云计算中热门存储技术简析
云计算的云存储技术
云计算的云存储技术云计算是现代科技发展中的一个重要概念，它通过互联网实现资源的共享和服务的提供。
而云存储技术作为云计算的重要组成部分，具有丰富的应用场景和巨大的潜力。
本文将从云存储的定义、特点、优势和应用等方面展开论述。
一、云存储的定义云存储是基于云计算技术的一种数据存储方式，它将数据存放在云平台上的服务器中，用户可以通过网络对数据进行访问和管理。
云存储提供了高效、可靠和安全的存储解决方案，使用户可以享受到低成本、高扩展性和便捷的存储服务。
二、云存储的特点1. 可扩展性：云存储可以根据用户的需求进行扩展，无需进行硬件设备的购置和扩容操作，大大降低了存储成本和管理的复杂性。
2. 可靠性：云存储采用分布式存储技术，数据会被复制到多个物理设备上，即使某个设备发生故障，数据也能够得到保护和恢复，不会造成数据丢失。
3. 安全性：云存储通过数据加密、访问控制和备份等安全措施，保护用户的数据不被未经授权的访问和篡改，并提供灾备备份功能，确保数据的可用性和完整性。
4. 可访问性：云存储可以通过互联网进行远程访问和管理，用户可以随时随地获取自己的数据，方便实现数据的共享和协作。
三、云存储的优势1. 低成本：云存储不需要用户购买昂贵的硬件设备和维护成本，用户只需按需购买存储空间，可以大大降低存储成本。
2. 高可用性：云存储采用冗余备份和负载均衡技术，保证数据的高可用性和可靠性，用户不需要担心数据丢失和不可用的问题。
3. 高扩展性：云存储可以根据用户的需求进行弹性扩展，满足大规模数据存储的需求，支持海量数据的存储和管理。
4. 灵活性：云存储可以根据用户的需求进行灵活配置和管理，用户可以根据自己的业务需求调整存储空间和性能，提高存储效率和利用率。
四、云存储的应用1. 个人存储：用户可以将个人文件、照片和视频等存储到云平台上，随时随地进行访问和共享，方便实现跨设备的数据同步和备份。
2. 企业存储：云存储可以为企业提供高可靠、高扩展和高安全性的存储解决方案，支持企业的数据备份、共享和协作，提升工作效率和数据管理的便捷性。
云计算的数据存储技术
云计算的数据存储技术云计算的数据存储技术是指在云计算环境下，将数据存储在云服务提供商的数据中心中，并通过云计算平台进行管理和访问的技术。
与传统的本地数据存储相比，云计算的数据存储技术具有很多优势，如无需购买、维护硬件设备，实现按需扩展存储容量，提供高可用性和数据冗余等。
1. 面向对象存储（Object Storage）：面向对象存储是一种将数据存储为对象的方式，每个对象都有一个唯一的标识符（Object ID），对象存储可以按需扩展并具有高可用性。
面向对象存储适用于存储非结构化的数据，如图片、音频、视频等。
常见的面向对象存储服务提供商有Amazon S3、Google Cloud Storage等。
2. 文件存储（File Storage）：文件存储是一种类似于传统文件系统的存储方式，可以按照文件和文件夹的形式组织和管理数据。
文件存储适用于存储结构化和半结构化的数据，如文档、日志文件等。
常见的文件存储服务提供商有Amazon EFS、Azure Files等。
3. 块存储（Block Storage）：块存储将数据分成固定大小的块，每个块都有一个唯一的地址，可以在云平台上动态创建、挂载和扩展。
块存储适用于存储数据库、虚拟机磁盘镜像等需要随机访问的数据。
常见的块存储服务提供商有Amazon EBS、Azure Disk等。
4. 关系数据库（Relational Database）：关系数据库是一种结构化的数据存储方式，采用关系模型来描述数据之间的关系，并提供了SQL语言来查询和管理数据。
