduplication ?

La déduplication des données fonctionne en identifiant et en éliminant les données redondantes dans un système de stockage, garantissant ainsi que seules des instances uniques de données sont stockées. Voici une explication détaillée du fonctionnement typique du processus :

Regroupement des données. La première étape de la déduplication des données consiste à décomposer les données en éléments plus petits et gérables appelés morceaux. La taille de ces fragments peut varier et la méthode utilisée pour déterminer les limites des fragments peut être fixe ou variable. Le chunking de taille fixe est plus simple mais peut être moins efficace, tandis que le chunking de taille variable ajuste les limites des fragments en fonction du contenu des données, ce qui entraîne souvent de meilleurs taux de déduplication.
Hachage. Chaque bloc de données est traité via une fonction de hachage cryptographique, telle que MD5 ou SHA-256, pour générer un identifiant unique appelé valeur de hachage ou empreinte digitale. Cette valeur de hachage sert de signature numérique pour le morceau, permettant au système d'identifier rapidement et précisément les doublons.
Comparaison. Les valeurs de hachage des morceaux sont comparées à un index central ou base de données qui stocke les valeurs de hachage des morceaux précédemment stockés. Si une valeur de hachage correspond à une valeur existante dans l'index, cela indique que le morceau est un doublon.
Stockage. Lorsqu'un fragment en double est identifié, le système ne stocke pas à nouveau le fragment redondant. Au lieu de cela, il crée une référence ou un pointeur vers le morceau d'origine déjà stocké. Si le fragment est unique et introuvable dans l'index, il est stocké dans le système de stockage et sa valeur de hachage est ajoutée à l'index.
Indexage. L'index ou la base de données est continuellement mis à jour avec de nouvelles valeurs de hachage de morceaux uniques. Cet index est crucial pour le processus de déduplication car il garantit que toutes les données entrantes sont comparées aux données précédemment stockées afin d'identifier efficacement les doublons.
Reconstruction. Lorsque les données sont récupérées ou reconstruites, le système utilise les morceaux uniques stockés et les pointeurs pour les réassembler dans leur forme originale. Ce processus garantit que la déduplication est transparente pour les utilisateurs et les applications, qui interagissent avec les données de la même manière qu'avec un stockage non dédupliqué.
Optimization. Les systèmes de déduplication incluent souvent des optimisations supplémentaires, telles que la compression des données et la mise en cache. La compression réduit encore davantage l'encombrement du stockage en codant les données dans un format plus économe en espace. La mise en cache améliore les performances en stockant les données fréquemment consultées dans des niveaux de stockage plus rapides.
Collecte des ordures. Au fil du temps, les données qui ne sont plus nécessaires ou qui ont été mises à jour peuvent laisser des fragments et des pointeurs orphelins. Les systèmes de déduplication effectuent périodiquement un garbage collection pour identifier et supprimer ces morceaux inutilisés, garantissant ainsi une utilisation optimale du stockage.

Cas d'utilisation de la déduplication de données

La déduplication des données est une technologie polyvalente qui trouve des applications dans divers scénarios dans différents secteurs. Voici quelques cas d’utilisation clés et des explications sur la manière dont la déduplication est utilisée :

