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 7 数据缩减技术方案比较

Tab.7 Comparison of data reduction technology schemes

方案 关键点 优点 缺点 RAD[29] 优化GC性能，根据数据块的可靠性需求采用不同的纠删编码方案 GC性能、可靠性、存储效率均提升 复杂度高，权衡存储与可靠，性能开销大，一致性难保 DARM[86] 去重感知冗余管理，利用语义信息提升存储可靠性 提升可靠性，降低存储开销 实现复杂性, 性能依赖参数的正确配置 ASDDS[88] 考虑隐私泄漏与审计伪造，提升数据安全与可信度 降低用户的密钥存储成本, 保证密钥的可恢复性和审计结果的可靠性 实现复杂性，性能依赖参数的正确配置 DCStore[89] 提供数据外包到云端的解决方案，以实现成本效益和高可用性 提高可用性，降低存储成本，提高访问性能，增强数据容错能力 实现复杂性，依赖云服务提供商，网络带宽限制 RepEC-Duet[90] 通过结合数据去重和差量压缩技术，提高存储系统的可靠性和性能 存储空间高效利用，数据恢复性能提升，缓存局部性维护 复杂性增加，缓存管理挑战，平衡性能与可靠性 RepEC+[91] 结合副本与纠删码，历史驱动差量压缩，提升可靠性与恢复效能 存储空间高效利用，数据恢复性能提升，减少循环碎片化 复杂性增加，缓存管理挑战，平衡恢复性能与存储开销