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Mit welcher Datenreduktion erhalten Sie auf SSDs mehr Platz?

Moderne Datenreduktionstechnologien ermöglichen es, mehr Speicherplatz auf einer Solid-State Disks (SSD) freizuschaufeln, ohne das Medium durch die Prozessorbelastung allzu sehr auszubremsen.

Kompression und Deduplikation oder eine Kombination aus beiden sind die beliebtesten Techniken, um auf Solid-State Disks (SSDs) mehr Speicherplatz zu erzielen.

Es gibt aber auch sinnvolle Alternativen.

Pattern Removal

Die Technik des Pattern Removal arbeitet auf der binären Stufe. Sie entfernt häufig wiederkehrende Muster (engl. Pattern) aus Nullen und Einsen sowie lange Strings aus Nullen, die auf leeren Speicherplatz oder Null-Daten hinweisen.

Manche Beobachter klassifizieren diese Technik als Abart der Kompression, aber es gibt unterschiedliche Stufen der Granularität. Einige aggressive Datenreduktions-Engines nutzen 8-Bit-Granularität, die mehr Daten entfernt, als dies mit einer höheren Bit-Stufe möglich wäre.

Instant Cloning

Für die Technik des Instant Cloning gibt es verschiedene Bezeichnungen. Die Grundidee dahinter ist, dass Daten oft für verschiedene Zwecke verwendet werden. Beispielweise könnte eine Datenbank produktive Anwendungen unterstützen, während gleichzeitig Entwickler mit einer Kopie der Datenbank herumspielen.

Aus Gründen der Platzersparnis scheint es nicht sinnvoll, verschiedene Kopien derselben Datenbank vorzuhalten. Die Funktion des Instant Cloning erlaubt es, Datenkopien mit Pointern und Snapshots anzufertigen, ohne dass die Daten physisch geklont werden.

Die Anbieter von Arrays bemühen sich, eine sinnvolle Ausbalancierung zwischen Datenreduktion und der Performance der SSDs zu erzielen. Früher galt das Bemühen der Speicherplatzeinsparung um jeden Preis, um bei den teuren Medien Kostenvorteile zu erzielen. Es wurden auch nichtredundante Daten komprimiert.

Unglücklicherweise hat sich gezeigt, dass einige Datenreduktionstechnologien die CPU und den Hautspeicher stark belasten, worunter die Geschwindigkeit der SSDs leidet.

Moderne Algorithmen sind deshalb bemüht, CPU und Hauptspeicher nicht so sehr in Anspruch zu nehmen. Dies kann dadurch erreicht werden, dass die Daten zunächst geprüft werden, bevor Strategien zur Datenreduktion daraufhin geprüft werden, mit welchen Technologien die meisten Vorteile erzielt werden können. Im Endergebnis erreichen diese modernen Datenreduktionstechnologien gute Kompressionsraten, belasten aber CPU und Hauptspeicher nicht so stark.                 

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Artikel wurde zuletzt im April 2018 aktualisiert

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