Backup et récupération. En backup systèmes, plusieurs copies des mêmes données sont souvent stockées au fil du temps, ce qui entraîne une redondance importante. La déduplication réduit la quantité de stockage nécessaire en garantissant que seuls les blocs de données uniques sont enregistrés. Cela conduit à des coûts de stockage réduits, plus rapides backup temps et des processus de récupération plus rapides car il y a moins de données à gérer et à restaurer.
Optimisation du stockage primaire. La déduplication peut être appliquée aux environnements de stockage principaux pour minimiser l'empreinte de stockage des données actives. Cette optimisation se traduit par une réduction des coûts de stockage et une amélioration de l'efficacité du stockage, permettant aux organisations de stocker plus de données dans le même espace physique.
Reprise après sinistre. La déduplication permet de rationaliser les processus de reprise après sinistre en réduisant la quantité de données qui doivent être transférées et stockées sur un site secondaire. Il améliore les vitesses de transfert de données, réduit bande passante exigences et garantit que les opérations de récupération sont plus efficaces et plus rentables.
Infrastructure de bureau virtuel (VDI). Dans les environnements VDI, plusieurs bureaux virtuels ont souvent des systèmes d'exploitation, des applications et des ensembles de données identiques. La déduplication supprime ces redondances, ce qui entraîne une réduction des besoins de stockage, un provisionnement plus rapide des postes de travail virtuels et une amélioration des performances globales de l'environnement VDI.
Archivage des e-mails. Les systèmes de messagerie génèrent des quantités importantes de données en double en raison des pièces jointes et des chaînes de courrier électronique répétées. La déduplication réduit l'espace de stockage requis pour les archives de courrier électronique.
Gestion de base de données. Les bases de données contiennent souvent des données redondantes, en particulier dans les environnements avec des mises à jour fréquentes des données et backups. La déduplication minimise cette redondance, conduisant à une utilisation optimisée du stockage, à des performances de base de données améliorées et à une réduction backup fois.
Cloud storage. Cloud les fournisseurs de stockage peuvent mettre en œuvre la déduplication pour réduire la quantité de données qu'ils doivent stocker et gérer pour plusieurs clients. Cela permet aux fournisseurs de réaliser des économies et d'améliorer les performances et évolutivité of cloud services de stockage.
Mégadonnées et analyses. En le Big Data Dans certains environnements, les grands ensembles de données contiennent souvent des informations redondantes. La déduplication permet de minimiser les besoins de stockage pour ces ensembles de données. Cela permet un traitement et une analyse des données plus efficaces, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour tirer des informations à partir de grands volumes de données.
Synchronisation et partage de fichiers. Les services qui impliquent la synchronisation et le partage de fichiers, tels que Dropbox ou Google Drive, peuvent utiliser la déduplication pour garantir que seules les données uniques sont stockées et synchronisées sur tous les appareils. Cela réduit les coûts de stockage, accélère les processus de synchronisation et améliore l'expérience utilisateur en minimisant les temps de chargement et de téléchargement.
Gestion des machines virtuelles. Dans des environnements où plusieurs VMs sont déployés, il peut y avoir une duplication importante des fichiers du système d'exploitation et des binaires d'application. La déduplication élimine ces redondances, ce qui entraîne une réduction des besoins de stockage, un déploiement plus rapide des machines virtuelles et une amélioration des performances des environnements virtuels.

Techniques de déduplication des données

La déduplication des données utilise diverses techniques pour identifier et éliminer les données redondantes. Ces techniques peuvent être classées en fonction du niveau de données qu'elles ciblent et du timing du processus de déduplication. Voici les principales techniques de déduplication des données expliquées :

