Дедупликация данных

Что такое дедупликация данных

Говоря простыми словами, дедупликация данных — это интеллектуальная «уборка» цифрового хранилища. Алгоритм разбивает входной поток (файл, архив, резервную копию) на единицы определенного уровня — от крупных файлов до отдельных байтов. Для каждой единицы вычисляется хеш‑сумма; если полученный хеш уже присутствует в базе, вместо повторного сохранения создается указатель на ранее записанный уникальный блок. Благодаря этому однажды загруженный объект может многократно переиспользоваться без физического дублирования.

Варианты методов дедупликации различаются по глубине анализа, но цель у них одна — повысить эффективность хранения, снизив общий объем записываемых данных.

Преимущества и недостатки использования дедупликации данных

Основные методы дедупликации данных

Файловая (single‑instance storage)

Алгоритм сравнивает целые файлы; повторяющиеся объекты заменяются ссылками. Метод прост, почти не требует процессорных ресурсов, но эффективность ограничена случаями, когда файлы совпадают побайтно. Практическое применение — почтовые серверы, где один и тот же вложенный документ рассылается сотням сотрудников.

Блочная (fixed‑block)

Входной поток делится на блоки фиксированного размера (например, 4 МБ). Хеш считается для каждого блока, совпадения заменяются ссылками. Классика для систем резервного копирования: большинство VM‑образов и баз данных изменяются не целиком, а отдельными блоками.

Блочная с переменным размером (variable‑block)

Граница блока динамична: определяется по алгоритму «скользящего окна» (rolling hash). Позволяет «поймать» сходство даже при небольших сдвигах данных. Высокая эффективность при работе с офисными документами и файлами образов виртуальных машин, но нагрузка на CPU выше.

Байтовая (byte‑level)

Сравнение выполняется на уровне отдельных байтов или коротких последовательностей. Максимально экономит место, но требует серьезной вычислительной мощности и I/O‑операций. Используется редко — в высокопроизводительных архивных платформах и специализированных системах для геномики.

Клиентская (source‑side)

Дедупликация выполняется до передачи по сети: уникальные блоки вычисляются прямо на рабочей станции или узле кластера. Экономит пропускную способность, подходит для мобильных и распределенных решений, например, для агентов «VK Cloud Backup».

Серверная (target‑side)

Алгоритм запускается уже на целевом хранилище; клиентские устройства передают данные «как есть». Этим путем идут корпоративные СХД, где доступна мощная вычислительная подсистема, — например, модуль дедупликации в РФ‑сервере «Yadro Tatlin».

Сравнительная таблица методов дедупликации

Применение дедупликации данных при резервном копировании

В резервном копировании дедупликация давно стала стандартом де‑факто.

• Полные бэкапы становятся «скользящими». Система записывает только измененные блоки, позволяя ежедневно создавать полные точки восстановления без терабайтов лишнего трафика.
  
• Окна бэкапа сокращаются. При дедупликации на источнике передача неизменных блоков исключается, поэтому ночные копирования укладываются в небольшие интервалы.
  
• Российские решения. «Астра Backup», «VK Cloud Backup», «БэкапИнфо» и модуль в «Kaspersky Unified Storage» применяют блочную дедупликацию с переменным размером блока, что позволяет экономить на облачном хранении и снижает итоговые расходы до 25 % при хранении образов 1С‑серверов.
  
• Долгосрочное хранение. Для годовых архивов используется политика «immutable copy + дедупликация», при которой неизменяемые блоки остаются доступными, а дубликаты занимаются только ссылкой.

Области применения дедупликации данных

Дедупликация файлов и блоков особенно востребована там, где хранятся сотни версий похожих артефактов — журналы транзакций, контейнерные образы, отчетные документы за годы.

Дедупликация данных — это проверенный тип оптимизации дисковой емкости и сетевых ресурсов, который с каждым годом совершенствуется за счет более быстрых хеш‑функций и специализированных процессоров. Выбор метода (файлового, блочного или байтового) зависит от структуры информационных потоков и доступной вычислительной мощности. Корректно настроенная дедупликация повышает экономическую эффективность инфраструктуры без ущерба для целостности и доступности информации. Сквозная поддержка технологии в современных российских платформах резервного копирования, облачных хранилищах и системах виртуализации делает ее незаменимым инструментом для организаций, стремящихся к рациональному управлению данными.