关系数据库适用于存储结构化的数据，如用户信息、交易记录等。
常见的关系数据库服务提供商有Amazon RDS、GoogleCloud SQL等。
5. 缓存（Cache）：缓存是一种将常用的数据存储在高速存储介质中，以加快数据访问速度的技术。
缓存可以应用于各种类型的数据存储技术，如面向对象存储、文件存储等。
常见的缓存服务提供商有Redis、Memcached等。
关于云存储系统的六大技术分析
关于云存储系统的六大技术分析云存储系统是一种基于云计算技术的存储解决方案，它可以提供大规模的、高可靠性的存储服务。
云存储系统涵盖了多个技术领域，以下是关于云存储系统的六大技术分析。
1.数据存储技术：数据存储是云存储系统的核心技术之一、在云存储系统中，数据被存储在分布式的存储设备上，以实现高可靠、高可扩展性的存储服务。
这种分布式存储技术可以保证数据的冗余备份，以提供数据的可靠性。
常见的数据存储技术包括分布式文件系统、对象存储等。
2.数据传输技术：数据传输是云存储系统中的一项重要技术。
由于互联网的发展，数据的传输已经成为了一个非常重要的环节。
数据传输技术可以通过调整网络传输协议、优化网络拓扑结构、增加网络带宽等方式来提高数据的传输效率和稳定性。
在云存储系统中，数据传输技术的发展可以帮助用户更快速、可靠地将数据存储到云端或从云端中获取数据。
3.数据加密技术：由于云存储系统中用户的数据存储在云端，因此数据的安全性是一个重要的问题。
数据加密技术可以保护用户的数据免受未经授权的访问。
这包括对数据在传输过程中的加密，以及对数据在存储过程中的加密。
数据的加密技术通常包括对称加密和非对称加密等方式，可以有效地保护用户的数据隐私。
4.数据备份和恢复技术：在云存储系统中，数据备份和恢复是非常重要的技术。
数据备份可以提供数据的冗余备份，当发生数据损坏或丢失的情况时，可以从备份中恢复数据。
备份技术可以通过多副本存储、增量备份等方式实现数据的备份。
而数据恢复技术包括快速恢复、增量恢复等方式，可以使用户快速恢复丢失的数据。
5.数据一致性技术：在云存储系统中，数据一致性是一个关键问题。
由于云存储系统可能存储了大量的数据，而这些数据往往需要在多个节点上进行读写操作。
数据一致性技术可以确保多个节点上的数据是一致的，防止数据的不一致性对用户造成的问题。
常见的数据一致性技术包括分布式事务、分布式锁等。
6.性能优化技术：为了提供高效可靠的云存储服务，性能优化技术是不可或缺的。
云计算中的云存储技术介绍
云计算中的云存储技术介绍云存储技术是近年来云计算领域中飞速发展的一个分支，它通常指用虚拟化技术将多个物理存储设备组成一个共享的数据存储池，并通过网络将其提供给用户使用。
云存储技术的出现，给存储行业带来了革命性的变化，极大地推动了数字化时代的发展。
本文将介绍云存储技术在云计算中的应用以及其优势。
一、云存储技术的发展历程随着云计算概念的提出，云存储技术得到了广泛关注和应用。
云存储技术早期并不是新概念，早在2006年，企业就开始尝试采用这种方法来管理和存储数据，但当时它并没有得到大规模普及。
直到2008年，亚马逊发布了其公共云存储服务Amazon S3，使云存储真正进入了公众视野。
此后，Google、Microsoft、IBM等大型IT公司也相继推出了自己的云存储服务，标志着云存储技术进入了成熟期。
二、云存储技术的优势1.强大的可扩展性云存储技术允许用户根据需求对存储空间进行扩展或缩减。
随着数据量的增长，用户可以非常方便地将存储空间扩展到更大的规模。
这对大型企业来说尤为重要，因为它们需要大量的数据存储和处理能力。
