O storage está encolhendo...ROI dos investimentos de TI dos clientes ‒Redução de dados líder da indústria, fim-a-fim ‒Movimentação dos dados otimizada ... •Um zilhão

O storage está encolhendo: Desduplicação e Compressão para otimizar a eficiência

Dave Withers

Diretor Executivo, Intelligent Data Management

Dell Enterprise Solutions Organization

Public and LE Marketing

Notas e Avisos

Essas características são referentes a produtos emdesenvolvimento. Nada nessa apresentação

constitui um compromisso de que esses recursosestarão disponíveis em produtos futuros.

Compromissos com esses recursos não devem serincluídos em contratos, ordens de compras ou

contratos de venda de qualquer tipo. Viabilidadetécnica e demanda do mercado afetarão a

disponibilidade dos recurso.

Essa apresentação não pode ser fornecidaeletronicamente ou em cópia para clientes ou

parceiros.

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Maximizando eficiência: Princípio básico da arquitetura Fluid Data

Missão: Entregar tecnologia que maximize a utilização e o ROI dos investimentos de TI dos clientes

‒ Redução de dados líder da indústria, fim-a-fim

‒ Movimentação dos dados otimizada

‒ Thin provisioning para bloco e arquivo

‒ Eficácia em custos: Dell é líder da indústria em economia

de escala


É sobre economizar dinheiro, certo?

• Se você encolhe seus dados em 50%– Capex efetivo ($/GB) diminui 50%

– Além do espaço em rack, BTUs e watts por GB

– E ainda há potencialmente menos a ser gerenciado

• Redução dos dados implica em melhoria da utilização– Benefícios = Capex + Opex + custos administrativos

• E se eu também mover 50% menos dados no meudatacenter?– Storage-para-host e host-para-storage

– Replicação, tiering, migração, backup, restore

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Public and LE Marketing7

Entregando e Destruindo Eficiência

Backup/restore otimizados(RPO, RTO)

Movimentação e tiering otimizados

Aceleradores de EficiênciaInibidores de Eficiência

GB

órfãos

App super

provisionadas


Desduplicação

Dell Confidential


Dicionário

Objeto Referências

Azul 72

Amarelo 43

Laranja 22

Verde 81

Dell Confidential

Desduplicação


Algoritmos de Desduplicação

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Sistemaselecionapedaço do

dado

Impressão digital é tirada

Procura no dicionário

Pedaço do dado é salvo

Não, é um dado novo Já foi visto

antes?Sim, já

cadastrado

Mapa de objetosé atualizado

Referências+1Pedaço é

coletado para o lixo


A Arte de Partilhar

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4KB 4KB 4KB 4KB 4KB 4KB

Janela seqüêncial, blocos estáticos

4KB 6KB 11KB 7KB

Janela seqüêncial, blocos variáveis

Janela deslizante, blocos fixos

4KB

4KB

4KB


A arte da Dell

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1. Temporizador

2. Janela deslizante

3. Bloco variável

4. Baseado em objeto

4KB

6KB

11KB

2.3MB


Desduplicação: Ineficiências e Otimizações

• Procura no dicionário deve utilizar eficientemente a RAM ou a performance será degradada– Solução Dell: Políticas de gerenciamento de tamanho do dicionário (ex:

FIFO), Rabin filter e outras alternativas lógicas

• Um zilhão de pedaços de 4KB transformam um streaming em acessoaleatório– Solução Dell: Desduplicação de objeto, escrita unida, leitura adiante,

caching

• Desduplicação quebra snapshots

• Procurando pedaços desduplicados mais eficientemente– Pequenos pedaços é melhor (mas dicionários grandes requerem mais RAM)– Janela deslizante é melhor (mas mais cálculos são necessários)– Partilhar estruturas monolíticas é perda de tempo (JPEG comprimidos)– Solução Dell: desduplicação de objetos, designs “resource-aware”

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Dell Confidential

Compressão


Usa a matemática

para descrever um

padrão ou prever o

futuro

Dell Confidential

Compressão


Compressão: Ineficiências e Otimizações

• Compressão pode ser um problema para CPU– Solução Dell: algoritmos mais rápidos, algoritmos assimétricos,

agendamentos, reguladores

• A compressão errada para um determinado tipo de dado

– Solução Dell: ciência do conteúdo, temporizador, algoritmo de seleção

• Encolher dados ativos é problemático (VMDK!)– Solução Dell: Heat index mapping

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Redução de Dados “Content-Aware”:Desduplicação e Compressão concorrentes

