डेटा डीडुप्लीकेशन एक डेटा संपीड़न तकनीक है जिसका उपयोग डेटा को नष्ट करने के लिए किया जाता है। निरर्थक डेटा की प्रतिलिपियाँ, जिससे भंडारण की आवश्यकताएँ कम हो जाती हैं और दक्षता में सुधार होता है। डुप्लिकेट डेटा ब्लॉक की पहचान करके और उन्हें हटाकर, डीडुप्लीकेशन यह सुनिश्चित करता है कि डेटा का केवल एक ही अनूठा उदाहरण संग्रहीत किया जाए।
डेटा डीडुप्लीकेशन क्या है?
डेटा डीडुप्लीकेशन एक परिष्कृत डेटा संपीड़न तकनीक है जो डेटा की अनावश्यक प्रतियों को समाप्त करके भंडारण प्रणालियों को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इसके मूल में, डीडुप्लीकेशन डुप्लिकेट डेटा ब्लॉक की पहचान करके और उन्हें हटाकर काम करता है, यह सुनिश्चित करता है कि डेटा के प्रत्येक टुकड़े का केवल एक अनूठा उदाहरण बरकरार रखा जाए। इस प्रक्रिया को विभिन्न बारीक स्तरों पर लागू किया जा सकता है, जैसे फ़ाइल, ब्लॉक या बाइट भंडारण प्रणाली की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर, स्तर पर चयन किया जाएगा।
व्यवहार में, जब किसी डेटासेट की जांच की जाती है, तो डीडुप्लीकेशन सिस्टम डेटा को खंडों या खंडों में तोड़ देता है, जिनमें से प्रत्येक को एक विशिष्ट पहचानकर्ता, आमतौर पर एक क्रिप्टोग्राफ़िक पहचानकर्ता, प्रदान किया जाता है। हैशइन पहचानकर्ताओं की तुलना डुप्लिकेट का पता लगाने के लिए की जाती है। यदि किसी सेगमेंट का पहचानकर्ता किसी मौजूदा पहचानकर्ता से मेल खाता है, तो सिस्टम डुप्लिकेट को संग्रहीत करने के बजाय मौजूदा सेगमेंट को संदर्भित करता है। यह विधि आवश्यक संग्रहण स्थान की मात्रा को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है, क्योंकि केवल अद्वितीय डेटा सेगमेंट संग्रहीत किए जाते हैं जबकि अनावश्यक लोगों को मूल डेटा के पॉइंटर्स के साथ बदल दिया जाता है।
डीडुप्लीकेशन कैसे काम करता है?
डेटा डुप्लीकेशन स्टोरेज सिस्टम में अनावश्यक डेटा की पहचान करके और उसे हटाकर काम करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि डेटा के केवल अद्वितीय उदाहरण ही संग्रहीत किए जाएं। यहाँ इस प्रक्रिया के संचालन के बारे में विस्तृत विवरण दिया गया है:
- डेटा खंडनडेटा डीडुप्लीकेशन में पहला कदम डेटा को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ना है जिन्हें चंक कहा जाता है। ये चंक आकार में भिन्न हो सकते हैं, और चंक सीमाओं को निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली विधि निश्चित या परिवर्तनशील हो सकती है। निश्चित-आकार की चंकिंग सरल है लेकिन कम कुशल हो सकती है, जबकि परिवर्तनशील-आकार की चंकिंग डेटा सामग्री के आधार पर चंक सीमाओं को समायोजित करती है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर बेहतर डीडुप्लीकेशन अनुपात होता है।
- हैशिंग. डेटा के प्रत्येक हिस्से को क्रिप्टोग्राफ़िक हैश फ़ंक्शन के माध्यम से संसाधित किया जाता है, जैसे MD5 या SHA-256, एक अद्वितीय पहचानकर्ता उत्पन्न करने के लिए जिसे हैश वैल्यू या फ़िंगरप्रिंट के रूप में जाना जाता है। यह हैश वैल्यू चंक के लिए एक डिजिटल हस्ताक्षर के रूप में कार्य करता है, जिससे सिस्टम को डुप्लिकेट की तेज़ी से और सटीक पहचान करने की अनुमति मिलती है।
