当前并不缺乏提高数据存储效率的新技术，但是这些存储技术大多关注备份和归档，而不是关注主存储。但是，如果公司开始精简主存储的数据，就必须了解主存储优化具有哪些需求。

　　主存储通常称为Tier 1存储，其特征为用于存储活动数据——经常需要访问的数据，以及要求高性能、低延迟、高可用性的数据。主存储通常用于托管关键任务程序，如数据库、电子邮件和事务处理。大多数重要程序采用随机数据访问模式，具有不同的访问要求，但是都能产生大量数据，公司可以利用这些数据完成业务。因此，公司会创建大量的数据副本，复制数据供分布式用途，建立数据仓库，然后将数据备份和归档，实现安全保存。

　　最初，大部分数据都是主数据。随着数据的存在时间增长，通常移动到次级和三级存储。因此，如果公司能够减少主存储的足迹，就能充分利用容量，降低整个数据生命周期的成本。换句话说，一部分主存储足迹转化为更少的数据，从而实现复制、存入仓库、归档和备份。

　　压缩和重复数据删除技术

　　主存储管理员试图减少主存储的足迹，可能会考虑两种数据精简方法：实时压缩和重复数据删除。

　　直至最近，数据压缩技术才在主存储中得到广泛应用，而且是出于对性能的关注。但是，Storwize等供应商提供的解决方案采用实时、随机访问的压缩/解压缩技术，能实现15:1的足迹精简比。由于压缩比例和实时性能很高，压缩方案成为主存储数据精简的考虑方案。

　　重复数据删除技术在备份程序中非常流行，同样也可在主存储中应用。这样，在成千上万的文件中识别数据冗余块非常费时，而且使存储处理器变得非常敏感，活动数据的性能也会受到影响。这就意味着只有活动数据陈旧到一定程度，才会被处理。这方面的供应商包括NetApp、Data Domain和Ocarina Networks等公司。

　　部署主存储优化方案具有六大需求

　　需求1：性能零影响

　　与备份或归档存储不同的是，相比通过某种形式的数据精简才得以节省的容量，活动数据组的性能更为重要。因此，选择的数据精简技术必须对性能毫无影响。技术只需简单地发挥作用；相当于“打开某个开关，消耗的存储就相应减少了”。

　　换句话说，这就意味着只对这类文件执行重复删除功能：今后不再访问，但仍位于活动存储池——不太活跃的存储层。

　　重复数据删除技术能够避免性能瓶颈，因为其建议只删除简单并重复的I/O工作负荷。因此，IT基础架构的关键组件通常不能在存储中得到优化。位于关键组件清单之首的是数据库。数据库Tier 1存储中非常活跃的组件，不仅仅是一种简单的工作负荷，因此重复删除过程从来不分析数据库。这样，数据库占据的主存储空间并没有得到优化。

　　另外，实时压缩系统能即时压缩流过产品的所有数据。这就具有很大的好处，除了节省容量，还能提高存储性能。压缩以后，每次I/O请求交付的数据量会大大增加，磁盘缓存空间扩大，每次读写操作的效率提高。

　　网络效应也能精简磁盘容量，提高存储的总体性能。

　　主存储重复删除的第二个好处是：所有的数据都得以精简，由所有数据（包括数据库）分担空间节省要求。Oracle环境下的实时数据压缩功能会产生性能问题，可以利用测试过程提高性能。

　　问题的另一方面在于对存储控制器本身的性能影响。今天的存储控制器需要完成许多工作，而不仅仅是满足磁盘需求，还要管理各种协议、执行复制、管理快照。增加一项功能可能会超过控制器的承受范围，即使控制器能够处理附加的工作负载，存储管理员也必须认识到：多一项功能，可能带来I/O瓶颈。将压缩功能卸载到外部产品中，就移除了一个性能变量，完全不会影响存储控制器。

　　需求2：高可用性

　　许多关注次级存储的数据精简方案尚未完全可用。这是因为这些方案需要立即恢复备份或归档数据，而这些数据已不像Tier 1存储中那样精确。如果备份系统受损，主存储可能依然存在。但是，次级存储的概念可能就衰减，许多次级存储系统正在添加高可用性。

　　但是对主存储而言，高可用性绝非可有可无。主存储必须能够读取精简（重复删除或压缩）后的数据格式。采用重复删除技术时（重复删除集成到存储阵列中），冗余遵循存储阵列，通常都具有高可用性。

　　在重复删除系统的零件市场中，删除方案的组件能将未被删除的重复数据以原始格式发送给客户端。这种组件称为读取器。读取器同样需要很高的可用性以及很强的无缝集成能力。一些方案能在断电的时候，将读取器的负荷加载到标准服务器中。这种方案通常用于处理不太活跃或更加合适的归档数据；并不完全适合非常活跃的数据。

　　大多数在线压缩系统在线插入网络中，放置（逻辑可行）在交换机和存储器之间。网络基础架构在设计时具有高可用性，因此压缩系统能够实现冗余。沿着每条路径插入在线产品，就能实现无缝故障转移，无需IT管理员付出更多努力；可以平衡网络中已经完成的工作。

　　需求3：节约空间

　　实施其中的任何一种解决方案，都应该节约一定的容量。如果由于主存储容量减少而导致用户性能不符合标准，那就没有意义了。

　　主数据没有备份数据那样的高冗余存储模式。这对总体的容量精简产生直接影响。同样，精简主存储的数据也有两种方法：重复数据删除和压缩。

　　重复数据删除技术能够查找活动文件间的冗余，以及根据环境能够实现多大程度的数据精简。如果环境中冗余级别很高，那么ROI就很大；而在其它情况下只能精简10%至20%。

　　压缩功能对所有的可用数据都起到作用，对冗余很高的数据而言，通过压缩节省的容量可能较少。主存储程序通常采用随机数据模式，压缩功能可以使其持续节省容量。

　　实际上，数据模式的冗余程度越高，重复删除技术能节省的空间越大。数据模式的随机性越强，压缩技术能节省的空间越大。

　　需求4：不受程序影响

　　不管应用程序产生什么样的数据或者数据是否活跃，只有对各种数据执行精简功能，才能真正得到好处。实际压缩比根据重复删除水平或数据的可压缩性而确定，所有数据都必须符合要求。

　　至于归档和备份，针对应用程序的数据精简功能具有明确价值，而且有时间为数据组定制精简过程。但是，对于活动数据组而言，程序的专属性可能会引起性能瓶颈，无法切实压缩容量。

　　需求5：不受存储影响

　　如果是混合的供应商IT基础架构，那么在所有平台中应用相同的数据精简工具，不仅可以增加ROI，还可以简化实施过程和管理过程。如果对每个存储平台应用不同的数据精简方法，那就需要事先培训，否则可能会引起存储层的混乱。
　　
　　需求6：补充备份优化方案

　　这些工作都是为了优化Tier 1存储，如果要备份Tier 1存储，最好是以优化后的（压缩的或重复删除的）格式备份。如果在备份之前，将数据扩展回原来的格式，纯属资源浪费。

　　扩展数据组、供备份使用时需要满足：

　　存储处理器和外部读取器的资源用于增长数据；
　　扩展网络资源，将数据发送到备份目标中；
　　为备份存储设备分配额外的资源，用于存储数据。
　　即使备份存储设备能执行重复数据删除等数据压缩功能，也要以优化后的格式将数据发送到存储设备，从而使得重复删除系统更加有效。

　　利用备份优化方案补充主存储优化方案，这一点至关重要。