أخبار ar.wedoany.com، أطلقت هواوي بطاقة ضغط أجهزة، تدّعي أنها تحقق نسبة تقليص بيانات تصل إلى 90:1 في سيناريوهات بيانات النسخ الاحتياطي عالية التكرار. تشير هذه القيمة تحديدًا إلى البيانات عالية التكرار مثل النسخ الاحتياطي الكامل اليومي للأجهزة الافتراضية المتراكمة بمرور الوقت، وتؤكد هواوي أن هذا الأداء يتفوق بنسبة 20% على الحلول الرائدة الحالية في سوق تخزين المؤسسات.

تُعد بطاقة الضغط هذه جزءًا من نظام تخزين النسخ الاحتياطي OceanProtect القائم على الذاكرة الفلاشية بالكامل من هواوي، وقد تم إطلاقها مع الطرازين الجديدين X8100 وX9100. تعتمد تقنية الضغط على عائلة خوارزميات خاصة تطلق عليها هواوي اسم HZU، والتي تصفها الشركة بأنها تستخدم تحويلًا غير خطي سريعًا مقترنًا بأسلوب تنبؤ خفيف الوزن بالسياق. وتقول هواوي إن هذه الطريقة تتفوق على نموذج ضغط Lempel-Ziv المستخدم منذ فترة طويلة، حيث ترفع نسبة الضغط بنحو 30% في ظل ظروف قابلة للمقارنة. وقد حصلت هذه التقنية الديناميكية على براءة اختراع، وتغطي أساليب إزالة التكرار والضغط المستخدمة في بنية النسخ الاحتياطي بأكملها من هواوي.

يتم تقليص البيانات على أربع مراحل مستقلة: أولاً، المعالجة المسبقة لتنظيف البيانات الواردة، ثم إزالة التكرار متعددة الطبقات والمضمنة ومتغيرة الطول، يليها ضغط HZBC، وأخيرًا الضغط على مستوى البايت للبيانات المتبقية. أثناء التشغيل، تستطيع بطاقة الضغط تفريغ حوالي 22% من متطلبات المعالجة من وحدة المعالجة المركزية الرئيسية لنظام النسخ الاحتياطي. حقق الجيل السابق من أنظمة OceanProtect نسبة تقليص بلغت 72:1، بينما زادت سرعة تشغيل الجيل الجديد بنسبة 50%.

يستخدم نظام OceanProtect وسائط تخزين من نوع QLC، إلى جانب مناطق SLC محجوزة للبيانات الساخنة التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. يهدف هذا المزيج إلى دعم سرعات قراءة أسرع أثناء استعادة بيانات النسخ الاحتياطي في حالات الانقطاع. نظرًا لأن تكلفة محركات الأقراص ذات الحالة الصلبة لكل تيرابايت من السعة أعلى بكثير من الأقراص المغناطيسية، فإن الحصول على مساحة تخزين فعالة أكبر من نفس محركات الأقراص المادية يحسن بشكل مباشر الجدوى الاقتصادية لأنظمة النسخ الاحتياطي القائمة على الذاكرة الفلاشية بالكامل. قد يحتاج العملاء المحتملون إلى اختبار منصة OceanProtect مباشرة على مجموعات بيانات النسخ الاحتياطي الخاصة بهم، حيث يعتمد تأثير التقليص الفعلي بشكل كبير على مجموعة البيانات وسياسات الاحتفاظ وظروف النشر المحددة.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com