- तुलना। खंडों के हैश मानों की तुलना एक केंद्रीय सूचकांक या डेटाबेस जो पहले से संग्रहीत चंक के हैश मानों को संग्रहीत करता है। यदि कोई हैश मान इंडेक्स में मौजूद किसी हैश मान से मेल खाता है, तो यह इंगित करता है कि चंक एक डुप्लिकेट है।
- भंडारण। जब डुप्लिकेट चंक की पहचान की जाती है, तो सिस्टम अनावश्यक चंक को फिर से संग्रहीत नहीं करता है। इसके बजाय, यह पहले से संग्रहीत मूल चंक के लिए एक संदर्भ या पॉइंटर बनाता है। यदि चंक अद्वितीय है और इंडेक्स में नहीं पाया जाता है, तो इसे स्टोरेज सिस्टम में संग्रहीत किया जाता है, और इसका हैश मान इंडेक्स में जोड़ा जाता है।
- सूचीकरण. इंडेक्स या डेटाबेस को लगातार नए हैश वैल्यू के साथ अपडेट किया जाता है, जो कि अद्वितीय खंडों से संबंधित होते हैं। यह इंडेक्स डीडुप्लीकेशन प्रक्रिया के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि आने वाले सभी डेटा की तुलना पहले से संग्रहीत डेटा से की जाती है ताकि डुप्लिकेट को कुशलतापूर्वक पहचाना जा सके।
- पुनर्निर्माण। जब डेटा को पुनः प्राप्त या पुनर्निर्मित किया जाता है, तो सिस्टम संग्रहीत अद्वितीय खंडों और पॉइंटर्स का उपयोग करके इसे उसके मूल स्वरूप में पुनः संयोजित करता है। यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों के लिए डीडुप्लीकेशन पारदर्शी है, जो डेटा के साथ उसी तरह से इंटरैक्ट करते हैं जैसे वे गैर-डीडुप्लीकेटेड स्टोरेज के साथ करते हैं।
- इष्टतमीकरणडीडुप्लीकेशन सिस्टम में अक्सर अतिरिक्त अनुकूलन शामिल होते हैं, जैसे डेटा कम्प्रेशन और कैशिंग। कम्प्रेशन डेटा को अधिक स्थान-कुशल प्रारूप में एनकोड करके स्टोरेज फ़ुटप्रिंट को और कम करता है। कैशिंग अक्सर एक्सेस किए जाने वाले डेटा को तेज़ स्टोरेज स्तरों में संग्रहीत करके प्रदर्शन को बेहतर बनाता है।
- कचरा संग्रहण। समय के साथ, जिस डेटा की अब ज़रूरत नहीं है या जिसे अपडेट किया गया है, वह अनाथ चंक्स और पॉइंटर्स को पीछे छोड़ सकता है। डीडुप्लीकेशन सिस्टम समय-समय पर इन अप्रयुक्त चंक्स को पहचानने और हटाने के लिए कचरा संग्रहण करते हैं, जिससे इष्टतम भंडारण उपयोग सुनिश्चित होता है।
डेटा डुप्लीकेशन उपयोग के मामले
डेटा डीडुप्लीकेशन एक बहुमुखी तकनीक है जिसका उपयोग विभिन्न उद्योगों में विभिन्न परिदृश्यों में किया जाता है। यहाँ कुछ प्रमुख उपयोग के मामले और डीडुप्लीकेशन के उपयोग के बारे में स्पष्टीकरण दिए गए हैं:
- Backup और वसूली. में backup सिस्टम में, एक ही डेटा की कई प्रतियाँ अक्सर समय के साथ संग्रहीत की जाती हैं, जिसके परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण अतिरेक होता है। डीडुप्लीकेशन केवल अद्वितीय डेटा ब्लॉक को सहेजने के द्वारा आवश्यक संग्रहण की मात्रा को कम करता है। इससे संग्रहण लागत कम होती है, और डेटा का तेजी से संग्रहण होता है backup इसमें कम समय लगता है, तथा पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया भी तेज होती है, क्योंकि इसमें प्रबंधन और पुनर्स्थापना के लिए कम डेटा होता है।