2.高可靠性和可用性云存储技术通常采用分布式架构，将数据分散存储到多个物理节点上，从而可以保证数据在不同硬件设备上的备份和冗余。
由于数据存储在多个节点上，即使某个节点出现故障，用户也可以从其他节点上获取已备份的数据，这可以有效地保证数据的可用性和可靠性。
3.低成本云存储技术的出现使得用户不必再购买昂贵的硬件设备来存储数据。
相反，用户只需按需要使用存储空间，并根据需求付费。
这意味着用户只需付出实际使用的费用，大大降低了存储成本。
4.便于管理云存储技术可以极大地简化数据管理。
采用云存储技术，用户可以将数据存储在云上，并使用云端管理工具。
这样，用户就不必担心数据存储空间的管理及备份问题，可以将更多的精力投入到核心业务中。
三、云存储技术在云计算中的应用1.云备份和灾难恢复云存储技术可以为企业提供可靠的备份和恢复服务。
云计算计算机的新型储存方式
云计算计算机的新型储存方式云计算是一种基于网络的计算模式，它将计算机资源和服务通过互联网进行交付和共享。
在传统的计算机中，我们通常会使用硬盘或固态硬盘来进行数据的存储，但随着云计算技术的发展，新的储存方式逐渐崭露头角。
本文将探讨云计算计算机的新型储存方式以及其在信息时代的重要性。
一、云计算的储存方式1. 虚拟化存储虚拟化存储是云计算中常见的储存方式之一。
它通过将多个物理存储设备进行虚拟化，形成一个统一的逻辑存储池。
用户可以通过网络远程访问和管理该存储池，实现对数据的存储和调用。
虚拟化存储不仅提供了更高的存储效率，还增加了数据的可靠性和可扩展性。
2. 对象存储对象存储是云计算中另一种常见的储存方式。
与传统的文件系统不同，对象存储将数据作为对象进行管理，并使用唯一的标识符来区分和访问这些对象。
对象存储不仅能够存储大规模和非结构化的数据，还具备高可用性、高扩展性和灵活性等特点。
它常被用于存储多媒体文件、日志数据等。
3. 分布式存储分布式存储是云计算中一种重要的储存方式。
它将数据分散存储在多个物理设备上，通过分布式算法和技术保证数据的可靠性和可用性。
分布式存储具备高性能、高可扩展性和弹性扩展等特点，能够应对大规模数据存储和处理的需求。
二、云计算储存方式的重要性1. 大规模数据的存储需求随着信息时代的到来，数据的生成和积累呈现爆发式增长的趋势。
传统的硬盘和固态硬盘难以满足大规模数据的存储需求，而云计算储存方式能够提供高可靠性和高扩展性的存储解决方案，满足数据存储的需求。
2. 数据的安全性和可靠性云计算储存方式采用了分布式的存储方式，将数据存储在多个物理设备上，通过冗余备份和错误检测纠正技术来提高数据的可靠性。
同时，云计算储存方式还提供了数据加密和访问控制等安全措施，保护用户数据的安全性。
3. 灵活性和可扩展性云计算储存方式的灵活性和可扩展性是传统存储方式所无法比拟的。
用户可以根据实际需求随时扩展存储容量，并根据业务需求进行数据的分布和调整，提高系统的性能和效率。
大数据存储技术
大数据存储技术随着信息时代的到来，大数据逐渐成为各个领域中最重要的资源之一。
大数据存储技术的发展对于数据的管理和分析具有至关重要的意义。
本文将探讨当前主流的大数据存储技术，并分析其应用和发展趋势。
一、Hadoop分布式文件系统Hadoop分布式文件系统（HDFS）是大数据存储应用最广泛的技术之一。
HDFS基于Google的GFS（Google File System）而开发，通过将文件划分为多个数据块并存储在各个分布式节点上，实现了高容错性和高可扩展性。
HDFS的设计理念是通过横向扩展来增加存储容量和处理能力，从而适应海量数据的存储需求。
二、NoSQL数据库传统的关系型数据库在存储大数据时遇到了困难，这促使了NoSQL（Not only SQL）数据库的兴起。
