데이터 볼륨 감소: 중복 제거의 가치

데이터 볼륨이 증가함에 따라 중복 제거를 통해 스토리지 효율성을 유지할 수 있습니다.

작가 셰인 그린 | 2024년 5월 6일 | 모두, 기업, 추천

세계는 이전과는 전혀 다른 데이터의 폭발적인 증가를 경험하고 있으며, 조직은 해당 데이터를 저장, 관리, 보안, 액세스 및 사용할 수 있는 새롭고 보다 효율적인 방법을 찾아야 합니다. 오늘날 생성되는 데이터 유형에는 많은 귀중한 통찰력이 숨겨져 있으며, 이러한 통찰력은 조직이 생산 병목 현상을 식별하고, 고객 경험을 개선하고, 프로세스를 간소화하여 민첩성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 볼륨이 급증하는 동시에 스토리지 인프라 및 관리 도구 비용은 줄어들고 있습니다. 이러한 요인으로 인해 조직은 데이터의 종류나 출처에 상관없이 모든 데이터를 장기간 또는 영원히 저장하는 전략을 채택하게 됩니다.

오늘날 더 많은 데이터를 더 저렴하게 저장할 수 있다고 해서 반드시 무차별적으로 저장해야 한다는 의미는 아닙니다. 모든 데이터가 동일하게 생성되는 것은 아니며 일부 유형의 정보에는 다른 정보보다 훨씬 더 많은 가치가 포함되어 있습니다.

데이터 저장소에는 중복성이 많을 수도 있습니다. 고객 관계 관리 플랫폼, 영업, 기술 지원, 인사, 제품 마케팅 등에서 쏟아지는 정보가 있는 경우 중복될 수 있습니다. 정기적인 백업, 파일 공유, 데이터 입력 또는 가져오기/내보내기 오류, 고객의 부정확한 데이터 입력 등으로 인해 중복 데이터가 생성될 수도 있습니다.

이러한 중복으로 인해 저장된 데이터 볼륨이 부풀어 오르고 필요한 순간에 필요한 정보를 정확히 찾아내기가 더 어려워질 수 있습니다. 또한 스토리지 비용도 증가할 수 있습니다. 지금은 스토리지 비용이 이전보다 저렴해졌지만 실제로 필요한 것보다 더 많은 비용을 지불할 이유가 여전히 없습니다.

데이터 축소 기술 조직은 데이터의 전체 크기를 줄여 스토리지 공간과 비용을 줄이고 스토리지 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 축소 툴킷의 유용한 도구 중 하나는 중복 제거입니다.

데이터 중복 제거란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

데이터 중복 제거는 파일 또는 하위 파일 수준에서 중복된 정보를 삭제하는 데이터 압축 유형입니다. 예를 들어 대규모 글로벌 기업에서는 중복 데이터가 회사 스토리지 시스템에서 많은 공간을 차지할 수 있습니다. 중복된 정보를 제거함으로써 해당 기업의 시스템은 해당 데이터의 복사본을 하나만 유지하게 됩니다.

데이터 중복 제거를 위해 애플리케이션이나 서비스는 파일이나 블록 수준에서 전체 데이터 세트를 분석합니다. 정확성과 신뢰성을 손상시키지 않으면서 데이터 크기를 크게 줄이기 위해 다른 데이터 압축 기술과 함께 사용되는 경우가 많습니다.

파일 수준 데이터 중복 제거는 첫 번째 유형의 중복 제거였으며 파일의 중복 복사본을 삭제하는 작업이 포함되었습니다. 삭제된 파일 대신 시스템은 저장소에 보관된 원본 파일을 가리키는 일종의 디지털 "포인터"를 생성합니다.

그러나 파일 수준 중복 제거에는 약간의 제한이 있습니다. 오늘날 사람들이 어떻게 문서를 공유하고 변경하고 업데이트하는지 생각해 보세요. 사소한 차이점만 포함된 동일한 문서의 다른 버전은 중복된 것으로 간주되지 않습니다.

블록 수준 데이터 중복 제거가 더욱 세분화되었습니다. 이는 데이터에 더 깊이 들어가므로 파일 내에서 중복된 데이터를 제거하는 데 더 효과적입니다. 이는 각 데이터 블록(파일 내의 작은 정보 덩어리인 블록)에 "해시"를 할당하는 방식으로 작동하며 해당 해시는 블록의 고유 식별자 또는 서명 역할을 합니다. 시스템이 두 개의 동일한 해시를 감지하면 하나는 중복으로 삭제됩니다.

따라서 변경된 문서 파일의 경우 전체 문서를 사소한 변경 사항으로 다시 저장하는 대신 시스템은 새 문서에서 변경된 블록만 저장하여 원본과 사소한 변경 사항을 유지합니다.

시스템에 따라 데이터 중복 제거에 대한 두 가지 접근 방식이 있습니다.

- - 인라인 중복 제거 – 시스템은 데이터가 스토리지에 기록되기 전에 데이터를 분석, 중복 제거 및 압축합니다. 이 접근 방식은 전체적으로 기록되는 데이터가 적기 때문에 스토리지 드라이브의 마모를 줄일 수 있습니다.
  - 사후 중복 제거 – 모든 데이터가 스토리지에 기록된 후 원하는 대로 정기적인 중복 제거/압축 작업을 수행하도록 시스템이 설정됩니다. 이 접근 방식은 용량 최적화가 성능에 어떤 영향을 미치는지 명확하지 않을 때 자주 언급됩니다.

중복 제거는 전체 조직에 도움이 될 수 있지만 실제로 효과가 있는 몇 가지 사용 사례와 워크로드가 있습니다. 그 중 하나가 가상 데스크탑 인프라(VDI)와 같은 가상 환경입니다. 왜냐하면 이러한 데스크탑에는 많은 양의 데이터가 중복되어 있기 때문입니다. 또한 정확하고 깨끗한 데이터가 필수이고 정보 오류가 고객 관계에 영향을 미칠 수 있는 판매 플랫폼에도 이상적일 수 있습니다.

조직이 중복 제거에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까?

데이터는 현대 조직의 성공에 있어 중요한 부분입니다. 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 보관할 수 있지만 해당 정보가 깨끗하고 정확하며 사용 가능해야 한다는 것이 중요합니다. 그래야만 조직이 숨겨진 가치를 추출할 수 있습니다. 다음은 조직이 데이터 중복을 제거해야 하는 몇 가지 다른 이유입니다.

생산성 향상 – 불필요한 정보를 제거하면 직원이 필요한 정보를 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다.

향상된 네트워크 성능 – 중복된 데이터로 인해 네트워크 및 스토리지 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있습니다.

보관 비용 절감 – 스토리지 드라이브의 공간을 확보하고 더 작은 설치 공간에 더 많은 중요한 데이터를 저장합니다.

관리 부담 감소 – 데이터 볼륨이 작을수록 업데이트 및 관리가 더 쉽습니다.

더 나은 고객 경험 – 데이터가 중복되거나 오래된 버전으로 인해 고객 불만이나 주문 오류 등이 발생할 수 있습니다.

데이터 관리 전략의 일부로 Phison을 선택하세요

중복 제거와 같은 데이터 감소 기술은 비즈니스에 중요한 정보를 정확하고 최신 상태로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이는 스마트 데이터 관리 전략의 일부일뿐입니다.

최적의 데이터 관리에서 또 다른 중요한 요소는 올바른 스토리지 솔루션과 도구를 선택하는 것입니다. 낸드플래시 스토리지 IP 분야의 선두주자로서 Phison SSD 및 기타 제품은 오늘날의 스토리지 환경에서 중요한 구성 요소가 될 수 있습니다. AI/머신러닝 프로젝트 및 대규모 데이터 분석 작업을 위한 고성능, 대용량 스토리지가 필요하거나 데이터 센터의 에너지 비용을 절약하기 위해 저전력 소비 솔루션이 필요한 경우 Phison이 도와드릴 수 있습니다.

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