O que é redução de dados?

O que é redução de dados?

A redução de dados é uma técnica de otimização de capacidade na qual os dados são reduzidos a sua forma mais simples possível para liberar a capacidade em um dispositivo de armazenamento. Há muitas maneiras de reduzir dados, mas a ideia é muito simples – espremer o máximo de dados possível no armazenamento físico para maximizar a capacidade. 

Neste artigo, abordaremos os conceitos básicos da redução de dados para ajudar você a avaliar melhor os fornecedores de armazenamento.

Benefícios da redução de dados

O principal benefício da redução de dados é bastante claro: quanto mais dados você puder colocar em um terabyte de espaço em disco, menos capacidade você precisará comprar. A redução de dados pode:

• Economizar energia
• Reduzir os custos de armazenamento físico
• Diminuir o espaço físico do datacenter

A redução de dados aumenta consideravelmente a eficiência de um sistema de armazenamento e afeta diretamente seu gasto total de capacidade.

Arrays totalmente flash: levando os benefícios da memória flash para o datacenter

Como é fácil de se imaginar, a troca de HDDs por SSDs é suficiente para aumentar a velocidade e o desempenho das suas soluções de NAS e SAN. Os benefícios de um array totalmente flash são os mesmos da memória flash em si:

• Velocidade: tempos mais rápidos de acesso e leitura/gravação da memória melhoram a velocidade e o desempenho. Os melhores arrays totalmente flash aproveitam NVMe por Fabrics (NVMe-oF) para maximizar as velocidades da transferência de dados e as latências por toda uma SAN.
• Portabilidade: SSDs são significativamente menores do que HDDs. Em uma base totalmente física, a memória flash tem a vantagem do espaço por capacidade. Em uma base de custo por capacidade, a memória flash está ganhando terreno rapidamente junto às soluções de HDD.
• Durabilidade: a ausência de peças móveis físicas torna as SSDs inerentemente menos vulneráveis a quedas e choques do que os discos mecânicos.

Compactação de dados x desduplicação de dados

As técnicas de redução de dados podem ser amplamente categorizadas em dois tipos principais:

• Compactação de dados: essa técnica de redução de taxa de bits envolve codificar informações usando menos bits de dados. Os algoritmos da compactação podem ter perdas (algumas informações são perdidas, reduzindo a resolução dos dados) e não ter perdas (as informações são totalmente preservadas pela remoção da redundância estatística).
• Desduplicação de dados: esse processo envolve a eliminação de cópias duplicadas dos dados em um volume de armazenamento ou em todo o sistema de armazenamento (desduplicação entre volumes). Ele usa reconhecimento de padrão para identificar dados redundantes e substituí-los por referências a uma única cópia salva. 

Na prática, você pode usar uma combinação de técnicas de ambas as categorias para reduzir dados no sistema.

Como a Pure Storage garante a redução de dados

O Purity Reduce da Pure Storage® usa cinco tecnologias diferentes de redução de dados para economizar espaço em seus arrays totalmente flash.

• o Purity Reduce identifica e remove padrões binários repetitivos para reduzir o volume de dados a serem processados pelo scanner de desduplicação e mecanismo de compactação.
• um processo de desduplicação automática de alto desempenho com um tamanho de bloco variável que vai de 4 a 32 KB garante que apenas blocos exclusivos de dados sejam salvos no flash.
• o Purity Reduce usa um layout de gravação apenas para inclusão e endereçamento variável para remover o espaço desperdiçado introduzido pelas arquiteturas de bloco fixo.
• a compactação automática é seguida pelos pós-processamento de algoritmos de compactação de maior peso para aumentar ainda mais a economia de espaço.
• as cópias feitas no FlashArray™ usam apenas metadados – o Purity fornece cópias de dados pré-duplicadas instantâneas para comandos xCopy, snapshots, replicação e clones.

O Purity Reduce fornece a redução de dados mais granular e completa do setor de armazenamento flash:

• 4 a 6 para 1 para  ambientes de servidor virtual , como VMware ou Hyper-V
• 2 a 4 para 1 para  ambientes de banco de dados , inclusive OLTP ou OLAP
• 5 a 10 para 1 para  ambientes de desktop virtual (VDI)  persistentes e não persistentes.

A redução de dados funciona em uma ampla variedade de aplicativos e tipos de dados, mas a única forma de saber como ela funciona com seus dados é tentando.