- प्राथमिक भंडारण अनुकूलनसक्रिय डेटा के संग्रहण पदचिह्न को न्यूनतम करने के लिए प्राथमिक संग्रहण वातावरण में डीडुप्लीकेशन लागू किया जा सकता है। इस अनुकूलन के परिणामस्वरूप संग्रहण लागत कम होती है और संग्रहण दक्षता में सुधार होता है, जिससे संगठनों को एक ही भौतिक स्थान में अधिक डेटा संग्रहीत करने की अनुमति मिलती है।
- आपदा बहालीडीडुप्लीकेशन, डेटा की मात्रा को कम करके आपदा रिकवरी प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है जिसे एक द्वितीयक साइट पर स्थानांतरित और संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है। यह डेटा ट्रांसफर की गति को बढ़ाता है, कम करता है बैंडविड्थ यह सुनिश्चित करता है कि पुनर्प्राप्ति कार्य अधिक कुशल और लागत प्रभावी हों।
- वर्चुअल डेस्कटॉप इन्फ्रास्ट्रक्चर (VDI). VDI परिवेशों में, कई वर्चुअल डेस्कटॉप में अक्सर समान ऑपरेटिंग सिस्टम, अनुप्रयोग और डेटा सेट होते हैं। डीडुप्लीकेशन इन अतिरेक को हटा देता है, जिसके परिणामस्वरूप कम भंडारण आवश्यकताएँ, वर्चुअल डेस्कटॉप का तेज़ प्रावधान और VDI परिवेश का समग्र प्रदर्शन बेहतर होता है।
- ईमेल संग्रहणईमेल सिस्टम अनुलग्नकों और दोहराए गए ईमेल श्रृंखलाओं के कारण महत्वपूर्ण मात्रा में डुप्लिकेट डेटा उत्पन्न करते हैं। डीडुप्लीकेशन ईमेल अभिलेखागार के लिए आवश्यक भंडारण स्थान को कम करता है।
- डेटाबेस प्रबंधनडेटाबेस में अक्सर अनावश्यक डेटा होता है, विशेष रूप से लगातार डेटा अपडेट वाले वातावरण में और backups. डीडुप्लीकेशन इस अतिरेक को न्यूनतम करता है, जिससे भंडारण उपयोग अनुकूलित होता है, डेटाबेस प्रदर्शन में सुधार होता है, और कम होता है backup बार.
- Cloud भंडारण. Cloud स्टोरेज प्रदाता कई क्लाइंट के लिए स्टोर और मैनेज करने के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा को कम करने के लिए डीडुप्लीकेशन को लागू कर सकते हैं। इससे प्रदाताओं के लिए लागत बचत होती है और प्रदर्शन और मापनीयता of cloud भंडारण सेवाएँ.
- बड़ा डेटा और विश्लेषण. में बड़ा डेटा वातावरण में, बड़े डेटासेट में अक्सर अनावश्यक जानकारी होती है। डीडुप्लीकेशन इन डेटासेट के लिए भंडारण आवश्यकताओं को कम करने में मदद करता है। यह अधिक कुशल डेटा प्रसंस्करण और विश्लेषण की अनुमति देता है, जिससे बड़ी मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम किया जा सकता है।
- फ़ाइल सिंक्रनाइज़ेशन और साझाकरणड्रॉपबॉक्स या गूगल ड्राइव जैसी सेवाएँ जिनमें फ़ाइल सिंक्रोनाइज़ेशन और शेयरिंग शामिल है, वे यह सुनिश्चित करने के लिए डीडुप्लीकेशन का उपयोग कर सकती हैं कि केवल अद्वितीय डेटा ही सभी डिवाइस में संग्रहीत और सिंक्रोनाइज़ किया जाए। इससे स्टोरेज लागत कम हो जाती है, सिंक्रोनाइज़ेशन प्रक्रियाएँ तेज़ हो जाती हैं और अपलोड और डाउनलोड समय को कम करके उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर हो जाता है।
- वर्चुअल मशीन प्रबंधनऐसे वातावरण में जहां अनेक VMs तैनात किए जाने पर, ऑपरेटिंग सिस्टम फ़ाइलों और एप्लिकेशन बाइनरीज़ का महत्वपूर्ण दोहराव हो सकता है। डीडुप्लीकेशन इन अतिरेक को समाप्त करता है, जिससे भंडारण की आवश्यकता कम हो जाती है, वीएम परिनियोजन तेज़ होता है, और वर्चुअल वातावरण का प्रदर्शन बेहतर होता है।
डेटा डुप्लीकेशन तकनीक
