Ganz einfach die branchenweit beste Datenreduktion

Purity Reduce bietet die granularste, umfassendste Datenreduktion der Branche - Einsparungen, die Sie mit keinem anderen Flash-Anbieter erzielen würden.


Unschlagbare Zahlen

Die Durchschnittswerte für die Datenreduktion mit Ticker werden aus dem gesamten Kundenstamm von Pure Storage FlashArray berechnet und live rund um die Uhr aktualisiert.

: 1 Durchschnittliche Datenreduktionsrate (nur Deduplizierung + Komprimierung)
: 1 Durchschnittliche Reduktion insgesamt (Deduplizierung + Komprimierung + Thin Provisioning)

Wir nutzen fünf Technologien zur Datenreduktion

Pattern Removal

Beim Pattern Removal werden sich wiederholende binäre Muster, einschließlich Nullen, ermittelt und entfernt. Pattern Removal verbessert nicht nur die Kapazität, sondern verringert auch die Menge der durch den Deduplizierungsscanner und die Komprimierungsengine zu verarbeitenden Daten.

512 B angepasste, variable Deduplizierung

Die hochleistungsfähige Inline-Deduplizierung wird für eine angepasste variable 512-Byte-Blockgröße zwischen 4 und 32 K ausgeführt. Nur eindeutige Datenblöcke werden auf Flash gespeichert, sodass auch die Duplikate entfernt werden, die in Architekturen mit festen Blockgrößen nicht berücksichtigt werden. Besonders erfreulich ist, dass für keine dieser Einsparungen ein Optimierungsaufwand erforderlich ist.

Inline-Komprimierung

Bei der Inline-Komprimierung werden Daten so komprimiert, dass sie weniger Kapazität benötigen als im ursprünglichen Format. Durch das Schreiblayout „Append-only“ und die variable Adressierung werden die durch Komprimierung erzielten Einsparungen noch optimiert, weil die mit einer Architektur mit festen Blöcken verbundene Platzverschwendung entfällt. In Kombination mit Deep Reduction wird durch Komprimierung eine 2- bis 4-fache Datenreduktion erzielt, was diese Methode zur gängigsten Methode der Datenreduktion für Datenbanken macht.

Deep Reduction

Purity Reduce endet nicht bei der Inline-Komprimierung – nach dem Prozess werden weitere, leistungsfähigere Komprimierungsalgorithmen angewendet, mit denen noch größere Einsparungen bei den inline komprimierten Daten erzielt werden. Bei den meisten anderen All-Flash-Produkten sind derartige Einsparungen nicht möglich, weil nur ein einziger Komprimierungsalgorithmus verwendet wird.

Reduktion von Kopien

Beim Kopieren von Daten auf ein FlashArray werden ausschließlich Metadaten genutzt. Purity nutzt die Datenreduktionsengine und kann daher sofort vorab deduplizierte Datenkopien für Snapshots, Klone, Replikationen und xCopy-Befehle bereitstellen.


Warum wir führend in der Datenreduktion sind

Fünf Reduktionstechnologien – Wir bieten für nahezu jede Anwendung die passende Datenreduktion: Pattern Removal, Deduplizierung, Komprimierung, Deep Reduction und Copy Reduction.

Zuverlässig – Purity Operating Environment wurde entwickelt, um eine leistungsfähige und zuverlässige Datenreduktion zu unterstützen. Sämtliche Performance-Benchmarks werden mit aktivierter Datenreduktion ermittelt. 

Global – Einige andere Datenreduktionslösungen werden in Volumes oder Pools eingesetzt. Dabei werden die Daten partitioniert und die durch eine Deduplizierung erzielten Einsparungen fallen deutlich geringer aus. Die Deduplizierung mit Purity Reduce  erfolgt dagegen inline und global. 

Variable Adressierung – Purity verwendet eine variable Adressierung, sodass Duplikate gefunden werden, die bei festen Blöcken nicht gefunden werden. Purity Reduce sucht nach Duplikaten mit einer Granularität von 512 Byte und nimmt eine automatische Anpassung mit Anwendungsdatenlayouts vor, ohne Optimierung auf den einzelnen Layern. Außerdem wird bei der variablen Komprimierung (Granularität im Byte-Bereich) vermieden, dass die Einsparungen durch den Datenmüll zunichtegemacht werden, der bei der granularen Komprimierung von festen Blöcken anfällt.

Mehrere Komprimierungsalgorithmen – Verschiedene Arten von Daten werden unterschiedlich komprimiert. Um eine optimale Datenreduktion zu erzielen, wendet Purity mehrere Komprimierungsalgorithmen an.

Entwickelt für gemischte Workloads – Purity Reduce ermöglicht eine optimale Datenreduktion für gemischte Workloads, ohne Abstriche und ohne Optimierungsaufwand. 


WIE VIEL DATENREDUKTION KANN ICH ERWARTEN?

Die Datenreduktion funktioniert bei vielen Anwendungen und Datentypen. Um die Funktionen kennenzulernen, müssen Sie sie einfach an eigenen Daten ausprobieren. Die folgenden Durchschnittswerte sind typisch für unsere gängigsten Anwendungsfälle.

VMware oder Hyper-V, konsolidierte virtuelle Serverumgebungen mit gemischten Anwendungen.

Datenbankumgebungen

OLTP oder OLAP, sogar bei Datenbanken lässt sich eine erstaunliche Datenreduktion erzielen, hauptsächlich durch Komprimierung.

Virtuelle Desktops (persistent und nicht persistent) gehören zu den Workloads, die sich im Rechenzentrum am besten reduzieren lassen.


FlashArray: 100 % Thin Provisioning

Die Kapazität für alle Volumes und alle Workloads wird also dynamisch nach Bedarf zugeteilt, sodass der Platz für die Daten vergrößert wird, nicht für die Nullen. Viele Anbieter nutzen Thin Provisioning als Möglichkeit, noch mehr Einsparungen durch Datenreduktion zu erzielen. Dennoch handelt es sich bei Thin Provisioning primär um eine Overprovisioning-Technologie, nicht um eine Technologie zur Datenreduktion. Aus diesem Grund unterscheidet unser Purity Reduce Ticker zwischen der durchschnittlichen Datenreduktion allein durch Deduplizierung und Komprimierung und der durchschnittlichen Gesamtreduktion inklusive Thin Provisioning. Und die Granularität? Wie bei allen Purity-Services liegt die Granularität bei 512 Byte – das Thin Provisioning von Purity ist also deutlich effizienter als bei anderen Anbietern.

„Wir erzielen momentan eine Reduzierung um 30 % mit unserer Oracle-Datenbank und um 90 % mit unserer Mongo-Datenbank.“
Justin Stottlemyer, Fellow
Shutterfly
„[Mit] Deduplizierung und Komprimierung kann ich weiterhin Leseskalierbarkeit bereitstellen, ohne dass ich Platz dafür brauche.“
Neil Pinto, Senior Director, Data Operations
LinkedIn
„Mit Flash wird Ihr Speicherplatz komplett ausgenutzt.“
Jack Hogan, CTO
Lifescript

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