We verwerken steeds meer data door alle devices die verbonden zijn aan ons netwerk. Het resultaat? Een stortvloed aan data. Dataverwerking is daarom een grote prioriteit geworden. Maar hóe filter je nu de meeste relevante informatie uit die data?
Lees hier hoe je door het gebruik van slimme software jouw data op een efficiënte manier verwerkt met datareductie.
Dataverwerking is inmiddels een van de prioriteiten van elke IT manager. We verwerken steeds meer data door alle devices die verbonden zijn aan ons netwerk en de ontwikkeling van IoT. Dit levert een stortvloed aan meetgegevens op.
De hoeveelheid ongestructureerde data die bedrijven opslaan zal naar verwachting drie keer zoveel zijn in 2024. Daarom is het belangrijk dat je op de goede manier omgaat met die enorme berg aan data. Automatische dataverwerking is dan ook noodzakelijk voor het verkrijgen van relevante informatie. Maar hoe filter je deze datastroom? Maak gebruik van slimme software voor dataverwerking, oftewel datareductie.
De voordelen van datareductie
Wat zijn nou eigenlijk de voordelen van deze slimme dataverwerking? Als jij je data op een efficiënte manier reduceert dalen de kosten per GB, storage én je energieverbruik. Zo kun je grotere volumes opslaan binnen dezelfde rackspace: je hebt dus meer fysieke capaciteit met minder geheugen.
Zo maakt datareductie jouw besparingen op voorhand inzichtelijk en dus voorspelbaar. Jouw data wordt vanaf nu in het systeem geladen waardoor je niet plotseling verrast wordt met ruimtetekort in jouw datacenter. Zo kun jij met gestructureerde data efficiënter innoveren, differentiëren en producten sneller op de markt kunnen brengen.
Maar naast deze praktische voordelen heeft datareductie nog een andere belangrijke functie: het voorkomt gevaarlijke datalekken. De kans op datalekken wordt namelijk een stuk kleiner als je ervoor zorgt dat je de opgeslagen data minimaliseert en het op maximaal drie plekken aanwezig is. Dat maakt je datastorage niet alleen efficiënter, maar ook veiliger.
Meer lezen? Download onze gratis infographic 'Efficiënte data storage: Zo pak je het aan'.
Filter belangrijke data met datareductie
Maar hoe werkt datareductie precies?
Datareductie is een overkoepelende term van technologieën die de storagecapaciteit reduceren om zo een bepaalde dataset te kunnen verwerken. Dit gebeurt met behulp van deduplicatie en compressie. Tussen het meten van de data en het toekennen van een bepaalde betekenis aan die data vindt de dataverwerking plaats.
Datacompressie vs. data deduplicatie
Elke organisatie is anders, en daarmee de behoefte aan datareductie ook. Datareductie kan dan ook op verschillende manieren uitgevoerd worden. We kunnen datareductie onderverdelen in twee hoofdtypen: datacompressie en datadeduplicatie.
Datacompressie
Met deze techniek wordt de informatie gecodeerd met behulp van minder databits. Compressie-algoritmen kunnen verlieslatend (informatie gaat verloren, resolutie data neemt af) en verliesvrij zijn (alles wordt behouden door verwijderen van statistische redundantie).
Datadeduplicatie
Hiermee elimineer je dubbele kopieën van data binnen een opslagvolume of over het gehele systeem. Deduplicatie maakt gebruik van patroonherkenning om overbodige data te identificeren. Deze worden vervangen door verwijzingen naar een enkele opgeslagen kopie.
Datareductie door deduplicatie en compressie zorgt ervoor dat Flash betaalbaar is
All-flash is bijna altijd duurder dan de traditionele spinning disks, vooral met betrekking tot ruwe capaciteit. Maar maak je gebruik van deduplicatie, compressie en andere data-reductie technieken? Dan zijn flashopslag-oplossingen meteen een stuk betaalbaarder. De kosten per opgeslagen gigabyte komen op die manier aanmerkelijk lager uit ten opzichte van schijfopslag.
E-book Hybrid cloud
Je kunt niet meer zonder een modern datacenter. Maar waar moet je rekening mee houden? En welke storage oplossing past het beste bij jou?
Powered by