डेटा डीडुप्लीकेशन में अनावश्यक डेटा की पहचान करने और उसे हटाने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है। इन तकनीकों को उनके द्वारा लक्षित डेटा के स्तर और डीडुप्लीकेशन प्रक्रिया के समय के आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है। यहाँ मुख्य डेटा डीडुप्लीकेशन तकनीकों के बारे में बताया गया है:
- फ़ाइल-स्तर पर डुप्लीकेशन हटानायह तकनीक डुप्लिकेट फ़ाइलों की पहचान करती है और उन्हें हटाती है। प्रत्येक फ़ाइल की तुलना एक अद्वितीय पहचानकर्ता, आमतौर पर एक हैश मान का उपयोग करके की जाती है, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या एक समान फ़ाइल पहले से संग्रहीत है। यह उन वातावरणों के लिए अपेक्षाकृत सरल और कुशल है जहाँ पूरी फ़ाइलें अक्सर डुप्लिकेट होती हैं, जैसे कि दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणालियों में।
- ब्लॉक-स्तरीय डुप्लीकेशनयह तकनीक फ़ाइलों को छोटे निश्चित-आकार या परिवर्तनशील-आकार के ब्लॉकों में तोड़ती है और ब्लॉक स्तर पर डुप्लिकेट की पहचान करती है। प्रत्येक ब्लॉक को हैश किया जाता है, और हैश मानों के आधार पर डुप्लिकेट की पहचान की जाती है। यह फ़ाइल-स्तरीय डीडुप्लीकेशन की तुलना में अधिक बारीक स्तर की ग्रैन्युलैरिटी प्रदान करता है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च डीडुप्लीकेशन अनुपात और बेहतर भंडारण दक्षता होती है, विशेष रूप से मामूली अंतर वाली बड़ी फ़ाइलों के लिए।
- बाइट-स्तर डुप्लीकेशनयह तकनीक डेटा की जांच करती है बाइट स्तर, फ़ाइलों या ब्लॉकों के भीतर बाइट्स के अनुक्रमों की तुलना करके अतिरेक की पहचान करना और उसे समाप्त करना। यह ग्रैन्युलैरिटी का उच्चतम स्तर प्रदान करता है और सबसे महत्वपूर्ण भंडारण बचत प्राप्त कर सकता है, लेकिन यह कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है और इसके लिए अधिक प्रसंस्करण शक्ति और समय की आवश्यकता हो सकती है।
- इनलाइन डुप्लीकेशन हटानायह तकनीक वास्तविक समय में डीडुप्लीकेशन करती है, क्योंकि डेटा को स्टोरेज सिस्टम में लिखा जा रहा होता है। डुप्लिकेट डेटा को स्टोर करने से पहले पहचाना और हटाया जाता है, जिससे तत्काल स्टोरेज फ़ुटप्रिंट कम हो जाता है और अनावश्यक डेटा लिखने से बचा जा सकता है।
- पोस्ट-प्रोसेस डिडुप्लीकेशनयह तकनीक स्टोरेज सिस्टम में डेटा लिखे जाने के बाद डीडुप्लीकेशन करती है। डेटा का विश्लेषण किया जाता है, और अनावश्यक प्रतियों की पहचान की जाती है और बाद की प्रक्रिया के दौरान उन्हें हटा दिया जाता है। यह तेज़ आरंभिक लेखन संचालन की अनुमति देता है क्योंकि डीडुप्लीकेशन वास्तविक समय में नहीं किया जाता है। प्रदर्शन पर प्रभाव को कम करने के लिए इसे कम सिस्टम गतिविधि की अवधि के दौरान शेड्यूल किया जा सकता है।
- स्रोत-आधारित डीडुप्लीकेशनयह तकनीक डेटा स्रोत पर डीडुप्लीकेशन करती है, जैसे क्लाइंट मशीन या backup डेटा को स्टोरेज सिस्टम में ट्रांसमिट करने से पहले, एजेंट्स को डेटा ट्रांसफर करने की अनुमति देता है। इससे नेटवर्क पर ट्रांसफर किए जाने वाले डेटा की मात्रा कम हो जाती है, जिससे बैंडविड्थ का उपयोग कम होता है और डेटा ट्रांसफर की गति भी तेज होती है। backup बार.
