Сжатие данных в системах хранения: Повышение эффективности и производительности

Оптимизация пространства всегда была одной из важных задач в сфере информационных технологий. Свободного места не бывает много, поэтому, начиная с самых первых компьютеров, начали появляться методы сжатия информации. Они менялись, в зависимости от актуальности той или иной проблемы – сначала было важно максимально эффективно сжимать код и текстовую информацию, потом стало очевидно, что объемы текста незначительны, по сравнению с мультимедиа, и нужно учиться сжимать музыку, изображения, видео. В какой-то момент стало казаться, что развитие технологий хранения решит проблему, но на кратное увеличение возможностей хранилищ мир ответил экспоненциальным увеличением объема данных. Сегодня, наряду с достижениями из мира жестких дисков и SSD, эффективное сжатие – это краеугольная технология, которая позволяет пользователям, предприятиям и облачным провайдерам справляться с потоком данных.

Эта статья – обзор основных понятий и технологий, связанных с компрессией, небольшой экскурс в историю и анализ современных и будущих решений с точки зрения систем хранения данных.

Что такое сжатие данных?

Сжатие данных — это метод уменьшения размера данных за счет более эффективного кодирования информации. Основная цель сжатия — минимизировать количество пространства для хранения данных, а также максимизировать пропускную способность интерфейсов. Удаляя избыточные или ненужные элементы, данные могут быть представлены в более компактной форме.

Существует два основных типа сжатия данных: сжатие без потерь и сжатие с потерями.

• Сжатие без потерь (lossless): При сжатии без потерь данные сжимаются без утраты информации. Исходные данные могут быть идеально восстановлены из сжатых данных. Этот метод подходит для приложений, где важна точность, например, текстовых документов, баз данных или исполняемых файлов. Примеры алгоритмов сжатия без потерь: кодирование Хаффмана, алгоритм Lempel-Ziv-Welch (LZW) и DEFLATE. Более подробно алгоритмы мы рассмотрим дальше в статье.
• Сжатие с потерями (lossy): Сжатие с потерями, напротив, уменьшает размер файлов за счет удаления менее важных данных, что делает невозможным полное восстановление исходных данных. Хотя это приводит к более высокому коэффициенту сжатия, компромисс заключается в потере качества, поэтому этот метод обычно используется для мультимедийных файлов, таких как изображения, аудио и видео. Пример алгоритмов с потерями: JPEG для изображений, MP3 для аудио и MPEG для видео.

За исключением специальных случаев и нишевых решений, в сфере корпоративного хранения данных используется только сжатие без потерь.

Важность сжатия данных в сетях и системах хранения данных

Системы хранения данных, особенно используемые крупными организациями, сталкиваются с постоянным давлением для удовлетворения растущих потребностей в данных. Сжатие данных решает эти проблемы, обеспечивая более эффективное использование хранилища. Вот несколько ключевых причин, по которым сжатие данных важно в системах хранения:

1. Снижение затрат на хранение: Сжимая данные, организации могут уменьшить объем физического или виртуального пространства для хранения. Это особенно важно в корпоративных средах, где большие объемы данных хранятся на дорогих устройствах хранения, таких как SSD. Сжатие может значительно снизить затраты, связанные с оборудованием, охлаждением и обслуживанием.
2. Улучшенная передача данных: В распределенных системах хранения данные часто передаются между различными местоположениями или устройствами. Сжатые данные требуют меньшей пропускной способности, что приводит к более быстрым временам передачи и снижению затрат на сеть. Это особенно ценно в облачных средах, где затраты на пропускную способность могут быстро накапливаться.
3. Повышенная производительность: Сжатые данные занимают меньше места на устройствах хранения, что ведет к лучшему использованию кэшей и ускорению операций чтения/записи. В некоторых случаях это может привести к улучшению производительности приложений, особенно в системах, которые часто обращаются к большим наборам данных. Обратная сторона медали – это повышенные затраты вычислительных ресурсов, которые требуются для распаковки сжатых данных. В данном случае важно понимать частоту обращения к данным и их статичность.
4. Долгосрочные резервные копии и хранение: Резервное копирование данных необходимо для обеспечения непрерывности бизнеса. Однако частые резервные копии могут потреблять значительные объемы места для хранения. Применяя сжатие, резервные данные могут храниться более эффективно, что позволяет дольше сохранять их и быстрее восстанавливать в случае сбоев. Особенно эффективно это работает в паре с дедупликацией.
5. Экологические преимущества: Центры обработки данных известны своим высоким энергопотреблением. Сокращая количество необходимого оборудования для хранения с помощью сжатия, организации могут снизить потребление энергии и углеродный след, способствуя более устойчивым практикам работы с данными.

Техники сжатия данных в системах хранения

Существует несколько методов сжатия данных, которые часто используются в системах хранения. Эти методы различаются по своей сложности, эффективности и компромиссам между коэффициентом сжатия и вычислительной нагрузкой.