Déduplication au niveau des fichiers. Cette technique identifie et élimine les fichiers en double. Chaque fichier est comparé à l'aide d'un identifiant unique, généralement une valeur de hachage, pour déterminer si un fichier identique a déjà été stocké. C'est relativement simple et efficace pour les environnements où des fichiers entiers sont souvent dupliqués, comme dans les systèmes de gestion de documents.
Déduplication au niveau bloc. Cette technique divise les fichiers en blocs plus petits de taille fixe ou variable et identifie les doublons au niveau du bloc. Chaque bloc est haché et les doublons sont identifiés en fonction des valeurs de hachage. Elle offre un niveau de granularité plus fin que la déduplication au niveau des fichiers, ce qui se traduit par des taux de déduplication plus élevés et une meilleure efficacité de stockage, en particulier pour les fichiers volumineux présentant des différences mineures.
Déduplication au niveau octet. Cette technique examine les données au octet niveau, comparant les séquences d'octets dans les fichiers ou les blocs pour identifier et éliminer la redondance. Il offre le plus haut niveau de granularité et permet de réaliser les économies de stockage les plus importantes, mais il nécessite beaucoup de calculs et peut nécessiter plus de puissance et de temps de traitement.
Déduplication en ligne. Cette technique effectue la déduplication en temps réel, au fur et à mesure que les données sont écrites sur le système de stockage. Les données en double sont identifiées et éliminées avant d'être stockées, réduisant ainsi l'empreinte de stockage immédiate et évitant l'écriture de données redondantes.
Déduplication post-traitement. Cette technique effectue la déduplication une fois les données écrites sur le système de stockage. Les données sont analysées et les copies redondantes sont identifiées et éliminées lors du traitement ultérieur. Cela permet des opérations d'écriture initiales plus rapides puisque la déduplication n'est pas effectuée en temps réel. Il peut être planifié pendant les périodes de faible activité du système afin de minimiser l'impact sur les performances.
Déduplication basée sur la source. Cette technique effectue la déduplication au niveau de la source de données, par exemple sur les machines client ou backup agents, avant que les données ne soient transmises au système de stockage. Il réduit la quantité de données à transférer sur le réseau, ce qui entraîne une utilisation moindre de la bande passante et un transfert plus rapide. backup fois.
Déduplication basée sur la cible. Cette technique effectue la déduplication sur la cible de stockage, par exemple sur backup appareils ou baies de stockage, après les données ont été transmises de la source. Il est plus facile à mettre en œuvre et à gérer car il centralise le processus de déduplication, mais il ne réduit pas les besoins en bande passante du réseau.
Déduplication globale. Cette technique effectue la déduplication sur plusieurs systèmes ou emplacements de stockage, créant un index global de blocs de données uniques pour identifier les doublons dans l'ensemble de l'infrastructure de stockage. Il optimise l'efficacité du stockage en éliminant les doublons sur différents systèmes et emplacements, offrant ainsi de plus grandes économies de stockage et une meilleure cohérence des données.
Déduplication côté client. Semblable à la déduplication basée sur la source, la déduplication côté client est implémentée sur les périphériques clients, où les données sont dédupliquées avant d'être envoyées au système de stockage ou backup server. Il réduit la quantité de données transmises sur le réseau, ce qui entraîne des transferts de données plus rapides et une moindre congestion du réseau.
Déduplication assistée par matériel. Cette technique utilise des composants matériels spécialisés, tels que des accélérateurs de déduplication ou des contrôleurs de stockage, pour effectuer les tâches de déduplication plus efficacement. Il décharge la charge de travail de déduplication du serveur principal Processeur, ce qui entraîne des temps de traitement plus rapides et des performances globales améliorées du système.

Avantages et inconvénients de la déduplication des données

La déduplication des données est une technologie puissante qui offre des avantages significatifs en termes d'efficacité du stockage et de réduction des coûts. Cependant, cela comporte également son propre ensemble de défis et de limites. Comprendre les avantages et les inconvénients de la déduplication des données aide les organisations à prendre des décisions éclairées concernant la mise en œuvre de cette technologie dans leur infrastructure de stockage.

Avantages de la déduplication

La déduplication des données offre de nombreux avantages qui en font une technologie intéressante pour optimiser les systèmes de stockage et améliorer la gestion globale des données. Ces avantages contribuent à des économies de coûts, à des performances améliorées et à une meilleure utilisation des ressources. Vous trouverez ci-dessous une explication détaillée des principaux avantages de la déduplication des données :

