【ダイジェスト】
自己ストレージユニットの普及とIoTの機能拡張により、日常から大量のデータが生成されています。このデータの増加は、データ管理者にとって保存方法の選択に関する課題をもたらしています。データデデュープは、冗長なデータコピーを削除することで、ストレージの保持量を減らし、余分なストレージコストを節約する手法です。
データデデュープは、ストレージ容量の節約だけでなく、データ保護や最適化にも寄与します。迅速な災害復旧を可能にし、データ損失を最小限に抑える効果があります。また、バックアッププロセスやデスクトップ仮想化の効率化にも貢献します。
データデデュープには、ブロックデデュープとファイルデデュープの二つの一般的な方法があります。ブロックデデュープは重複したデータブロックを、ファイルデデュープは重複したファイルをそれぞれ特定して削除します。デデュープの実行方法には、インラインデデュープとポストプロセスデデュープがあり、それぞれデータがストレージシステム内を流れる際とデータが書き込まれた後に行われます。
データデデュープ技術は、人工知能（AI）の活用により進化を遂げています。強化学習やアンサンブルメソッドなどの新しい手法が開発され、データの増加に対する効果的な解決策としての役割を果たしています。
ニュース解説
データの爆発的な増加は、現代社会の大きな特徴の一つです。特にインターネット・オブ・シングス（IoT）の機能を持つ日常の物が自らデータを生成するようになったことで、この現象は加速しています。企業や組織は、膨大なデータをどのようにして効率的に保存し、管理するかという課題に直面しています。この問題に対処するための一つの解決策が、データデデュープリケーション（デデュープ）です。
データデデュープは、重複するデータを排除し、必要なデータのみを保持することで、ストレージの使用量を減らすプロセスです。これにより、ストレージにかかるコストを削減し、データの管理を効率化することができます。データデデュープは、データ保護やバックアッププロセスの強化、データ損失の最小化、仮想デスクトップインフラストラクチャ（VDI）の効率化など、ストレージ容量の節約以外にも多くの利点があります。
データデデュープには、ブロックレベルで重複を特定して削除する「ブロックデデュープ」と、ファイル全体を比較して重複を削除する「ファイルデデュープ」という二つの主要な方法があります。また、デデュープの実行タイミングによって、「インラインデデュープ」と「ポストプロセスデデュープ」に分けられます。インラインデデュープはデータがストレージシステムを流れる際にリアルタイムで行われ、ポストプロセスデデュープはデータが書き込まれた後に行われます。
さらに、データデデュープ技術はAIの進化に伴い、より洗練された形で展開されています。強化学習やアンサンブルメソッドなどの新しい手法が導入され、データの冗長性をより正確に特定し、効率的なデデュープを実現しています。
このような技術の進化は、データの増加に伴うストレージコストの問題を解決するために重要です。データデデュープは、企業が直面するデータ管理の課題に対して、より経済的で効果的なアプローチを提供することで、今後も重要な役割を果たし続けるでしょう。
from How does data deduplication work?.