NoSQL数据库通过键值对、文档、列族等非关系型存储方式，弥补了关系型数据库的不足。
例如，MongoDB和Cassandra是两种常用的NoSQL数据库，它们在大规模数据存储和高速读写方面具备很好的性能。
三、列式存储技术传统的行式存储数据库以行为单位存储数据，但在大数据存储中，读取特定字段的列式存储方式更具优势。
列式存储技术将不同的列存储在不同的文件中，通过在内存中建立索引来提高查询效率。
列式存储技术在数据分析、数据挖掘等领域有广泛的应用，例如，HBase是一种基于列式存储的分布式数据库。
四、分布式文件系统分布式文件系统（DFS）被广泛应用于大数据存储和处理。
DFS将文件划分为多个块，并将这些块分散存储在不同的节点上。
通过数据冗余和数据分布策略，DFS实现了数据的高可靠性和高可用性。
Hadoop的HDFS就是一种分布式文件系统，它经过了多年的发展和改进，在大数据存储领域有着较高的市场份额。
五、云存储技术随着云计算的兴起，云存储技术成为了大数据存储的新趋势。
云存储通过将数据存储在云平台上，实现了数据的共享和弹性扩展。
云存储服务商如Amazon S3和Google Cloud Storage提供了可靠、安全、高性能的大数据存储解决方案，为用户提供了方便的数据管理和访问方式。
云计算技术在数据存储与处理中的应用分析
云计算技术在数据存储与处理中的应用分析云计算技术已经成为现代信息技术领域的热门话题。
它通过网络提供计算资源和服务，为用户提供了强大的数据存储与处理能力。
这种技术的发展带来了巨大的影响，并深刻改变着人们对于数据存储与处理的认知与方式。
本文将探讨云计算技术在数据存储与处理中的应用，并分析其对于企业和个人的积极影响。
一、云计算技术在数据存储方面的应用分析1.1 弹性存储空间云计算技术提供了弹性存储空间的能力，用户可以根据自身需求按需增减存储容量。
相比传统的本地存储，云存储不再受限于硬件容量上限，用户可以根据实际业务需求灵活调配存储资源，大大降低了成本。
1.2 备份与恢复云存储平台提供了数据备份与恢复的功能，用户可以将重要数据存储在云端，并通过定期备份保证数据的安全性。
一旦本地存储设备出现故障或数据丢失的情况，用户可以通过云存储平台快速恢复数据，保证业务的连续性。
1.3 分布式存储云存储采用分布式存储架构，将数据存储在多台服务器上，并通过数据冗余技术提高数据的可靠性。
这种方式可以避免单点故障的发生，保证了数据的稳定性和安全性。
同时，分布式存储架构还可以提高数据的访问速度，优化用户的体验。
二、云计算技术在数据处理方面的应用分析2.1 并行计算云计算技术提供了强大的并行计算能力，可以将大规模数据分割成多个任务，通过分布式计算方式同时处理，大大提高了数据处理的效率。
企业可以利用云平台的弹性计算资源，快速完成复杂的数据处理任务，提升工作效率。
2.2 大数据分析随着云计算技术的发展，大数据分析成为了企业在信息化建设中的重要环节。
通过云平台提供的数据处理能力，企业可以从庞大的数据中挖掘有价值的信息，优化决策和运营策略。
云计算技术提供了强大的数据存储和处理能力，使得大数据分析变得更加高效和可行。
2.3 人工智能应用人工智能正成为云计算技术应用的新热点。
云平台提供了强大的计算和存储资源支持，为人工智能算法的训练和推理提供了有力的保障。
云计算的关键技术
云计算的关键技术云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、数据存储和数据处理能力提供给用户，使其能够在任何时间、任何地点、任何设备上访问和使用计算资源和服务。
云计算的发展离不开多种关键技术的支持，其中包括数据存储技术、数据管理技术和编程模型。
