データ重複排除とは？
データ重複排除は、エンタープライズストレージシステム内の繰り返しデータの重複コピーを排除するデー タ最適化技術です。このプロセスにより、データのユニークなインスタンスのみが保持され、冗長なコピーは削除されるため、保存が必要なデータ全体の量が削減されます。データ重複排除は、データストレージ、バックアップ、ディザスタリカバリシステムで広く使用され、 ストレージ効率を向上させ、運用コストを削減します。
このプロセスは、データ・ブロックをスキャンし、同一のデータ・パターンを特定することで機能します。重複が検出されると、そのデータのインスタンスは1つだけ保持され、削除された重複の代わりに一意のデータへの参照が作成されます。このアプローチにより、ストレージ容量が最適化され、システムのパフォーマンスが向上します。
データ重複排除の仕組み
データ重複排除は、ストレージシステム全体の冗長データを特定し、削除することで機能します。このプロセスは、受信データをスキャンして一意のパターンやデータチャンクを探すことから始ま ります。各チャンクには一意の識別子またはハッシュ値が割り当てられます。新しいデータが到着すると、システムはそのハッシュ値を保存されているレコードと照合します。一致するデータが見つかった場合、システムはそのデータがすでに存在することを認識し、元のデータを複製するのではなく、参照のみを保存します。一致しない場合、データは一意なエントリとして保存されます。
このプロセスは、システム構成に応じて、リアルタイムまたはスケジュールされた間隔で実行されます。データ重複排除は、ストレージリソースがユニークなデータのみに使用されることを保証することで、 ストレージ消費を削減し、システム効率を高めるのに役立ちます。
データ重複排除の種類
データ重複排除は、データライフサイクルのどこでプロセスが発生するかによって、さまざまな方法で実装することができます。
ソースベースの重複排除
ソースベースの重複排除は、ストレージシステムに転送される前にデータソースで行われます。この方法は、ネットワーク経由で送信されるデータ量を削減し、帯域幅の使用量を削減し、データ転送を高速化します。データ転送時間の最小化が重要であるバックアップやディザスタリカバリソリューションで一般的に使用されます。
ターゲットベースの重複排除
ターゲットベースの重複排除はストレージシステムまたはバックアップターゲットで行われます。データはまずストレージデスティネーションに転送され、そこで重複が特定され削除されます。このアプローチは、ネットワークインフラストラクチャが大きなデータ転送負荷を効率的に処理できる大規 模エンタープライズ環境において有効です。
データ重複排除の使用例
データ重複排除は、データストレージの最適化、コスト削減、データ管理効率の向上を目的として、様々な業種で広く利用されています。重複データを排除することで、企業はストレージ容量をより適切に管理し、システムパフォーマンスを向上させることができます。主な用途
- バックアップとディザスタリカバリ：バックアップに必要なストレージ容量を削減し、復旧時間を短縮します。
- クラウドストレージの最適化：クラウド環境におけるデータストレージのフットプリントを最小化し、コストを削減します。
- エンタープライズデータ管理：ストレージスペースを節約することで、大規模な企業システムのストレージ管理を合理化します。
- 仮想マシン・ストレージ：仮想マシン間で同一のデータが複製される可能性のある仮想化環境におけるストレージを最適化します。
- データアーカイブ：ユニークなファイルやレコードのみを保存することで、長期的なデータアーカイブの保存コストを削減します。
- 電子メールとファイルサーバー添付ファイルやファイルの重複が多い電子メールやファイル共有システムのストレージを管理します。
- リモートオフィスのデータ管理：転送データ量を削減することで、リモートオフィスの効率的なデータ同期とバックアップを可能にします。
- ビッグデータ分析：冗長なデータエントリを排除することで、大規模な分析ワークロードのストレージと処理を最適化します。
最新のITインフラにおけるデータ重複排除
データ重複排除は、ストレージの最適化、データ管理、コスト削減において重要な役割を果たし、現代のIT インフラの要となっています。データ重複排除は、クラウドプラットフォーム、エンタープライズストレージシステム、データバックア ップソリューションなど、さまざまな環境をサポートします。重複排除をハードウェアアプライアンスやSoftware-Defined Storageプラットフォームに統合することで、ベンダーはデータの自動的かつリアルタイムな最適化を実現します。このアプローチにより、企業は高いパフォーマンスとスケーラビリティを維持しながら、拡大し続けるデータセットを効率的に管理することができます。
データ重複排除の将来動向
データ重複排除の将来は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、クラウドベースのテクノロジーの進歩によって形作られるでしょう。AI を搭載したシステムは、時間の経過とともにパターンを学習することでデータ識別を洗練させ、精度を向上させ、 運用上のオーバーヘッドを削減します。
企業がハイブリッドクラウドやマルチクラウド戦略を採用するにつれ、データの一貫性を確保しつつ、異なるプロバイダ間でのストレージの冗長化を防ぐために、クロスプラットフォーム重複排除が不可欠になります。コンテナ化された環境におけるリアルタイム重複排除は、動的アプリケーションのストレージをさらに 最適化し、運用効率の向上を可能にします。さらに、エッジコンピューティングの拡大により、重複排除プロセスがデータソースに近づ き、データ転送コストが削減され、システムの応答性が向上します。
重複排除技術を選択する際に考慮すべき主な要素
重複排除技術を選択する際には、ストレージ環境の互換性、データタイプ、システム性能要件などの 要因を考慮する必要があります。データ削減を行う場所に応じて、ソリューションがソースベース重複排除をサポートしているか、 ターゲットベース重複排除をサポートしているかを評価します。拡張性は増大するデータニーズにとって重要であり、既存のバックアップ、ディザスタリカバリ、 クラウドストレージシステムとの統合はシームレスな運用を保証します。さらに、最適なパフォーマンスと長期的な効率を確保するために、リアルタイム処理、管理の容易さ、データセキュリティ機能などの機能を評価します。
よくあるご質問
はい、データ重複排除は大量のデータを管理する組織にとって有益です。ストレージコストを削減し、バックアップとリカバリ時間を最小化し、重複データを排除することでシステムパフォーマンスを最適化します。その結果、スケーラビリティが向上し、より効率的なデータ管理が可能になります。- データ重複排除の潜在的なマイナス面とは？
データ重複排除には大きな利点がある一方で、重複排除プロセス中の CPU やメモリ使用量の増加といった潜在的なマイナス面もあります。また、特定のストレージ環境では、データ検索（リ ハイドレーション）によってパフォーマンスが低下する可能性もあります。重複排除ソリューションを導入する際には、特定のデータタイプやワークロードとの互換性を考慮す る必要があります。 - 重複排除にはどれくらいのメモリが必要ですか？
データ重複排除に必要なメモリは、データ量、重複排除アルゴリズム、選択されたストレージシス テムなどの要因に依存します。高度な重複排除処理では、ハッシュテーブル、インデックス、および一意なデータブロッ クを効率的に管理するためのメタデータを格納するために、かなりのメモリを必要とする場合がありま す。
データ重複排除は、ストレージシステム構成に応じて、自動または手動で実行することができます。企業環境では通常、バックアップ、ストレージ、またはデータ管理ソフトウェアに統合され、スケ ジュールされたメンテナンスウィンドウの間に重複排除が実行されます。- 重複排除に最適なデータタイプは？
バックアップファイル、仮想マシンのスナップショット、電子メールの添付ファイル、アーカイブデータなど、 冗長性の高いデータタイプは重複排除に最適です。これらのデータセットには繰り返しパターンが含まれることが多く、重複排除によってストレージ要件を削減する理想的な候補となります。