Gains d'espace de stockage. En éliminant les données redondantes, la déduplication réduit considérablement la quantité d'espace de stockage requise. Cela entraîne une réduction des coûts de stockage et la possibilité de stocker plus de données dans le même espace physique.
Rapport coût-efficacité. La réduction des besoins de stockage se traduit par une baisse des coûts d'achat et de maintenance du stockage. matériel. De plus, les organisations économisent sur l'énergie, le refroidissement et data center dépenses d'espace.
Amélioration backup et temps de récupération. La déduplication réduit le volume de données à sauvegarder, ce qui permet d'accélérer backup processus. Les temps de récupération sont également améliorés puisqu'il y a moins de données à restaurer.
Gestion améliorée des données. Avec moins de données à gérer, les tâches administratives telles que migration de données, la réplication et l'archivage deviennent plus efficaces et plus faciles à gérer.
Optimisation de la bande passante du réseau. La déduplication basée sur la source réduit la quantité de données transmises sur le réseau, optimisant ainsi l'utilisation de la bande passante et accélérant les processus de transfert de données.
Évolutivité La déduplication permet aux organisations de faire évoluer leur infrastructure de stockage plus efficacement en maximisant l'utilisation de la capacité de stockage disponible.
Avantages environnementaux. La réduction des besoins en matériel de stockage et l'amélioration de l'efficacité entraînent une consommation d'énergie plus faible et une empreinte carbone plus faible, contribuant ainsi à des opérations informatiques plus durables.
Performances améliorées dans les environnements virtuels. Dans les infrastructures de postes de travail virtuels et les environnements de machines virtuelles, la déduplication réduit l'empreinte du stockage et améliore les performances en minimisant les données redondantes.

Inconvénients de la déduplication

Si la déduplication des données offre de nombreux avantages en termes d’efficacité du stockage et de réduction des coûts, elle présente également plusieurs défis et limites que les organisations doivent prendre en compte. Ils comprennent:

Surcharge de performances. Les processus de déduplication, en particulier ceux effectués en ligne, peuvent introduire latence et nécessitent des ressources de calcul importantes, ce qui peut avoir un impact sur les performances des systèmes et des applications de stockage.
Complexité et gestion. La mise en œuvre et la gestion d'un système de déduplication peuvent être complexes, nécessitant des connaissances et des outils spécialisés. Cela augmente la charge administrative du personnel informatique et nécessite une formation supplémentaire.
Coûts initiaux. Même si la déduplication peut conduire à des économies à long terme, l'investissement initial dans le matériel, les logiciels et l'infrastructure de déduplication peut être substantiel, posant un obstacle pour certaines organisations.
Risques liés à l’intégrité des données. Dans de rares cas, les processus de déduplication peuvent entraîner Corruption de données ou perte, notamment s'il y a des erreurs dans l'index de déduplication ou lors de la phase de reconstruction des données. Garantir l’intégrité des données nécessite des mécanismes robustes de vérification des erreurs.
Problèmes de compatibilité. Toutes les applications et tous les systèmes de stockage ne sont pas compatibles avec les technologies de déduplication. L'intégration de la déduplication dans l'infrastructure existante peut nécessiter des modifications ou des mises à niveau importantes.
Backup et restaurer la complexité. Même si la déduplication réduit les besoins de stockage, elle peut compliquer backup et restaurer les processus. La restauration des données dédupliquées peut prendre plus de temps et nécessiter des étapes supplémentaires pour réassembler les données à partir de blocs uniques.
La consommation de ressources. Les processus de déduplication, en particulier ceux exécutés en arrière-plan ou en post-traitement, peuvent consommer des ressources système substantielles telles que le processeur, la mémoire et le processeur. I / O bande passante, affectant les performances globales du système.
Problèmes d'évolutivité. À mesure que les volumes de données augmentent, la maintenance et la mise à l’échelle de l’index de déduplication peuvent devenir difficiles. Les index volumineux peuvent avoir un impact sur les performances et nécessiter des ressources de stockage et de gestion supplémentaires.

FAQ sur la déduplication des données

Voici les réponses aux questions les plus fréquemment posées sur la déduplication des données.

