
大数据兴起 重复数据删除4项注意
根据全球市场的反馈来看,IT技术推动公司的历程性进步,继续着信息革命时代的传奇。重复数据删除技术目前已成为存储行业最为热门的技术,不仅众多厂商极力推荐其重复数据删除产品,广大用户也在热切的关注着重复数据删除技术。
从全球企业界兴起的这种热闹局面,主要是由当前经济大环境不景气的外部原因,以及企业自身数据飞速增长的内部原因共同形成。作为重复数据删除产品越来越受用户关注的同时,其功能作用也被过分的放大,成为厂商推销其产品的卖点和噱头。就此问题,用户在选择重复数据删除产品时还需要谨慎起见。
重复数据删除对你是否有意义?
那用户首先需要问自己的就是是否真的需要重复数据删除技术。就目前的一些调查情况来看:一些类似医疗影像处理的数据并不适合进行重复数据删除,另外金融、电信等对数据可靠性要求比较高的行业对重复数据删除也需要谨慎对待。用户如果赶时髦、追潮流,不考虑自身企业的数据情况,购买重复数据删除产品只能取得适得其反的结果。
事实上,这种只保存数据单一实例的技术早已存在,只是在备份领域中才被突显出来,并定名为重复数据删除。正是由于企业在备份过程中存储了大量的重复数据、浪费了大量存储空间,最终才催化出重复数据删除技术。重复数据删除的宗旨就是为企业用户的备份解决方案服务,使得企业备份解决方案更加完善、高效。如果脱离这个宗旨,厂商一味强调重复数据删除的一些优点,却忽视企业在数据安全性和备份等方面可能做出的巨大牺牲,那么毫无疑问,这种本末倒置的作法最终受害的将是用户。
因此,用户在选购重复数据删除产品时需要思考重复数据删除是否对你有意义?你的企业是否真的需要重复数据删除?如果厂商不顾你的现实情况,不负责任的向你推销其重复数据删除产品,那么恭喜你,你遇到“骗子”了……
重复数据删除对现有备份环境是否造成影响?影响有多大?
企业用户备份做两次全备份时间间隔一般不长,通常只有不超过5%的数据是不同的,剩余大部分数据都是相同的,因此,重复数据删除绝对可以给企业备份系统带来很大的好处。从而衍生出这样一个问题:重复数据删除是否会对企业现有备份环境造成影响?可能会造成什么样的影响?这种影响有多大?
如果你的备份环境已经有比较长的时间了,各项备份机制都趋于完善,这个时候你应该考虑加入重复数据删除解决方案。那么你要选择什么样的重复数据删除产品呢?是选择在线处理方式(In-line)的重复数据删除产品,还是选择后处理方式(Post-Processing)的重复数据删除产品呢?这里需要告诫你的是:In-line方式可能并不适合你当前的备份环境。因为In-line方式可能给你的备份环境带来很大的改变,不仅可能你的备份软件需要升级、备份设备需要更换,还可能出现备份机制、备份习惯的通通改变。更有可能出现,改变现有备份环境会使备份处理的速度变的很慢,甚至引发无法预计且不可恢复的数据丢失。所以如果用户不仔细考虑重复数据删除产品对现有备份环境的影响,则很可能将已有的备份环境做出巨大改变,而这种巨大的改变也犯了IT建设之大忌。
因此,用户在选购重复数据删除产品之前必须对所选产品对现有备份环境的影响进行评估,尽量选择那些对已有备份环境没有影响的产品。
单一不重复数据的安全性该如何保障?
当用户选择好重复数据删除产品进行重复数据删除操作后会猛然发现这么一个问题:进行完重复数据删除后,我的数据只剩下单一不重复数据,更为要命的是单一不重复数据是集中保存在一个存储区域中。单一不重复数据的安全性瞬间就成为用户最为棘手问题,用户会发现自己把宝都押在同一个地方,仿佛就是把所有鸡蛋都放在了同一个篮子里。这时候,VTL在重复数据删除解决方案中的重要性就显现出来了。用户可以在VTL中再拷贝一份单一不重复数据,还可以通过远程镜像技术将数据镜像到不同地域的不同存储设备上。另外,还可以通过这种高可用性(HA)架构来消除单点故障(SPOF),提高VTL系统自身的高可靠性,使整个备份系统更安全。
你想把自己所有鸡蛋都放在一个篮子里,然后终日过着如履薄冰、胆战心惊、诚惶诚恐的日子吗?如果不想,那么请你在选择重复数据删除解决方案时,仔细思考一下单一不重复数据安全的安全性问题!如果厂商解决方案不能够很好解决这个重要问题,毫无疑问的恭喜你,你可能又遇到一个“大忽悠”!
扩展性与成本对于重复数据删除技术很重要吗?
用户选择了重复数据删除技术并不意味着以后就万事大吉,数据量该增长还得增长,存储容量该增加还得增加,用户还得去面对存储解决方案可扩展性的问题。
从长远的角度来看,单台重复数据删除设备根本无法满足企业的需求,企业将来也必然会面对多台重复数据删除设备,这就凸现出下面的情况:企业考虑用多台重复数据删除设备来完成备份,那么每台重复数据删除设备能否识别自身已备份的数据在其他设备上是否也已经备份了?出现这种情况是否会影响到整个备份系统的重复数据删除比?是否会增加维护的难度?
因此企业将来面对的集群架构必须具有良好的扩展能力和集群式的重复数据删除技术。集群架构应该是通过统一性的添加VTL节点来扩展,还需要能够做到任意时间添加存储而不出现中断处理的情况。只有这样才能够具有最优的管理能力和扩展能力。如果厂商不能够提供很好的扩展方案,那么极易形成备份孤岛,那时,用户的设备采购成本、管理复杂性和管理成本都将加大的增加。
综上所述,用户选购重复数据删除产品时,应该以正确的心态去面对它,本文上面提到重复数据删除产品选购四大注意事项:重复数据删除是否对你有意义、重复数据删除对现有备份环境有多大影响、重复数据安全性如何保障、重复数据删除的扩展性和成本,正是从用户自身角度来看待重复数据删除产品。专家表示,相信用户只要很好的遵循这四个角度去选购重复数据删除产品,一定能够选购到最适合自己的产品,也一定能够让用户的备份环境得到更好的优化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04