Son yıllarda kişisel depolama birimlerinin çoğalmasında bir patlamaya tanık olduk. Bu büyük depo birimleri, bir nedenden dolayı gelişen bir endüstri olarak ulusal çapta ortaya çıktı; ortalama bir insan artık ne yapacağını bildiğinden daha fazla mala sahip.

Aynı temel durum BT dünyasının da başına bela oluyor. Bir veri patlamasının ortasındayız. Nispeten basit olan günlük nesneler bile artık rutin olarak kendi başlarına veri üretiyor. Şeylerin Internet (IOT) işlevsellik. Tarihte daha önce hiç bu kadar çok veri oluşturulmamış, toplanmamış ve analiz edilmemişti. Ve daha önce hiç bu kadar çok veri yöneticisi bu kadar çok verinin nasıl depolanacağı sorunuyla boğuşmamıştı.

Bir şirket başlangıçta sorunun veya sorunun ne kadar büyük olabileceğinin farkına varamayabilir ve daha sonra şirketin daha fazla depolama çözümü bulması gerekebilir. Zamanla şirket bu depolama sistemini de aşabilir ve daha fazla yatırım gerektirebilir. Kaçınılmaz olarak şirket bu oyundan sıkılacak ve daha ucuz ve daha basit bir seçenek arayacaktır; bu da bizi şu noktaya getiriyor: veri tekilleştirme.

Her ne kadar birçok kuruluş, veri yönetim sistemlerinin bir parçası olarak veri tekilleştirme tekniklerini (veya "tekilleştirmeyi") kullansa da, pek çoğu veri tekilleştirme sürecinin ne olduğunu ve ne yapmak istediğini gerçekten anlamıyor. O halde tekilleştirmeyi açıklığa kavuşturalım ve veri tekilleştirmenin nasıl çalıştığını açıklayalım.

Tekilleştirme ne işe yarar?

Öncelikle ana terimimizi açıklayalım. Veri tekilleştirme, kuruluşların veri tutmalarını kolaylaştırmak ve verilerin gereksiz kopyalarını ortadan kaldırarak arşivledikleri veri miktarını azaltmak için kullandıkları bir süreçtir.

Ayrıca, gereksiz verilerden bahsettiğimizde aslında dosya düzeyinde konuştuğumuzu ve veri dosyalarının aşırı çoğalmasından bahsettiğimizi belirtmeliyiz. Dolayısıyla, veri tekilleştirme çabalarını tartıştığımızda, aslında ihtiyaç duyulan bir dosya tekilleştirme sistemidir.

Tekilleştirmenin ana amacı nedir?

Bazı insanlar verinin doğası hakkında yanlış bir fikre sahiptirler ve onu arka bahçenizdeki ağaçtan kesilen elmalar gibi basitçe toplanıp hasat edilecek bir meta olarak görürler.

Gerçek şu ki, her yeni veri dosyası maliyetlidir. İlk olarak, bu tür verileri elde etmek genellikle paraya mal olur (veri listelerinin satın alınması yoluyla). Veya bir kuruluşun organik olarak üretip topladığı veriler olsa bile, bir kuruluşun kendi başına veri toplayabilmesi ve derleyebilmesi önemli miktarda mali yatırım gerektirir. Bu nedenle veri setleri bir yatırımdır ve her değerli yatırım gibi bunların da titizlikle korunması gerekir.

Bu örnekte, ister şirket içi donanım sunucuları biçiminde olsun, ister şirket içi donanım sunucuları biçiminde olsun, veri depolama alanından bahsediyoruz. bulut depolama bulut tabanlı bir araç aracılığıyla veri merkezi- satın alınması veya kiralanması gerekir.

Bu nedenle, çoğaltılmış verilerin kopyaları, birincil depolama sistemi ve depolama alanıyla ilişkili maliyetlerin ötesinde ek depolama maliyetleri uygulayarak sonuçtan olumsuz etkilenir. Kısacası, hem yeni verileri hem de önceden depolanmış verileri barındırmak için daha fazla depolama ortamı varlığı ayrılmalıdır. Bir şirketin gidişatının bir noktasında, yinelenen veriler kolayca mali yükümlülük haline gelebilir.

Özetlemek gerekirse, veri tekilleştirmenin temel amacı, kuruluşların ekstra depolama alanına daha az harcama yapmasını sağlayarak paradan tasarruf etmektir.