- लक्ष्य-आधारित डुप्लीकेशनयह तकनीक स्टोरेज लक्ष्य पर डीडुप्लीकेशन करती है, जैसे कि backup उपकरणों या भंडारण सरणियों के बाद, डेटा प्रेषित किया गया स्रोत से। इसे लागू करना और प्रबंधित करना आसान है क्योंकि यह डीडुप्लीकेशन प्रक्रिया को केंद्रीकृत करता है, लेकिन यह नेटवर्क बैंडविड्थ आवश्यकताओं को कम नहीं करता है।
- वैश्विक समर्पणयह तकनीक कई स्टोरेज सिस्टम या स्थानों पर डीडुप्लीकेशन करती है, जिससे पूरे स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर में डुप्लिकेट की पहचान करने के लिए अद्वितीय डेटा ब्लॉक का वैश्विक सूचकांक बनता है। यह विभिन्न सिस्टम और स्थानों में डुप्लिकेट को समाप्त करके स्टोरेज दक्षता को अधिकतम करता है, जिससे अधिक स्टोरेज बचत और बेहतर डेटा संगति मिलती है।
- क्लाइंट-साइड डीडुप्लीकेशनस्रोत-आधारित डीडुप्लीकेशन के समान, क्लाइंट-साइड डीडुप्लीकेशन क्लाइंट डिवाइस पर लागू किया जाता है, जहां स्टोरेज सिस्टम या सर्वर पर भेजे जाने से पहले डेटा को डीडुप्लीकेट किया जाता है। backup serverयह नेटवर्क पर प्रेषित डेटा की मात्रा को कम करता है, जिससे डेटा स्थानांतरण तेज होता है और नेटवर्क भीड़ कम होती है।
- हार्डवेयर-सहायता प्राप्त डीडुप्लीकेशनयह तकनीक विशेष हार्डवेयर घटकों का उपयोग करती है, जैसे कि डीडुप्लीकेशन एक्सेलरेटर या स्टोरेज कंट्रोलर, डीडुप्लीकेशन कार्यों को अधिक कुशलता से करने के लिए। यह मुख्य कार्य से डीडुप्लीकेशन कार्यभार को हटा देता है सी पी यूजिसके परिणामस्वरूप प्रसंस्करण समय में तेजी आई और समग्र प्रणाली प्रदर्शन में सुधार हुआ।
डेटा डुप्लीकेशन के लाभ और नुकसान
डेटा डुप्लीकेशन एक शक्तिशाली तकनीक है जो स्टोरेज दक्षता और लागत में कमी के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है। हालाँकि, इसके साथ ही इसकी अपनी चुनौतियाँ और सीमाएँ भी जुड़ी हैं। डेटा डुप्लीकेशन के फ़ायदे और नुकसान को समझने से संगठनों को अपने स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर में इस तकनीक को लागू करने के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।
डीडुप्लीकेशन के लाभ
डेटा डीडुप्लीकेशन कई लाभ प्रदान करता है जो इसे स्टोरेज सिस्टम को अनुकूलित करने और समग्र डेटा प्रबंधन को बढ़ाने के लिए एक आकर्षक तकनीक बनाते हैं। ये लाभ लागत बचत, बेहतर प्रदर्शन और बेहतर संसाधन उपयोग में योगदान करते हैं। नीचे डेटा डीडुप्लीकेशन के प्रमुख लाभों का विस्तृत विवरण दिया गया है:
- भंडारण स्थान की बचत. अनावश्यक डेटा को हटाकर, डीडुप्लीकेशन से स्टोरेज स्पेस की आवश्यक मात्रा में काफी कमी आती है। इससे स्टोरेज लागत कम होती है और एक ही भौतिक स्थान में अधिक डेटा संग्रहीत करने की क्षमता मिलती है।
- कीमत का सामर्थ्यभंडारण की कम आवश्यकता का अर्थ है भंडारण की खरीद और रखरखाव की कम लागत हार्डवेयरइसके अतिरिक्त, संगठन बिजली, शीतलन और data center स्थान व्यय.
