解读数据紧缩的三大误区 用最便捷的模式处置海量数据存储疑问
在数字经济时代的当天，数据曾经成为企业的外围资产，推进着企业的业务翻新与可继续开展。随着云计算、物联网、5G等新兴技术的落地运行，企业失掉数据的模式变得越来越便捷，数据量出现出爆炸式增长的态势。IDC预测，2024年环球将发生157ZB数据。其中，中国新增数据39ZB，占环球24.8%。另外，中国数据增量的复合增长率达26.3%。
高速增长的数据，给企业的存储系统带来了渺小的压力。为了应答数据存储应战，企业一方面须要依据需求构建灵敏的存储扩容处置打算，另一方面也要选用愈加正当的数据治理模式。其中，数据紧缩便是一种不错的选用。
数据紧缩及其长处
所谓数据紧缩，是在不失落有用消息的前提下，经过不同的工具去除掉数据两边的多余成分，即冗余度，用起码的硬盘空间存储最少数字消息的技术。随着音视频、图形图像等非结构化数据的少量发生，数据紧缩技术变得愈减轻要。
在团体电脑中，绝大局部用户都经常使用过WinRAR、ZIP这类的紧缩工具，它们能够将少量的数据启动紧缩，以缩小硬盘空间的经常使用率。实践上，除了这些比拟罕用的软件之外，还有一些专门针对图片、视频、PDF等文件的紧缩工具，它们能够将一个1GB以上的文件轻松地紧缩到几百兆，假设不在意紧缩后的文件品质，甚至能够将1GB的文件紧缩到几十兆。
在数据中心外部，庞大的数据量让数据紧缩技术更能够大显神通。关于企业而言，借助数据紧缩技术岂但能够清楚降落数据存储的老本，而且有助于提高网络传输性能，降落带宽老本，带来更好的数据经常使用体验，这也成为目前很多低劣的存储产品具有成熟的数据紧缩处置打算关键要素。
不过，时至今天依旧有很多用户对数据紧缩存在很多的意识误区。因此，咱们必需经过打破他们关于数据紧缩和战略的三个最经常出现的误区，来让数据治理愈加明晰。
数据紧缩的三大误区
误区一：数据紧缩会形成不用要的性能损失
无须置疑，数据紧缩必需会带来数据中心主机性能的损失，但随着SSD在数据中心的宽泛运行，数据紧缩所带来的性能损失越来越小。这是由于咱们可以经过对闪存存储的优化，让数据在写入环节中启动紧缩，并在数据读取时启动解紧缩，以此来缩小对主机性能的影响。
实践上，随着技术的开展，数据紧缩岂但不会影响数据中心性能，还会对主机性能带来踊跃的影响：
1）紧缩后数据读取和写入硬盘的消息更小，能够提高继续的随机写入性能，增强混合上班负载下的读取提前，提高写入速度。与此同时，即使能够应用最小的数据可紧缩性，也可以清楚提高硬盘的性能和长久性，尤其是在高 IOPS 环境中特意清楚。
2）当数据具有高度可紧缩性，且混合IO 中的上班负载越重，则能够打破硬盘容量的物理极限，提高存储密度并降落数据存储老本，同时清楚提高性能，降落存储能耗。
3）数据紧缩还能够有效提高网络传输的效率，提高网络性能，降落网络提前和带宽老本。
误区2：数据紧缩只要一条途径
很多企业以为数据紧缩只要一条门路，那就是靠主机上的CPU口头处置，来实现数据的紧缩。实践上并非如此。
随着数据类型变得愈加复杂多样，结构化、非结构化、半结构化数据的出现，企业须要依据自己的实践状况来选用数据紧缩的模式，既可以选用经过间接在SSD中对数据口头紧缩，以此来监禁CPU资源，并降落读写提前，也可以选用应用CPU、GPU等启动计算资源启动数据紧缩，以提高数据紧缩的效率。
可以说，技术的开展让数据紧缩技术变得愈加多样化，不同的企业须要依据自身的实践状况，从数据性能和数据生命周期治理的角度来选用适宜的数据紧缩模式，寻觅最适宜的一种数据紧缩方法，满足关于数据应用、数据治理的共同需求。
误区3：数据紧缩技术复杂且紧缩比例小
很多企业之所以没有将数据紧缩视为处置数据存储和数据治理的工具，是由于他们以为数据紧缩技术复杂，且紧缩比例小，不值得关注。
实践上，作为一种最便捷、最适用的底层基础技术，数据紧缩技术并不复杂，甚至很多成熟的存储系统厂商都提供数据紧缩处置打算。并且，由于目前简直一切的数据都是可紧缩的，即使紧缩比拟小，由于其并不会额外消耗过多的资源，也能够带来清楚的成果。尤其是对图形图像、视频等非结构化数据的紧缩比拟大，能够清楚地节俭存储空间。
写在最后：
降本增效曾经成为往年的热点。面对数字化时代的来到，企业须要思索如何才干降落基础架构的总体领有老本？如何在降落功耗的同时提高存储容量和性能？面对这些疑问时，数据紧缩技术可以成为不错的选用。
这是由于，随着AIGC时代的来到，企业治理者一方面需求迫切的失掉更多的数据，以此来失掉洞察，另一方面，又要致力提高存储的经常使用效率，降落IT基础设备的老本。作为一项最基础的数据治理技术，数据紧缩能够让企业用最小的老本，失掉最大的收益。
当然，咱们倡导企业要依据不同的数据存储需求，来选用最适宜自己的数据紧缩处置打算，以此来平衡计算、存储和网络基础设备资源之间的掂量，最大化降落企业的TCO。
