Günümüzde artan veri hacmi, şirketlerin veri yönetimi ve depolama stratejilerini yeniden düşünmesini gerekli kılmıştır. Veri yinelenmesini giderme (data deduplication), veri depolama sistemlerinde aynı veya benzer veri kopyalarının tespit edilerek tek bir kopya halinde saklanmasını sağlayan bir tekniktir. Bu yöntem, hem depolama alanından tasarruf edilmesini hem de veri yönetiminin daha verimli hale gelmesini mümkün kılar.
Bu yazıda, veri yinelenmesini giderme kavramının ne olduğu, nasıl çalıştığı, avantajları ve şirketlerin bu teknolojiden nasıl faydalanabileceği ele alınacaktır.
Veri deduplikasyonu, veri setindeki tekrarlayan bilgileri belirleyerek bu bilgileri birleştirir. Sistem, her veri segmentine bir hash değeri atar ve aynı hash değerine sahip veri segmentlerini tespit eder. İşte bu sürecin temel adımları:
Veri deduplikasyonu, tekrarlayan verileri ortadan kaldırarak depolama alanını %50’90 oranında azaltabilir. Bu, hem yerel depolama hem de bulut sistemleri için önemli maliyet avantajları sunar.
Yinelenmeyen veri setleri, daha az yer kapladığı için yedekleme ve kurtarma süreçlerini hızlandırır.
Deduplication, veri aktarımlarında gereksiz yinelenen bilgileri ortadan kaldırır. Bu da şirketlerin bant genişliğini daha verimli kullanmasını sağlar.
Daha az veri depolama ihtiyacı, enerji tüketimini ve donanım maliyetlerini azaltır.
Veri depolama işlemi sırasında gerçekleştirilir. Veri, depolama sistemine yazılmadan önce deduplikasyondan geçer. Bu yöntem, anında tasarruf sağlar ancak daha fazla işlem gücü gerektirebilir.
Veri, önce depolama alanına yazılır ve daha sonra deduplikasyon uygulanır. Bu yöntem, anında bir etkisi olmasa da yoğun ış yükü olan sistemler için daha uygundur.
Bu yöntem, farklı sistemler veya lokasyonlarda saklanan verileri tek bir merkezden analiz eder ve deduplikasyon yapar. Bu sayede daha geniş ölçekte tasarruf sağlanabilir.
Deduplication, yedekleme işlemlerinde saklanan veri miktarını azaltarak felaket kurtarma planlarını daha etkili hale getirir.
Bulut servis sağlayıcıları, veri deduplikasyonu sayesinde hem maliyetlerini azaltır hem de daha fazla müşteriye hizmet sunabilir.
Kurumsal e-posta sistemlerinde sıklıkla yinelenen dosya ekleri veya mesajlar bulunur. Deduplication, bu yinelenmeleri azaltarak depolama ihtiyacını minimize eder.
Sanal makineler, genellikle benzer veri setlerini kullanır. Deduplication, bu ortamların depolama verimliliğini artırabilir.
Veri deduplikasyonu, artan veri hacmiyle başa çıkmak isteyen şirketler için vazgeçilmez bir teknolojidir. Bu yöntem, hem maliyetleri düşürmek hem de veri yönetimini optimize etmek için etkili bir çözüm sunar. Ancak bu teknolojinin başarıyla uygulanması için doğru stratejiler ve uygun altyapı gereklidir. Şirketinizin veri deduplikasyonu projelerinde destek almak için Komtaş uzmanlığından faydalanabilirsiniz.
Transfer Learning is a powerful technique used to speed up the training process and improve the performance of artificial intelligence and machine learning models. Transfer learning enables a model to reuse knowledge learned in a previous task in another task.
Self-attention is one of the key technologies transforming information processing methods in AI and deep learning models.
Data management is the implementation of policies and procedures that enable organizations to have control over business-critical data.
We work with leading companies in the field of Turkey by developing more than 200 successful projects with more than 120 leading companies in the sector.
Take your place among our successful business partners.
Fill out the form so that our solution consultants can reach you as quickly as possible.
By combining our 30+ years of experience and experience with the centers of excellence in our ecosystem, we prepare your organization to lead the digital transformation!
