在线存储数据压缩技术的缺陷

核心提示： 主机管理的离线数据精简方案，例如Ocarina Networks;来自Storwize的在线数据压缩设备;与某些备份数据精简方案不同，在线存储数据压缩技术的缺陷(2)，这三种方式采用无损数据压缩算法，这意味着从数理角度看，NetApp的重复数据删除技术无法实现空间有效的快照，上述重复数据删除的运

主机管理的离线数据精简方案，例如Ocarina Networks;

来自Storwize的在线数据压缩设备;

与某些备份数据精简方案不同，这三种方式采用无损数据压缩算法，这意味着从数理角度看，可经常进行字节重组。

这几种方法都有自身的优点和缺点。最显著的优点是降低了存储成本。然而，每种解决方案都在网络上增加了新的技术层级，导致系统的复杂性和风险增大。

1.基于阵列的数据精简技术

基于阵列的数据精简技术，例如，在数据被写入时，A-SIS在线运行，减少主存储容量。WAFL(NetApp的任意位置写入文件布局技术)的重复数据删除功能可实现写入时对4K数据块复本的识别(创建4K数据块的32-bit弱数字信号，接着一个字节一个字节地进行对比以保证不出现hash冲突)，并将其放进元数据的一个签名文件。这一复本识别任务与快照技术相似;在控制器资源充足的情况下，是在后台进行的。其默认每24小时进行一次，每次更改的数据量可达20%。

A-SIS解决方案有三个主要缺点，包括：

采用A-SIS，重复数据删除技术仅能在单一flex-volume(而不是传统数据卷宗)内实施，这意味着候选数据块必须是位于同一数据卷宗中的可对比数据块。重复数据删除是基于数据量为4K的固定数据块，而非IBM/Diligent任意数据量的数据块均可实施这一技术。这就限制了重复数据删除技术的潜力。

当把A-SIS和其他多种依赖软件的快照技术一起采用时，限制较多。快照在重复数据删除之前进行，在这种情况下，重复数据删除的候选数据块就被限定，以保持数据的完整性。这就制约了空间节约的潜力。尤其是，NetApp的重复数据删除技术无法实现空间有效的快照。

上述重复数据删除的运行费用意味着A-SIS将不再是高利用率(可实现利益最大化)的控制器。这使得进行元数据精简的费用增加了近6%。