- उन्नत backup और पुनर्प्राप्ति समयडीडुप्लीकेशन से बैकअप लेने के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा कम हो जाती है, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से बैकअप होता है backup पुनर्प्राप्ति समय में भी सुधार हुआ है क्योंकि पुनर्स्थापित करने के लिए कम डेटा है।
- उन्नत डेटा प्रबंधन. प्रबंधित करने के लिए कम डेटा के साथ, प्रशासनिक कार्य जैसे आंकड़ों का विस्थापन, प्रतिकृतिकरण और संग्रहण अधिक कुशल और प्रबंधनीय हो जाते हैं।
- नेटवर्क बैंडविड्थ अनुकूलन. स्रोत-आधारित डीडुप्लीकेशन नेटवर्क पर प्रेषित डेटा की मात्रा को कम करता है, बैंडविड्थ उपयोग को अनुकूलित करता है और डेटा स्थानांतरण प्रक्रियाओं को तेज करता है।
- अनुमापकता। डीडुप्लीकेशन से संगठनों को उपलब्ध भंडारण क्षमता का अधिकतम उपयोग करके अपने भंडारण बुनियादी ढांचे को अधिक प्रभावी ढंग से बढ़ाने की अनुमति मिलती है।
- पर्यावरणीय लाभ। भंडारण हार्डवेयर की कम आवश्यकता और बेहतर दक्षता के कारण ऊर्जा की खपत कम होती है और कार्बन उत्सर्जन भी कम होता है, जिससे आईटी परिचालन अधिक टिकाऊ हो जाता है।
- आभासी वातावरण में बेहतर प्रदर्शन. वर्चुअल डेस्कटॉप अवसंरचना और वर्चुअल मशीन वातावरण में, डीडुप्लीकेशन, भंडारण पदचिह्न को कम करता है और अनावश्यक डेटा को न्यूनतम करके प्रदर्शन को बढ़ाता है।
डीडुप्लीकेशन के नुकसान
जबकि डेटा डीडुप्लीकेशन भंडारण दक्षता और लागत बचत के मामले में कई लाभ प्रदान करता है, यह कई चुनौतियाँ और सीमाएँ भी प्रस्तुत करता है जिन पर संगठनों को विचार करने की आवश्यकता है। उनमें शामिल हैं:
- प्रदर्शन ओवरहेड. डीडुप्लीकेशन प्रक्रियाएं, विशेष रूप से वे जो इनलाइन निष्पादित की जाती हैं, उनमें समस्याएं आ सकती हैं विलंब और इसके लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो संभावित रूप से भंडारण प्रणालियों और अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है।
- जटिलता और प्रबंधनडीडुप्लीकेशन सिस्टम को लागू करना और प्रबंधित करना जटिल हो सकता है, जिसके लिए विशेष ज्ञान और उपकरणों की आवश्यकता होती है। इससे आईटी कर्मचारियों पर प्रशासनिक बोझ बढ़ जाता है और अतिरिक्त प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
- प्रारंभिक लागत. यद्यपि डीडुप्लीकेशन से दीर्घकालिक लागत बचत हो सकती है, लेकिन डीडुप्लीकेशन हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और बुनियादी ढांचे में प्रारंभिक निवेश काफी अधिक हो सकता है, जो कुछ संगठनों के लिए बाधा उत्पन्न कर सकता है।
- डेटा अखंडता जोखिमदुर्लभ मामलों में, डीडुप्लीकेशन प्रक्रियाओं के कारण डेटा दूषण या हानि, खासकर अगर डीडुप्लीकेशन इंडेक्स में या डेटा पुनर्निर्माण चरण के दौरान त्रुटियाँ हों। डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए मजबूत त्रुटि-जांच तंत्र की आवश्यकता होती है।
