宣扬5:1 ，戴尔带揭的本实践只要2:1?开数
你是不是也遇到过这样的。
“数据减缩焦虑”?据减
为什么他人的数据紧缩比那么高。
自己的缩比却差强人意?
莫非是厂商画的“大饼”?
别急!今日咱们就来揭开 。
“数据减缩比”的戴尔带揭的本本相 。
在布置全闪存储阵列时 ，开数数据减缩才干一直是据减客户重视的一大要点 。最近听到有朋友戏弄 ：“宣扬里写着5:1 ，缩比怎样我看到的戴尔带揭的本减缩比只要2:1 ?” 。
这时候 ，开数不少人都会发生疑问 ：这数据减缩比 ，据减究竟靠谱吗?缩比
首要，咱们需求先厘清两个要害条件 。戴尔带揭的本
满意5:1的开数减缩比确保的 。
2个条件 。据减
01数据自身有必要是“可紧缩”的 ，
5:1的减缩比确保仅适用于可减缩数据 。
也就是说 ，只要在数据具有可去重、可紧缩特性的条件下 ，减缩机制才干有用发挥作用 。而以下类型的数据一般被视为不行减缩数据，不计入确保规模：
● 现已在主机端紧缩的数据;
● 经加密的数据;
● 图片 、 。音频 。 、 。视频 。 、PDF文件等非结构化数据 。
换句话说 ，除掉这些特别类型 ，绝大多数常见事务数据(如数据库 、日志文件、虚拟机数据等)都归于可减缩领域 ，才有或许完成乃至逾越5:1的作用 。
02设备的运用容量需到达必定水平 。
在数据至少写入50%的物理固态硬盘空间时，确保条款才适用 。
此外，还需留意：该减缩比确保适用于在一开始就已装置并继续运转Powe 。rS 。toreOS 4.0及更高版别的新产品 。
为什么要有这两个条件?
首要咱们需求知道：数据减缩(包含重复数据删去和数据紧缩)并不是全能的 ，尤其是关于图片 、音频 、视频等相似的这些非结构化数据文件来说，自身就有较强的不行重删和紧缩的特性 ，再。智能 。的重删紧缩 。算法 。也难以见效 。
这类数据更适合存放在专用存储渠道 ，比方戴尔PowerScale上，其具有超卓的非结构化数据管理与拜访功用 ，在视频监控 、媒体内容 、印象归档等场景中体现尤为超卓。
而PowerStore更适合的场景是运转如企业中心数据库 、ERP 、CRM体系，以及虚拟化环境(如VMware虚拟机和虚拟桌面VDI场景)等，这些事务数据一般是结构化数据 ，有较高的重复数据份额 ，因而能完成较好的数据减缩作用 。
依据数据特性，将数据与适宜的渠道匹配 ，不只能提高功用体现 ，也能更充沛开释存储体系的价值 。
自诞生五年来 ，PowerStore已成功布置于全球90余个国家和地区;服务目标掩盖超90%的《财富》500强企业。
其次 ，为什么必定要数据用量到达50%才干精确评价减缩作用呢?
从技能视点讲 ，PowerStore的数据减缩服务包含重复数据删去(Data Deduplication)和数据紧缩(Data Compression)功用。
其间，重删技能经过数据指纹(Fingerprint)进行辨认和比对 ，PowerStore在阵列内部存储资源之间进行大局指纹比较，跟着数据量的添加 ，阵列能辨认出更多重复数据块 。
能够看到，重删技能的原理是辨认出重复的数据块 。当数据量较小时 ，重复数据的概率理论上或许会更低，因而数据减缩作用或许不显着 、减缩比较低;而当容量运用超越50%时 ，数据量采样比对的样本添加，重复数据概率理论上或许会更高 ，由此或许数据减缩作用会得到提高 ，终究一般能到达乃至超越初始许诺的5:1 。
所以 ，当你看到初期数据减缩不如预期时 ，无需着急 ，跟着存储数据的不断添加 ，PowerStore的数据减缩才干也会越用越显着 ，这是由数据减缩技能的实质所决议的 。
实践上 ，早在2021年戴尔发布PowerStore起 ，就明确提出了“4:1数据减缩确保” ，并且在2024年发布PowerStore 4.0软件微码后 ，进一步将数据减缩比确保提高到了5:1 ，这无疑显现了戴尔对自身产品技能实力的强壮决心 。
依据ESG发布的《戴尔PowerStore数据功率》陈述也显现 ，在PowerStore 4.0版别之前(许诺4:1减缩比时) ，经过查询客户现场数据 ，针对可减缩数据的实践均匀减缩率就现已超越了5.2:1 ，这也充沛印证了PowerStore在实践事务中的突出体现。
假如没到达 5:1，会“补偿”吗?
关于少量情况下未到达预期数据减缩比的用户 ，戴尔的数据减缩许诺绝非“坐而论道” 。
若未到达约好的数据减缩比 ，戴尔将会补偿容量，补偿容量为产品陈述的可减缩数据逻辑可用容量与满意确保所需容量之差 ，但不超越产品可用物理容量的50% 。
例如 ，某公司购买PowerStore 500T用于虚拟化环境 ，当紧缩比未到达4:1时 ，Dell不只按协议供给了额定的硬盘补偿，因为硬盘插槽缺乏，戴尔乃至会自动供给扩展柜。这也说明晰戴尔对数据减缩许诺的坚决履行情绪 。
此外 ，PowerStore的实时数据减缩技能自身有一个巨大优势 ：功用无损 。也就是说，在重删紧缩的一起 ，存储功用并不会因而下降 ，用户能够放心肠运用重删紧缩功用，而不用忧虑会献身功用 。
所以 ，理性看待数据减缩作用 ，需求了解数据类型 、运用场景和适用条件 ，PowerStore所供给的实时数据减缩技能 ，在绝大多数典型数据环境下 ，都能完成优异的数据减缩作用 ，在某些高度标准化的场景 ，如虚拟桌面(VDI)，客户实践可观测到6:1 、乃至7:1的减缩作用 。
当然 ，在通用VM混合布置 、数据来历杂乱、去重紧缩性不高的场景中 ，终究减缩比也会相应改变 。因而 ，了解数据特性 、了解体系机制 、合理规划布置方法，是充沛发挥PowerStore价值的要害一环。
最终提示一下 ：购买阵列之前 ，不清楚的当地直接问戴尔技能顾问 ，他们会很愿意帮你回答清楚 。
期望以上解说 ，能协助你更好地了解和运用PowerStore，也能让你在数据减缩这件事上心里更有底、更安心 。
附：怎么检查可紧缩数据 。
能够在经过PowerStore Manager 、CLI或经过REST A。PI 。检查阵列 、卷组或卷等级的陈述 ，以了解以下信息：
● 整体DRR成果;
● 仅可减缩数据的DRR;
● 不行减缩的数据量 。