一、数据存储技术1. 分布式文件系统（Distributed File System，DFS）：云计算环境中的大规模计算资源分布在不同的节点上，分布式文件系统能够将存储资源虚拟化为一个统一的文件系统，使得用户可以方便地访问和管理数据。
2. 分布式存储系统（Distributed Storage System）：云计算环境中需要处理大量的数据，而传统的存储系统已经无法满足高并发读写、容错和弹性扩展等需求。
分布式存储系统能够将数据分散存储在多个物理节点上，实现数据的高可靠性和高性能访问。
3. 对象存储（Object Storage）：传统的文件系统是以文件为基本单位进行管理的，而对象存储则以对象为基本单位进行管理。
对象存储可以实现无限制的横向扩展，使得云计算环境中的数据具有更好的可扩展性和弹性。
二、数据管理技术1.数据复制和备份：云计算环境中的数据需要具备高可用性和容错能力，数据复制和备份技术能够将数据在不同节点之间进行备份和复制，保证数据的可靠性和可用性。
2.数据迁移和远程备份：云计算环境的数据可能需要在不同的数据中心之间进行迁移和备份，数据迁移和远程备份技术能够快速、安全地将数据从一处复制到另一处，以满足数据的可靠性和可用性要求。
3.数据安全和隐私保护：云计算环境中的数据需要保证安全和隐私，数据安全和隐私保护技术可以对数据进行加密、访问控制和审计，确保数据的机密性和完整性。
4.数据共享和协同：云计算环境中的多个用户可能需要共享和协同处理数据，数据共享和协同技术可以实现多个用户之间的数据共享和协同处理，提高数据的利用效率。
三、编程模型1.分布式计算模型：云计算环境中的计算任务需要在多个节点上进行并行处理，分布式计算模型提供了一种将计算任务分解为多个子任务，并行执行的编程模型。
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云计算中热门存储技术简析
当前的IT产业中，“云计算”几乎成了时下流行元素，众多软硬件厂商开始将旗下产品逐渐
移转到云端，或提出在云架构中的发展方向。
其中属于存储领域的“云存储”扮演什么角色其实尚未清晰可见，但有一点可以肯定的是数据高速增长发展背后，管理与性能方面均面临着瓶颈。
可见，这种问题的出现，不仅仅是由于数据海量高涨的原因，还有其他诸如管理、大量重复数据存储、数据利用率低等等因素导致，随着云发展的几年，当再谈到云存储，简单来说，就是利用技术将储存资源合理、安全、高效的应用到网络上提供业务发展的一种新兴方案。
“云存储”随着“云计算”的流行也变得深受关注，而不同于云计算的“云里雾里”，针对数据存储方面存在的问题和瓶颈，无论是近两年时常将提升存储管理效率的问题，还是对容量扩展上比较敏感的用户，甚至是成本削减上，云存储都有相应的热门存储技术提供解决方案。
云计算
对于最终用户来说，这里谈到的存储技术是当有需求的时候，数据中心必须选择相对技术完善成熟的方案，无论技术是早期推广的，还是保守争议是否能真正应用于云端的，要让技术引领创新理念逐步形成。
也许这就是“云存储”技术发展的基础，创新技术可以逐渐成为一种可行的、替代传统存储架构的方案。
自动分层存储
在过去行业发展过程中，提高存储管理效率已经成为许多公司首要解决问题，自动分层存储成为最有效的基础技术，它指的是在不同磁盘类型和RAID级别之间迁移数据块的功能，这可满足性能和空间使用之间的适当平衡，快速将数据放到合适的地方并避免所谓的热点。
作为这项技术收到广泛关注，在不同层级的存储介质之间，比如FC磁盘和SATA磁盘之间，移动数据仍然主要依赖手工操作或者半自动化的流程。
据调查显示，54%的用户通过手工方式或