Tekilleştirmenin ek faydaları

Şirketlerin veri tekilleştirme çözümlerini benimsemesi için depolama kapasitesinin ötesinde başka nedenler de vardır; bunların hiçbiri, sağladıkları veri koruma ve geliştirmeden daha önemli değildir. Kuruluşlar, yinelenen dosyalarla dolu verilerden daha verimli çalışacak şekilde tekilleştirilmiş veri iş yüklerini hassaslaştırır ve optimize eder.

Veri tekilleştirmenin bir diğer önemli yönü de hızlı ve başarılı bir süreci güçlendirmeye nasıl yardımcı olduğudur. felaket kurtarma çabasını artırır ve genellikle bu tür bir olaydan kaynaklanabilecek veri kaybı miktarını en aza indirir. Dedupe, sağlam bir yedekleme sürecinin sağlanmasına yardımcı olur, böylece bir kuruluşun yedekleme sistemi, yedekleme verilerini işleme görevine eşit olur. Tekilleştirme, tam yedeklemelere yardımcı olmanın yanı sıra, saklama çabalarına da yardımcı olur.

Veri tekilleştirmenin bir başka faydası da, veri tekilleştirme ile birlikte ne kadar iyi çalıştığıdır. sanal masaüstü altyapısı (VDI) VDI'nın uzak masaüstlerinin arkasındaki sanal sabit disklerin aynı şekilde çalışması sayesinde dağıtımlar. Popüler Hizmet Olarak Masaüstü (DaaS) ürünler arasında Microsoft'un Azure Sanal Masaüstü ve Windows VDI'sı yer alır. Bu ürünler yaratır sanal makineler (VM'ler)Sunucu sanallaştırma işlemi sırasında oluşturulan . Buna karşılık, bu sanal makineler VDI teknolojisini güçlendirir.

Tekilleştirme metodolojisi

Veri tekilleştirmenin en yaygın kullanılan şekli blok tekilleştirmedir. Bu yöntem, veri bloklarındaki kopyaları tespit etmek ve ardından bu kopyaları kaldırmak için otomatik işlevler kullanılarak çalışır. Bu blok seviyesinde çalışarak, benzersiz veri yığınları analiz edilebilir ve doğrulanmaya ve korunmaya değer olarak belirlenebilir. Daha sonra veri tekilleştirme yazılımı aynı veri bloğunun tekrarını tespit ettiğinde bu tekrar kaldırılır ve yerine orijinal veriye bir referans eklenir.

Bu tekilleştirmenin ana biçimidir ancak tek yöntem değildir. Diğer kullanım durumlarında, veri tekilleştirmenin alternatif bir yöntemi dosya düzeyinde çalışır. Tek örnekli depolama, dosya sunucusu içindeki verilerin tam kopyalarını karşılaştırır, ancak veri parçalarını veya bloklarını karşılaştırmaz. Karşıt yöntemi gibi, dosya tekilleştirme de orijinal dosyayı dosya sistemi içinde tutmaya ve fazla kopyaları kaldırmaya bağlıdır.

Tekilleştirme tekniklerinin veri sıkıştırma algoritmalarıyla (örn. LZ77, LZ78) tamamen aynı şekilde çalışmadığına dikkat edilmelidir, ancak her ikisinin de veri fazlalıklarını azaltmak gibi aynı genel hedefi takip ettiği doğrudur. Veri tekilleştirme teknikleri, amacı aynı dosyaları paylaşılan kopyalarla değiştirmekten ziyade veri fazlalıklarını daha verimli bir şekilde kodlamak olan sıkıştırma algoritmalarından daha büyük, makro ölçekte bunu başarır.

Veri tekilleştirme türleri

Veri tekilleştirmenin farklı türleri vardır: ne zaman veri tekilleştirme işlemi gerçekleşir:

• Satır içi veri tekilleştirme: Veri tekilleştirmenin bu biçimi, depolama sistemi içinde veri akışı sırasında gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. Satır içi veri tekilleştirme sistemi, kopyalanan verileri aktarmadığı veya saklamadığı için daha az veri trafiği taşır. Bu, söz konusu kuruluşun ihtiyaç duyduğu toplam bant genişliği miktarının azalmasına yol açabilir.
• İşlem sonrası veri tekilleştirme: Bu tür tekilleştirme, veriler yazıldıktan ve bir tür depolama aygıtına yerleştirildikten sonra gerçekleşir.

