NL | Nederlands
HPE STORAGE.

This page is currently not available in the selected language.

Reduceer de opslag van data

‘Hoe kunnen we onze serverruimte beperkt houden en de druk op het netwerk verlagen?’ Het zijn vragen die klanten ons regelmatig stellen, aldus Joost van Lochem, Business Consultant bij Bechtle direct. “Je kunt dat op verschillende manieren doen. Er zijn bijvoorbeeld methodes die ervoor zorgen dat er minder data wordt opgeslagen. Daarnaast kan je kiezen voor oplossingen waarmee je efficiënter gebruik maakt van het opslagvolume. Welke techniek het meest geschikt is binnen een organisatie, hangt af van het type gegevens dat wordt opgeslagen en hoe die gegevens gebruikt worden. We zetten in dit artikel een aantal slimme oplossingen voor je op een rij.”

Wat biedt HPE op het vlak van datareductie?

Elke organisatie is anders, en de behoefte aan datareductie is dat ook. Maar doorgedreven datareductie brengt heel wat voordelen met zich mee.

 

Lees het blog

Technieken om de hoeveelheid data te reduceren

Compressie

De bekendste methode om het volume van data te verminderen, is het toepassen van compressie. Joost: “Binnen een database kan daarmee vaak een compressieratio worden behaald van 2:1 tot zelfs 4:1. Die ratio wordt bereikt door op byte-niveau herhaalde patronen te ontdekken en te verwijderen. De moderne multicore-processors werken met real-time compressie en decompressie, en dat vrijwel zonder vertraging. Ook zijn er compressie-oplossingen leverbaar die afbeeldingen automatisch verkleinen naar een vooraf vastgesteld formaat of die metadata automatisch verwijderen.”

 

Als snelheid en prestaties binnen een organisatie cruciaal zijn, dan is compressie een goede optie om de hoeveelheid data te reduceren.

 

HPE_Deuts1

Deduplicatie

Deduplicatie houdt in dat meerdere, gelijke versies van gegevens worden gedetecteerd: de kopieën worden automatisch verwijderd. Joost: “Vaak blijken er in een organisatie zoveel kopieën van gegevens te zijn opgeslagen, dat de opslag met soms wel 90% kan worden gereduceerd. Een document dat naar honderden medewerkers wordt verstuurd is een goed voorbeeld: door maar één kopie op te slaan in plaats van honderden, bespaar je veel opslagruimte.”

 

Met deduplicatie kunnen gegevens ook op datablok-niveau met elkaar worden vergeleken. Elk datablok met een bepaalde inhoud bevindt zich in het deduplicatiesysteem maar één keer. Het systeem houdt de locatie van alle datablokken bij in een tabel. Wanneer er data wordt opgevraagd, dan bouwt het systeem de originele bestanden weer op uit de verschillende datablokken, uiteraard gebruik makend van de tabel waarin de locatie van de blokken is bijgehouden. Joost: “Hoe kleiner de datablokken zijn waarmee het systeem kan werken, hoe groter de ruimtebesparing meestal is.” Omdat de data bewust in stukjes wordt opgeslagen, is er iets meer tijd nodig om de originele bestanden weer op te leveren. Dit proces wordt ook wel ‘rehydration’ genoemd.

 

Deduplicatie kan vooraf aan het wegschrijven worden gedaan (preprocessing of inline processing) of achteraf (postprocessing). Pre- of inline processing is aan te raden als je bijvoorbeeld snel backups wilt kunnen maken. Postprocessing is een goede keus als je vooral kosten wilt besparen. Joost: “Inline deduplicatie is de meest efficiënte methode, omdat de nog niet gededupliceerde data daarbij nergens opgeslagen hoeft te worden. Wel kan inline deduplicatie de verwerkingssnelheid beïnvloeden. Dit is desgewenst op te lossen met extra servers. Ook een combinatie van inline processing en postprocessing is mogelijk. De inline deduplicatie wordt dan uitgevoerd totdat een bepaalde prestatie-ondergrens wordt bereikt: daarna gaat het systeem over op postprocessing. Deduplicatie wordt tegenwoordig toegepast bij vrijwel elke vorm van opslag waar de toegangssnelheid tot de data minder belangrijk is dan de grootte van de opslag.”

 

N.B. Compressie en deduplicatie zijn oplossingen die elkaar prima aanvullen!

Methodes om efficiënter gebruik te maken van storage systemen.

Thin provisioning

In een klassieke serveropstelling worden voor applicaties grote hoeveelheden ruimte gereserveerd. Dit wordt ook wel fat provisioning genoemd. Joost: “Die gereserveerde ruimte wordt in de praktijk op veel momenten niet gebruikt. De bezettingsgraad van servers is dan soms onnodig laag. Via thin provisioning zorgen we ervoor dat de ruimte die de applicaties toegewezen hebben gekregen pas wordt gebruikt als de applicatie daar ook daadwerkelijk om vraagt.”

 

Policy-based tiering

Policy-based tiering is een slimme manier van het indelen van data en het wegschrijven daarvan op verschillende klassen opslagapparatuur. De data wordt gekwalificeerd op basis van criteria als leeftijd, gebruiksfrequentie en de snelheid waarmee het beschikbaar moet zijn. Joost: ”Met policy-based tiering kunnen de kosten terug worden gedrongen. Dat komt omdat de gegevens die bijvoorbeeld niet snel beschikbaar hoeven te zijn of die bijna nooit worden opgevraagd, op goedkopere media kunnen worden opgeslagen.”

Opslagvirtualisatie

Via opslagvirtualisatie worden meerdere storage devices virtueel op één fysiek storage systeem ondergebracht. Joost: “Je kunt het vergelijken met servervirtualisatie. Organisaties kunnen hierdoor veel efficiënter gebruik maken van opslagcapaciteit.”

Zorgvuldige keuze

Om een keuze te kunnen maken uit de verschillende methodes, is het goed om eerst te bepalen welke invloed ze hebben op de specifieke data, systemen en applicaties binnen jouw organisatie. Het Business Solutions Team van Bechtle helpt je daar graag bij.

next_cms_Joost_van_Lochem

Vragen?

Heb je vragen naar aanleiding van dit artikel? We zijn je graag van dienst met onafhankelijk en vrijblijvend advies.

 
Joost van Lochem

T +31 40 250 9010
joost.vanlochem@bechtle.com

*Verplichte velden

 

Bekijk onze privacyverklaring die je uitgebreid informeert over onze gegevensverwerking en jouw rechten inzake gegevensbescherming.