者部分自动化的方式迁移数据，这是一个很繁琐的劳动量，特别是产品之间的细微差异包括：在
不同层级之间迁移数据的粒度不同、自动化的程度不同、以及用户可定义的策略的差异。
FAST(全自动分级存储)技术
例如早在09年，EMC推出了FAST(全自动分级存储)技术，支持高端Symmetrix V-Max、中端Clariion以及Celerra NAS等存储系统。
Symmetrix支持小于1MB的数据块的移动，Clariion支持的块大小为1GB，而Celerra系统则在文件级实现数据分层移动。
从产品应用技术的表现不难看出，针对数据块得大小实现FAST技术。
尽管自动分层存储处于发展阶段，但通过自动精简配置技术成为基本的需求，尤其是针对服务器虚拟化环境。
可以看到自动分级存储技术不就随着数据变化的市场需求也会出现同样的情况，它会成为一种普遍的需求。
横向扩展(Scale-out)的集群NAS
在云计算高速推广的市场环境下，非结构化数据的疯狂增长将传统NAS系统的局限性暴露出来，具有横向扩展能力的NAS在容量和性能的扩展性上对企业更具吸引力，可以应付大量非结构化数据存储的需要，据悉，由于横向扩展的使用会影响今后纵向扩展的采购。
64%的企业表示将会用横向(Scale-out)扩展系统来取代某些纵向(Scale-Up)系统。
横向扩展NAS特点突出，具有模块化的结构，配置起来非常快捷，即使是一个几TB的大文件，其变更管理也十分简单。
横向扩展NAS通过全局命名空间，可以实现系统的灵活管理，管理一个具有100个节点的集群存储系统和管理一个只有两个节点的存储系统一样简单。
对于可横向扩展的集群NAS系统来说，无论集群多么庞大，都可以将整个集群作为一个单一的逻辑系统来管理。
通常情况下，横向扩展NAS可以从两个节点的最低配置开始部署。
随着用户对容量、性能的要求逐步提升，横向扩展NAS可以实现存储容量与磁盘驱动器的同步扩展。
这意味着用户可以实现按需配置，从而降低了初次采购的成本。
另外，数据的不断增长是横向存储应用增长的最大推动力。
根据市场统计显示，约54%的用户表示，他们企业数据的增长已经使用了更多的横向存储架构，而1/3的计划采用者表示会提
前采用该架构。
其他的考虑因素，如性能、可扩展性、硬件利用率的提升需求以及更低运营成本，都被当前用户认为是横向扩展存储平台应用的推动力。
Isilon S系列Scale-out存储平台
随着以被EMC收购Isilon为代表的集群NAS厂商的兴起，NAS横向扩展(Scale Out)带来的种种益处让行业用户津津乐道。
与传统的存储纵向扩展(Scale Up)方式相比，横向扩展架构在基础设施构建成本和运营成本方面都更加低廉。
简单说，横向扩展架构带来的是更高的运营效率。
例如包括：HP StorageWorks X9000存储系统，IBM SONAS(Scale Out Network Attached Storage)，以及Isilon S系列和X系列Scale-out存储平台，还有NetApp的Data Ontap 8操作系统都成为市场上领先的Scale-out NAS产品。
可以看出，Scale-out集群NAS将是2011年不可忽视的存储热点技术之一。
云计算同样是芯片巨头英特尔不可回避的话题，在存储领域为更好结合整个行业的趋势，站在自身产品、技术和创新应用的角度全面展开英特尔眼中如何应对“云存储”。
下一代RAID和SAS技术
基于IA架构的下一代RAID和SAS技术，是在下一代的英特尔服务器平台Romley-EP，
包括SandyBridge-EP服务器处理器及Patsburg芯片组上，英特尔在处理器芯片中集成了RAID加速功能，在Patsburg芯片组上集成了SAS接口，通过SAS能力可以支持8个端口的SAS连接并可配置为两个X4端口。