1. Кодирование Хаффмана: Кодирование Хаффмана — это популярная техника сжатия без потерь, используемая во многих форматах файлов, таких как ZIP и PNG. Оно работает, назначая более короткие двоичные коды для более частых значений данных и более длинные коды для менее частых значений, тем самым уменьшая общий размер данных.
2. Алгоритм Lempel-Ziv-Welch (LZW): LZW — это еще один алгоритм сжатия без потерь, широко используемый в системах хранения. Он работает, создавая словарь шаблонов в данных и заменяя повторяющиеся вхождения более короткими ссылками на словарь. Этот метод обычно используется в форматах GIF и TIFF, а также в утилитах для сжатия файлов, таких как команда compress в UNIX.
3. Кодирование длин последовательностей (RLE): RLE — одна из самых простых форм сжатия данных. Оно работает, определяя последовательности повторяющихся значений данных (или “серии”) и заменяя их одним значением и счетчиком количества повторений. Хотя RLE эффективно для определенных типов данных, таких как простая графика или текст, оно менее эффективно для сложных наборов данных.
4. DEFLATE: DEFLATE — это комбинация кодирования Хаффмана и сжатия LZ77, широко используемая в форматах, таких как ZIP, gzip и PNG. Этот метод достигает хорошего баланса между коэффициентом сжатия и скоростью, что делает его популярным выбором для архивирования и передачи файлов.
5. Дельта-кодирование: Дельта-кодирование работает, храня только различия между последовательными данными, а не сами данные. Этот метод полезен в сценариях, когда данные изменяются поэтапно со временем, например, в файлах с контролем версий или системах резервного копирования.
6. Сжатие на уровне блоков: В системах хранения сжатие на уровне блоков сжимает данные на уровне блоков хранения, а не на уровне файлов. Такой подход обеспечивает лучшую эффективность хранения и часто используется в корпоративных решениях для хранения данных, таких как SAN и NAS устройства.

История алгоритмов сжатия – отдельная интересная тема. Методы сжатия, используемые сегодня, являются популярными зачастую не из-за своей максимальной эффективности, а из-за того, что их использование не сопряжено с рисками нарушения патентов. В 1980-1990-х годах были целые патентные войны, связанные с алгоритмами сжатия. Историю развития сжатия без потерь можно почитать, например, в этой статье.

На сегодняшний день, основными алгоритмами, которые используются в программной среде в сфере хранения данных (Ceph, ZFS, GlusterFS, MinIO, Swift, Lustre, BeeGFS, Btrfs), являются LZ4, Zlib, Zstd, Gzip.

В аппаратных решениях типа дисковых массивов или коммутаторов SAN зачастую используются проприетарные алгоритмы сжатия, а также, в высокопроизводительных системах (HPE 3PAR, NetApp AFF, EMC PowerMax, Pure Storage FlashArray), специальные чипы (ASIC). Использование аппаратного сжатия позволяет разгрузить процессоры на контроллерах массивов, обеспечить предсказуемую производительность и задержки.

Проблемы сжатия данных в системах хранения

Несмотря на многочисленные преимущества сжатия данных, существуют и проблемы, с которыми организации должны справляться для обеспечения эффективного внедрения.

1. Нагрузка на систему: Компрессия и распаковка данных требуют вычислительных ресурсов. В реальных приложениях или системах с ограниченной вычислительной мощностью эта нагрузка может привести к узким местам в производительности. Важно найти правильный баланс между коэффициентом сжатия и скоростью обработки.
2. Фрагментация данных: Сжатие может привести к фрагментации данных на устройствах хранения, особенно в системах, где файлы часто обновляются или удаляются. Фрагментированные данные могут привести к уменьшению общей производительности системы. Для решения этой проблемы необходимо применять стратегии дефрагментации.
3. Влияние на шифрование: В некоторых случаях использование компрессии перед шифрованием может снизить стойкость к взлому. Алгоритмы шифрования зависят от случайности в данных, а сжатие снижает эту случайность, что может облегчить расшифровку данных с использованием статистических методов. При работе с данными необходимо учитывать надлежащие стратегии шифрования.

Будущие тенденции и инновации

С ростом потребностей в хранении данных появляются новые достижения в технологиях сжатия, которые призваны решить проблемы современных систем хранения. Некоторые из будущих тенденций в этой области включают:

1. Сжатие с использованием AI: Алгоритмы машинного обучения разрабатываются для создания более эффективных методов сжатия путем изучения специфических закономерностей в данных. Сжатие на основе ИИ может повысить степень сжатия без ущерба для производительности.
2. Сжатие в реальном времени: С увеличением вычислительных мощностей сжатие и распаковка данных в режиме реального времени могут стать более осуществимыми, что позволит сжимать потоки данных, такие как видео или данные с датчиков, без влияния на производительность.
3. Аппаратное ускорение: Специализированное оборудование, такое как чипы для сжатия и FPGA, может разгружать задачи сжатия с основного процессора, снижая нагрузку и повышая скорость сжатия. Это особенно полезно в высокопроизводительных вычислениях и средах центров обработки данных.

Заключение

Сжатие данных — это одна из ключевых технологий, позволяющая справиться с растущим объемом данных, и в современных системах хранения это важная часть функционала. Уменьшая размер хранимых данных, организации могут снижать затраты, повышать производительность и обеспечивать, чтобы инфраструктура хранения эффективно масштабировалась вместе с растущими потребностями. Однако методы сжатия должны быть тщательно выбраны для обеспечения баланса между производительностью, стоимостью и целостностью данных. С развитием технологий сжатия системы хранения станут еще более эффективными, что позволит бизнесу более эффективно хранить и управлять данными, чем когда-либо ранее.

Отслеживать