数据去重与缩减技术的系统分类与性能分析

奎晓燕,张敏,肖伶,李钦松,陈立明,张文生,邹北骥

Systematic classification and performance analysis of data deduplication and reduction techniques

Xiaoyan KUI,Min ZHANG,Ling XIAO,Qinsong LI,Liming CHEN,Wensheng ZHANG,Beiji ZOU

表 6 基于系统开销的方案比较

Tab.6 Comparison of schemes based on system overhead

方案 关键点 优点 缺点 HDS[67] 减少随机访问与并发元数据开销，降低碎片化，提升主存储性能 减少元数据开销，提升存储效率，优化I/O性能 去重覆盖有限，复杂性高，缓存管理难，扩展受限 FADD[68] 利用文件的语义信息（如文件类型和大小）指导数据去重过程 针对性强, 减少系统开销, 提升存储性能, 灵活性高 初始投入成本及实现复杂度高, 存在安全性问题和隐私问题 BEDD[69] 提出小规模平衡化边缘数据去重问题优化解法及大规模次优方案 延迟约束下综合优化去重率、存储效益与资源平衡 计算开销主要由云服务商承担 CA-Dedupe[70] 按写请求内容分类，仅在特定类别中执行去重搜索 减少写延迟及内存消耗, 节省存储空间 软件复杂性增加, 性能依赖于文件类型