集成6Gb/s SAS接口
对于该项技术而言，据了解Romley的SAS特性包括6Gb/s SAS接口，兼容目前的SAS 2.1规格，最长可以提供10米的传输线缆，支持外接扩展磁盘柜，同时满足T10 SAS规格的要求。
由此，基于这个平台制造商可以获得包括CPU、芯片组、原生SAS和RAID的功能，尽管业界有不同声音，但英特尔方面认为Romley平台同样可以达到较高的性能，提供了面向高性能服务器的使用模型，支持基于SATA和SAS接口的硬盘的扩展配置。
RAID技术上的支持
而在云存储方面，通过两个X4 SAS端口支持SAS或SATA的JBOD，此外，在RAID支持方面，Patsburg桥接的SAS支持RAID技术，提供RAID 0、1、10以及RAID5。
可见，英特尔下一代处理器平台Romley非常值得关注的特征，集成了多项存储特性：集成
了10Gb以太网交换芯片、6Gb SAS接口交换功能、RAID功能等。
通过英特尔8核处理器的计算能力提升到一定性能，完全能够胜任像RAID、10Gb以太网交换、SAS交换等存储功能。
虽然Romley平台因为处理能力强大，能够满足像RAID、SAS交换、10Gb以太网交换相关存储工作，但是仍被认为是中低端存储市场的产品，而支持配备8核高端处理器似乎对于中低端市场略显“过剩”，如何平衡这些需要市场进一步的验证。
去重技术应用主存储数据
重复数据删除已经不再新的一种技术，该技术在备份领域的广泛普及，使得用户对重复数据删除相关技术在存储领域使用的必备技术。
为何要谈到重复数据删除技术，从之前各个厂商在2010年的行动表现来看，戴尔收购Ocarina Networks，IBM收购Storwize，那些致力于提供此类技术的厂商在2010年持续投入，使得有理由相信该技术在2011年更具潜力，特别是开始转向主存储应用。
提及主存储数据应用中，数据减缩成为各大厂商关注的重点，目前用户对于各类数据减缩技术之间的差别不是很了解，也可能搞不清楚数据减缩技术用在主存储或备份系统中到底有哪些不同，在不同的数据环境下，去重和压缩的效果也有差异，在某些情况下甚至可以混合使用。
对于压缩技术主要是缩减数据的尺寸，而重复数据删除技术则是删除冗余的数据切片。
二者在效果上的差异也很明显。
重复数据删除技术非常适合备份应用，如每次都保存同样的数据，重复数据删除技术将带来非常明显的数据减缩效果。
此外，该技术不仅降低了存储空间的需求，同时
降低了数据中心能源成本。
随着产品技术进一步市场化，普遍拥有备份和恢复解决方案的用户都
配置了该技术。
EMC新的Data Domain架构
从厂商表现看，除了之前提到的Dell和IBM通过收购增强在这个方面的实力，EMC在其中端存储系统Clariion上增加了块级压缩功能，HP会扩大StoreOnce去重软件的应用范围，将以横向扩展的集群NAS产品X9000为开始，从备份应用扩展到主存储领域。
以EMC为首的存储厂商在重复数据技术上布局可谓煞费苦心。
通过竞购成功后，将Data Domain全局重复数据删除阵列是基于新的Data Domain架构多控制器扩展，为存储在双控制器系统中的数据提供线内全局重复数据删除和全局命名空间。
据分析，重复数据删除技术未来有新发展，其中实时的数据去重要求，要求在写入过程中直
接完成消除重复数据。
另外就是通用性，要求在同一个重复数据删除的设备中实现归档和数据备份，以及数据的异地容灾，提供多用途的接口能力，并且提供更加强大的处理能力。
未来，重复数据删除将逐渐成为各个厂商的内嵌标准技术，使得各种系统都可以应用到重复数据删除来降低整体的拥有成本，以提高系统使用效率。