Burada, her iki veri tekilleştirme türünün de veri tekilleştirmenin doğasında olan hash hesaplamalarından etkilendiğini açıklamakta fayda var. Bunlar kriptografik hesaplamalar verilerdeki tekrarlanan kalıpları tanımlamanın ayrılmaz bir parçasıdır. Satır içi veri tekilleştirme sırasında, bu hesaplamalar anında gerçekleştirilir ve bu da bilgisayar işlevselliğine hakim olabilir ve geçici olarak bunaltabilir. İşlem sonrası tekilleştirmelerde hash hesaplamaları, kurumun bilgisayar kaynaklarını fazla yormayacak şekilde ve zamanda, veri eklendikten sonra istenildiği zaman yapılabilir.

Tekilleştirme türleri arasındaki ince farklar burada bitmiyor. Tekilleştirme türlerini sınıflandırmanın başka bir yolu da şuna dayanmaktadır: nerede bu tür süreçler yaşanıyor.

• Kaynak tekilleştirme: Bu veri tekilleştirme biçimi, yeni verilerin gerçekte oluşturulduğu yerin yakınında gerçekleşir. Sistem bu alanı tarar ve dosyaların yeni kopyalarını tespit eder ve bunlar daha sonra kaldırılır.
• Hedef tekilleştirme: Tekilleştirmenin başka bir türü, kaynak tekilleştirmenin tersine çevrilmesi gibidir. Hedef tekilleştirmede sistem, orijinal verilerin oluşturulduğu yer dışındaki alanlarda bulunan tüm kopyaları tekilleştirir.

Uygulanan farklı veri tekilleştirme türleri mevcut olduğundan, ileriye dönük kuruluşların, seçilen tekilleştirme türü konusunda dikkatli ve düşünülmüş kararlar alması ve bu yöntemi şirketin özel ihtiyaçlarına göre dengelemesi gerekir.

Birçok kullanım durumunda, bir kuruluşun tercih ettiği veri tekilleştirme yöntemi, aşağıdakiler gibi çeşitli dahili değişkenlere bağlı olabilir:

• Kaç tane ve ne tür veri seti oluşturuluyor?
• Kuruluşun birincil depolama sistemi
• Hangi sanal ortamlar kullanılıyor
• Şirketin hangi uygulamalara güvendiği

Son veri tekilleştirme gelişmeleri

Tüm bilgisayar çıktıları gibi veri tekilleştirme de giderek artan bir şekilde kullanılmaya hazırlanıyor. yapay zeka (AI) gelişmeye devam ederken. Tekilleştirme, veri blokları taranırken artıklık modellerini bulma arayışında kendisine yardımcı olacak daha fazla nüans geliştirdikçe giderek daha karmaşık hale gelecektir.

Tekilleştirmede ortaya çıkan trendlerden biri takviyeli öğrenmedir. Bu, bir ödül ve ceza sistemi kullanır (takviye eğitiminde olduğu gibi) ve bunun yerine kayıtları ayırmak veya birleştirmek için en uygun politikayı uygular.

İzlenmeye değer başka bir trend, tekilleştirme sürecinde daha da fazla doğruluk sağlamak için farklı modellerin veya algoritmaların birlikte kullanıldığı topluluk yöntemlerinin kullanılmasıdır.

Devam eden ikilem

BT dünyası, devam eden veri çoğalması sorununa ve bu konuda ne yapılması gerektiğine giderek daha fazla odaklanıyor. Pek çok şirket, hem biriktirmek için çalıştıkları tüm verileri aynı anda saklamak hem de taşan yeni verilerini, en azından aradan çıkarmak için mümkün olan herhangi bir depolama konteynerine koymak istemek gibi garip bir durumda buluyor kendilerini.

Böyle bir ikilem devam etse de kuruluşlar tekilleştirmeyi daha fazla depolama alanı satın almanın daha ucuz bir alternatifi olarak gördükçe veri tekilleştirme çabalarına verilen önem devam edecek. Çünkü sonuçta, işletmenin verilere ihtiyaç duyduğunu sezgisel olarak anlasak da, verilerin sıklıkla tekilleştirme gerektirdiğini de biliyoruz.

IBM Storage FlashSystem'in depolama ihtiyaçlarınızda size nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin