当今世界正经历着前所未有的数据爆炸，组织必须找到新的、更有效的方式来存储、管理、保护、访问和使用这些数据。当今生成的数据类型中隐藏着许多有价值的见解，这些见解可以帮助组织识别生产瓶颈、改善客户体验、简化流程以提高敏捷性等等。
在数据量暴涨的同时，存储基础设施和管理工具的成本却在下降。这些因素往往促使组织采用将所有数据长期存储（或永久存储）的策略，无论数据是什么或来自何处。
虽然现在你可以以更低的成本存储更多数据，但这并不意味着你可以不加区分地存储。并非所有数据都是平等的，某些类型的信息比其他类型的信息包含的价值要大得多。
数据存储中也可能存在大量冗余。如果您的信息来自客户关系管理平台、销售、技术支持、人力资源、产品营销等部门，则可能会出现重叠。定期备份、文件共享、数据输入或导入/导出错误、客户输入的数据不准确等也会产生重复数据。
这种冗余会导致存储数据量膨胀，并使得在需要时更难找到所需的信息。此外，它还会推高存储成本。虽然现在的存储比以前便宜，但仍然没有理由为超出实际需要的数据付费。
数据缩减技术 允许组织减少其数据的整体大小，从而减少其存储占用空间和成本并提高存储性能。数据缩减工具包中的一个有价值的工具是重复数据删除。
什么是重复数据删除以及它是如何工作的？
数据重复数据删除是一种数据压缩技术，可删除文件或子文件级别的冗余信息。例如，在大型跨国企业中，冗余数据会占用公司存储系统的大量空间。通过消除重复信息，企业的系统将只保留该数据的一个副本。
为了删除重复数据，应用程序或服务将在文件或块级别分析整个数据集。它通常与其他数据压缩技术结合使用，以显著减少数据大小，而不会损害其准确性和真实性。
文件级重复数据删除是第一种重复数据删除技术，它涉及删除文件的冗余副本。系统将创建一种数字“指针”来代替那些被删除的文件，该指针指向存储库中保留的原始文件。
然而，文件级重复数据删除有点限制。想想人们今天如何共享文档并进行更改和更新。同一文档的不同版本（仅包含微小差异）不被视为重复。
块级重复数据删除更细粒度。它深入数据，因此更有效地根除文件中的重复数据。它的工作原理是为每个数据块（块是文件中较小的信息块）分配一个“哈希值”，该哈希值充当块的唯一标识符或签名。如果系统检测到两个相同的哈希值，则删除其中一个作为重复项。
因此，对于已更改的文档文件，系统不会再次保存整个文档并进行微小更改，而是仅保存新文档中已更改的部分 - 保留原始内容和微小更改。
根据系统不同，有两种重复数据删除方法：
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- 内联重复数据删除 – 系统在将数据写入存储之前对其进行分析、重复数据删除和压缩。这种方法可以减少存储驱动器的磨损，因为总体上写入的数据较少。
- 后处理重复数据删除 – 所有数据都写入存储，然后系统设置为根据需要定期执行重复数据删除/压缩任务。当不清楚容量优化将如何影响性能时，通常会参考这种方法。
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重复数据删除对整个组织都大有裨益，但在某些用例和工作负载中，重复数据删除确实大有裨益。其中之一就是虚拟环境，例如虚拟桌面基础架构 (VDI)，因为这些桌面中有大量重复数据。重复数据删除对于销售平台来说也是理想之选，因为销售平台必须提供准确、干净的数据，而信息错误可能会影响客户关系。
为什么组织应该关心重复数据删除？
数据是任何现代组织成功的关键部分。虽然可以保留比以往更多的数据，但重要的是信息必须干净、准确且可用。只有这样，组织才能提取其隐藏的价值。以下是组织应该对数据进行重复数据删除的其他一些原因。
提高生产力 – 消除膨胀可以让员工更快、更轻松地找到所需的信息。
提高网络性能 – 重复的数据会降低网络和存储应用程序的性能。
降低存储成本 – 释放存储驱动器上的空间并在更小的空间内存储更多重要数据。
减少管理负担 – 较小的数据量更容易更新和管理。
更好的客户体验 – 重复或过时的数据版本可能会导致客户不满或订单错误等。
选择群联作为数据管理策略的一部分
数据缩减技术（如重复数据删除）可帮助确保业务关键信息准确且最新。然而，它们只是智能数据管理策略的一部分。
最佳数据管理的另一个重要因素是选择正确的存储解决方案和工具。作为 NAND 闪存存储 IP 的行业领导者， 群联固态硬盘 和其他产品是当今存储环境中不可或缺的组件。无论您需要高性能、高容量存储用于 AI/机器学习项目和海量数据分析操作，还是需要低功耗解决方案来节省数据中心的能源成本，群联都可以提供帮助。
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