용량 최적화 란 무엇입니까?

faction 용량 최적화는 백업을 만들 때 데이터 저장 및 스토리지 요구를 줄이는 다르지만 종종 보완적인 방법으로 구성됩니다.종종 비즈니스와 개별 기업은 여러 번의 작업을 수행하며 데이터를 저장, 색인 및 검색해야하기 위해서는 모든 데이터를 처리하는 데 필요한 하드웨어의 양과 결과적인 오버 헤드를 줄이기 위해 최적화가 필요합니다.백업이 이루어지면 종종 중복성과 백업간에 작은 변경 사항 만 있습니다.이중화에 비추어 용량 최적화 전략은 원본에서 95 %까지 저장 비용과 백업 크기를 줄이는 솔루션을 고안합니다.용량 최적화는 때때로 WAN (Wide Area Networking) 애플리케이션에서 사용될 때 대역폭 최적화로 알려져있어 네트워크에서 데이터를 전송하고 수신 할 때 더 큰 처리량을 가능하게합니다.

데이터 압축은 일반적으로 인코딩 기술을 사용하여 저장되는 데이터의 크기를 줄입니다.전송.프로세스에서 일부 데이터가 폐기되는지 여부에 따라 Lossy Mdash로 특징 지을 수 있습니다.데이터 손실 및 mdash;또는 무손실.중복성 또는 반복을 위해 데이터를 스캔하고이를 교차 참조 및 인덱스 토큰으로 바꾸면 필요한 저장 공간의 양이 크게 줄어 듭니다.데이터 억제 코드북은 통신중인 가속기를 안내하여 메모리 또는 하드 디스크를 동기화하고 사용하여 압축 이력을 스토리지 저장소에 씁니다. 전송 속도가 패킷 또는 세션의 버퍼로 사용될 TCP (Transmission Control Protocol) 프록시를 사용하여 압축 이력을 스토리지 저장소에 씁니다.줄인.데이터 압축의 또 다른 방법은 첫 번째 백업으로 이동함에 따라 데이터 크기를 실시간으로 줄이고 추가 최적화를 통해 공간과 시간 모두를 더 많이 절약 할 수 있습니다.2 : 1의 비율로 저장된 데이터;용량 최적화를 사용하면이 감소를 20 : 1까지 증가시킬 수 있습니다.비교 창에서 바이트 시퀀스에서 중복성을 찾고, 중복 제거를위한 알고리즘에서 고유 한 시퀀스에 대한 암호화 해시 함수를 사용하면 데이터 스트림을 분할 할 수 있습니다.이 스트림 세그먼트에는 고유 식별자가 할당되고 검색을 위해 색인이 표시됩니다.이를 통해 압축 표준 알고리즘을 사용하여 추가로 압축되기 전에 새로운 데이터 세트 만 저장됩니다.일부 중복 제거 방법은 하드웨어 기반이며이를 기존 소프트웨어 압축 알고리즘과 결합하면 실질적인 공간 및 시간 절약 기능을 생성 할 수 있습니다.WAN 시나리오에서는 스토리지 인프라와 유사한 고려 사항이 발생합니다.전송 계층으로 알려진 계층은 전송 중에 응용 프로그램과 기본 네트워크 구조 사이에 존재해야하므로 데이터를 효율적이고 빠르게 수신하고 수신 할 수 있지만 TCP가 처음 생성되어 300 Baud에서 실행 된 전송 계층은 여전히 1981 년에 생성 된 것입니다.비율.따라서 가속기는 TCP 프록시를 사용하여 전송 중 손실을 줄이고 고급 데이터 압축 방법을 사용하여 패킷 크기를 늘리기 위해 승인을합니다.전송 중 장애물을 극복하기 위해, 이러한 기술은 응집력으로 협력하여 응용 분야의 성능을 향상시키고 대역폭 소비량을 줄입니다.