- सुसंगति के मुद्दे। सभी एप्लिकेशन और स्टोरेज सिस्टम डीडुप्लीकेशन तकनीकों के अनुकूल नहीं हैं। मौजूदा बुनियादी ढांचे में डीडुप्लीकेशन को एकीकृत करने के लिए महत्वपूर्ण संशोधनों या उन्नयन की आवश्यकता हो सकती है।
- Backup और जटिलता बहाल करें. हालांकि डीडुप्लीकेशन से भंडारण की जरूरत कम हो जाती है, लेकिन यह काम को जटिल बना सकता है। backup और प्रक्रियाओं को पुनर्स्थापित करें। डुप्लिकेट किए गए डेटा को पुनर्स्थापित करने में अधिक समय लग सकता है और अद्वितीय खंडों से डेटा को फिर से इकट्ठा करने के लिए अतिरिक्त चरणों की आवश्यकता हो सकती है।
- संसाधन उपभोग। डीडुप्लीकेशन प्रक्रियाएं, विशेष रूप से वे जो पृष्ठभूमि या पोस्ट-प्रोसेस में चल रही हैं, सीपीयू, मेमोरी और अन्य जैसे महत्वपूर्ण सिस्टम संसाधनों का उपभोग कर सकती हैं। मैं / हे बैंडविड्थ, समग्र प्रणाली प्रदर्शन को प्रभावित करता है।
- मापनीयता संबंधी चिंताएंजैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, डिडुप्लीकेशन इंडेक्स को बनाए रखना और उसका मापन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। बड़े इंडेक्स प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं और अतिरिक्त भंडारण और प्रबंधन संसाधनों की आवश्यकता होती है।
डेटा डुप्लीकेशन संबंधी सामान्य प्रश्न
डेटा डुप्लीकेशन के बारे में सबसे अधिक पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर यहां दिए गए हैं।
लक्ष्य डुप्लीकेशन बनाम स्रोत डुप्लीकेशन
लक्ष्य डुप्लीकेशन संग्रहण गंतव्य पर होता है, जैसे कि backup उपकरण या भंडारण सरणी, जहां स्रोत से संचारित होने के बाद डेटा को डीडुप्लीकेट किया जाता है। यह डीडुप्लीकेशन प्रक्रिया को केंद्रीकृत करता है, जिससे संगठन भर में प्रबंधन और कार्यान्वयन सरल हो जाता है, लेकिन यह नेटवर्क बैंडविड्थ आवश्यकताओं को कम नहीं करता है क्योंकि सभी डेटा को पहले लक्ष्य पर स्थानांतरित किया जाना चाहिए।
इसके विपरीत, स्रोत डुप्लीकेशन डेटा मूल पर होता है, जैसे कि क्लाइंट मशीन या backup नेटवर्क पर डेटा भेजे जाने से पहले, एजेंट्स को डेटा ट्रांसफर करने की अनुमति दी जाती है। इस दृष्टिकोण से प्रेषित डेटा की मात्रा कम हो जाती है, बैंडविड्थ का उपयोग कम होता है और डेटा ट्रांसफर में तेज़ी आती है। backup समय, जो सीमित नेटवर्क क्षमता वाले वातावरण में विशेष रूप से फायदेमंद है। हालाँकि, स्रोत डीडुप्लीकेशन के लिए क्लाइंट साइड पर डीडुप्लीकेशन क्षमताओं की आवश्यकता होती है, जो संभावित रूप से स्रोत सिस्टम में जटिलता और प्रसंस्करण ओवरहेड को जोड़ती है।
फ़ाइल-स्तर बनाम ब्लॉक-स्तर डीडुप्लीकेशन
फ़ाइल-स्तरीय डुप्लीकेशन, जिसे सिंगल-इंस्टेंस स्टोरेज के रूप में भी जाना जाता है, प्रत्येक फ़ाइल की केवल एक कॉपी संग्रहीत करके और बाद की डुप्लिकेट के लिए इसके संदर्भ बनाकर डुप्लिकेट फ़ाइलों को समाप्त करता है। यह विधि कई समान फ़ाइलों वाले वातावरणों के लिए सीधी और प्रभावी है, जैसे कि दस्तावेज़ प्रबंधन सिस्टम, लेकिन यह फ़ाइलों के भीतर छोटी अतिरेक को छोड़ सकता है।