Temporizador Empacotamento

Decodificar compressão

existente e identificar

objetos de dados

fundamentais

Atualização do

metadado, pedaços

comprimidos

empacotados no

disco

PPT

PDF

WORD

Desduplicação de

bloco e objeto dentro

e entre arquivos

Escolha do

algoritmo correto

e compressão

CMP1

CMP2

Desduplicação

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Compressão


Resultados reais em um ambiente NAS

0% 20% 40% 60% 80% 100%

zip

jpg

pst

pdf

ppt

vmdk

pps

mdb

xls

doc

rtf

xml

csv

html

Dedupe

Compression

YMMV


Vantagens maiores para workflows verticais

Conjunto de

dados

% economia

NTAP

% economia

Dell

Vantagens

Dell

Life Sciences 6% 46% 7.7x

Film Prod. 21% 49% 2.3x

Imaging 2% 51% 25x

Oil / Gas 0% 48% 100x

Home Shares 27% 54% 2x

Testes reais de conjuntos de dados (tamanho nativo do conjunto de dados de 20 a 30GB)


Por que a Dell consegue “encolher” mais?

• Temporizador recursivo, mesmo em arquivos pré-comprimidos– Encontra objetos dentro de containers

– Cada objeto é tratado diferentemente, usando diferentes algoritmos

• Algoritmos melhores– Mais de 2.000 tipos de arquivos processados

– Algoritmos genéricos e especializados

– Habilidade para usar desduplicação com compressão

– PhDs mais inteligentes

• Seleção inteligente de algoritmo durante execução– Rede neural (modelagem de contexto)

– Permite uma economia nos dados nunca vista antes

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Fluxo de Redução de Dados Lógica

21

“In-Line”

• Ênfase no throughput

de escrita

cmp

DD

“Híbrido”

• Alto throughput de

escrita

• Processo background

para encolher ainda mais

“Post Process”

• Consistente com

arquivamento

• Ênfase na eficiência

• “Virtual tiering”

DD,cmp


O futuro da redução dos dados

• 40% de I/O dos datacenters é de workflows de storage, onde os arquivos não estão realmente abertos– Migração

– Replicação

– Tiering

– Backup e restore

• As soluções atuais de desduplicação pontual agravam o problema

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Otimização fim-a-fim:

Mantém o dado comprimido através do fluxo de dados, a

menos que ele seja aberto por um usuário ou por uma

aplicação.

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Otimização fim-a-fim:Alguns requisitos para fazer acontecer

• Estruturas de dados consistentes e mecanismos de decodificação

• Qualquer nó pode re-hidratar qualquer arquivo (semmetadado central)

• Protocolo entre camadas minimiza transferência de dados– Reconhecimento negativo…”Eu já possuo aquele dado”

• Integração entre produtos de storage e servidores Dell– Arquitetura flexível projetada no código base

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Plano Master da Dell

In-band, post-process e híbrido

Os melhoresalgoritmos de desduplicação

Os melhoresalgoritmos de compressão

Blo

ck

I/O

File

I/O

Cross platform policy engine

Inte

gra

çã

oa

plic

açã

o

Outras apl.

Hypervisors

Database

Snapshot, clone, tier, backup, restore e migração

otimizados

Replicação

WAN

SaaS

tier 3

Local tier2

Mo

vim

en

taçã

oo

tim

iza

da

dos d

ados


Roadmap de Redução de Dados da DellPlataformas Otimizadas

29

Dell NAS

DX Object

Backup

Dell Cloud

Compellent

EqualLogic

Servidor

Tempo


Roadmap de Redução de Dados da DellWorkflows Otimizados

30

Dell NAS

DX Object

Backup

Dell Cloud

Compellent

EqualLogic

Servidor

Tempo

Backup otimizado

Transporte

WAN

otimizado

Tiering otimizado

Replicação

otimizada

Restore otimizado


Resumo

• Redução de dados é um pilar chave para a ArquiteturaFluid Data

• Nosso IP inclui tanto desduplicação como compressãopara melhores resultados de redução de dados

• Estamos implementando tecnologia fim-a-fim do servidorao storage e à nuvem

• Workflows otimizados de dados prometem entregar valor adicional

• A primeira plataforma de armazenamento otimizada seráembarcada esse ano

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Obrigado

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