Déduplication cible et déduplication source

La déduplication cible se produit au niveau de la destination de stockage, par exemple sur backup appareils ou baies de stockage, où les données sont dédupliquées après avoir été transmises depuis la source. Cela centralise le processus de déduplication, simplifiant la gestion et la mise en œuvre dans toute l'organisation, mais cela ne réduit pas les besoins en bande passante du réseau puisque toutes les données doivent d'abord être transférées vers la cible.

En revanche, la déduplication à la source a lieu à l'origine des données, par exemple sur les machines client ou backup agents, avant que les données ne soient envoyées sur le réseau. Cette approche réduit la quantité de données transmises, réduisant ainsi l'utilisation de la bande passante et accélérant backup temps, ce qui est particulièrement avantageux dans les environnements avec une capacité réseau limitée. Cependant, la déduplication source nécessite des capacités de déduplication côté client, ce qui peut potentiellement ajouter de la complexité et des frais de traitement aux systèmes sources.

Déduplication au niveau fichier ou au niveau bloc

La déduplication au niveau des fichiers, également appelée stockage à instance unique, élimine les fichiers en double en stockant une seule copie de chaque fichier et en créant des références à celui-ci pour les doublons ultérieurs. Cette méthode est simple et efficace pour les environnements comportant de nombreux fichiers identiques, tels que les systèmes de gestion de documents, mais elle peut omettre des redondances plus petites au sein des fichiers.

La déduplication au niveau des blocs, en revanche, divise les fichiers en blocs plus petits et les duplique avec cette granularité plus fine. En hachant et en comparant ces blocs, la déduplication au niveau des blocs identifie et élimine les redondances au sein des fichiers, ce qui conduit à une efficacité de stockage plus élevée et à de meilleurs taux de déduplication. Cependant, elle est plus complexe et plus gourmande en calculs que la déduplication au niveau des fichiers, nécessitant plus de puissance de traitement et pouvant avoir un impact sur les performances du système.

Déduplication et compression des données

La déduplication des données identifie et élimine les copies redondantes de données au niveau du fichier, du bloc ou de l'octet, en stockant uniquement les instances uniques et en utilisant des références pour les doublons, ce qui est particulièrement efficace dans les environnements avec une redondance élevée des données, tels que backup systèmes.

La compression réduit la taille des données en les codant plus efficacement, supprimant ainsi les modèles répétitifs au sein de fichiers individuels ou de blocs de données. Alors que la déduplication permet de réaliser des économies de stockage plus importantes dans les scénarios avec une redondance importante, la compression est bénéfique pour réduire la taille des fichiers individuels, quelle que soit la redondance.

La combinaison des deux techniques peut maximiser l'efficacité du stockage, la déduplication réduisant le volume global des données et la compression réduisant la taille des données uniques.

Déduplication des données et provisionnement dynamique

Déduplication des données et provisionnement dynamique sont deux techniques d’optimisation du stockage, mais elles abordent différents aspects de l’efficacité du stockage. La déduplication des données vise à réduire la consommation de stockage en éliminant les copies redondantes de données, garantissant ainsi que seuls les blocs de données uniques sont stockés. Ce processus réduit considérablement le stockage requis pour backups, machines virtuelles et autres environnements avec une redondance élevée des données.

L'allocation dynamique optimise l'utilisation du stockage en allouant la capacité de stockage à la demande plutôt qu'à l'avance. Il permet à plusieurs volumes de stockage virtuel de partager le même pool de stockage physique, donnant l'illusion d'une capacité de stockage abondante tout en ne consommant que l'espace au fur et à mesure que les données sont réellement écrites.

Alors que la déduplication des données réduit la quantité de données stockées, le provisionnement dynamique maximise l'utilisation des ressources de stockage disponibles. Les deux techniques peuvent être utilisées ensemble pour améliorer l’efficacité du stockage, mais elles fonctionnent à des niveaux différents et répondent à des défis de stockage distincts.