दूसरी ओर, ब्लॉक-स्तरीय डुप्लीकेशन, फ़ाइलों को छोटे ब्लॉकों में तोड़ता है और इस बारीक ग्रैन्युलैरिटी पर डुप्लिकेट को हटाता है। इन ब्लॉकों को हैश करके और उनकी तुलना करके, ब्लॉक-स्तरीय डुप्लीकेशन फ़ाइलों के भीतर अतिरेक की पहचान करता है और उन्हें हटाता है, जिससे उच्च भंडारण दक्षता और बेहतर डुप्लीकेशन अनुपात प्राप्त होता है। हालाँकि, यह फ़ाइल-स्तरीय डुप्लीकेशन की तुलना में अधिक जटिल और कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, जिसके लिए अधिक प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता होती है और संभावित रूप से सिस्टम प्रदर्शन को प्रभावित करता है।
डेटा डुप्लीकेशन बनाम संपीड़न
डेटा डुप्लीकेशन फ़ाइल, ब्लॉक या बाइट स्तर पर डेटा की अनावश्यक प्रतियों की पहचान करता है और उन्हें हटाता है, केवल अद्वितीय उदाहरणों को संग्रहीत करता है और डुप्लिकेट के लिए संदर्भों का उपयोग करता है, जो उच्च स्तर के वातावरण में विशेष रूप से प्रभावी है। आधार सामग्री अतिरेकइस तरह के रूप में, backup सिस्टम.
संपीड़न डेटा को अधिक कुशलता से एनकोड करके, व्यक्तिगत फ़ाइलों या डेटा ब्लॉकों के भीतर दोहराव वाले पैटर्न को हटाकर डेटा के आकार को कम करता है। जबकि डीडुप्लीकेशन महत्वपूर्ण अतिरेक के साथ परिदृश्यों में उच्च भंडारण बचत प्राप्त करता है, संपीड़न अतिरेक की परवाह किए बिना व्यक्तिगत फ़ाइलों के आकार को कम करने के लिए फायदेमंद है।
दोनों तकनीकों के संयोजन से भंडारण दक्षता को अधिकतम किया जा सकता है, जिसमें डीडुप्लीकेशन से समग्र डेटा वॉल्यूम कम हो जाता है और संपीड़न से अद्वितीय डेटा का आकार छोटा हो जाता है।
डेटा डीडुप्लीकेशन बनाम थिन प्रोविजनिंग
डेटा डुप्लीकेशन और कम प्रावधान दोनों ही स्टोरेज ऑप्टिमाइजेशन तकनीकें हैं, लेकिन वे स्टोरेज दक्षता के विभिन्न पहलुओं को संबोधित करती हैं। डेटा डीडुप्लीकेशन डेटा की अनावश्यक प्रतियों को समाप्त करके स्टोरेज खपत को कम करने पर ध्यान केंद्रित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि केवल अद्वितीय डेटा ब्लॉक ही संग्रहीत किए जाएं। यह प्रक्रिया स्टोरेज के लिए आवश्यक स्टोरेज को काफी कम कर देती है backupवर्चुअल मशीन, तथा उच्च डेटा अतिरेकता वाले अन्य वातावरण।
थिन प्रोविजनिंग स्टोरेज क्षमता को अग्रिम रूप से आवंटित करने के बजाय मांग पर आवंटित करके स्टोरेज उपयोग को अनुकूलित करता है। यह कई वर्चुअल स्टोरेज वॉल्यूम को एक ही भौतिक स्टोरेज पूल को साझा करने की अनुमति देता है, जिससे प्रचुर स्टोरेज क्षमता का भ्रम होता है जबकि डेटा वास्तव में लिखे जाने पर ही स्थान की खपत होती है।
जबकि डेटा डीडुप्लीकेशन संग्रहीत डेटा की मात्रा को कम करता है, थिन प्रोविजनिंग उपलब्ध स्टोरेज संसाधनों के उपयोग को अधिकतम करता है। स्टोरेज दक्षता को बढ़ाने के लिए दोनों तकनीकों का एक साथ उपयोग किया जा सकता है, लेकिन वे अलग-अलग स्तरों पर काम करते हैं और अलग-अलग स्टोरेज चुनौतियों का समाधान करते हैं।
