NetApp 存储数据压缩技术
数据压缩技术在存储中的应用与优势
数据压缩技术在存储中的应用与优势随着信息时代的快速发展，数据量的不断增加成为了当今社会面临的重要挑战之一。
在这种情况下，数据压缩技术的应用变得越来越重要。
本文将探讨数据压缩技术在存储中的应用与优势。
1. 数据压缩技术的基本原理数据压缩技术通过减少数据的存储空间来实现数据传输和存储的效率提高。
它基于统计方法、算法和编码理论等原理，通过消除或减少数据中的冗余信息来压缩数据。
2. 数据压缩技术的应用数据压缩技术在各个领域中都有广泛的应用。
首先，数据压缩技术在互联网传输中起到了重要的作用。
由于互联网传输速度的限制，大量的数据需要经过压缩以便更快地传输。
其次，在移动设备上的应用中，数据压缩还可以节省用户的流量和延长设备的电池寿命。
此外，数据压缩技术也应用于计算机存储、数据库管理以及多媒体领域等。
3. 数据压缩技术的优势数据压缩技术在存储中具有诸多优势。
首先，通过减小数据的存储空间，数据压缩技术可以大大提高存储的效率。
它使得存储设备能够存储更多的数据，节省物理存储空间。
其次，数据压缩技术也有助于提高数据的传输效率。
在网络传输中，压缩后的数据可以更快地传输，提高了数据的传输速度。
此外，数据压缩还可以减少网络带宽的使用，降低网络传输的成本。
最后，数据压缩技术还可以减少数据备份和恢复的时间和资源消耗，提高了数据备份的效率。
4. 数据压缩技术的挑战尽管数据压缩技术有许多优势，但也面临着一些挑战。
首先是数据压缩算法的选择和设计。
不同的压缩算法适用于不同类型的数据，因此在实际应用中需要选择合适的算法进行压缩。
其次是压缩与解压缩的速度。
有些压缩算法在压缩数据时可能会消耗大量的时间和计算资源，从而降低了数据传输和存储的速度。
总之，数据压缩技术在存储中的应用与优势不可忽视。
它能够提高数据存储和传输的效率，节省存储空间和网络带宽的使用，并且能够提高数据备份和恢复的效率。
在未来的发展中，数据压缩技术有望进一步提高压缩率和压缩速度，为存储带来更多的便利与效益。
(参考PPT)NetApp存储解决方案
EDS
Lawrence Livermore Columbia University Sabre Decision Tech
Los Alamos Nat'l LabHarvard University SAIC
NIH
Kyushu Inst. Of Tech
NSA NASA USGS
MIT Oslo University Univ. Calif. Berkeley
4个2Gbps FC接口
不可扩展性
前2后2 FC端口
15
1,000 750 500 250
NetApp 最高端存储设备可扩展性比较图
1,008 840
NetApp
最大磁盘驱动器数
FAS6030 FAS6070
EMC SymmetrixTM DMX-3000
HDS TagmaStoreTM USP1100 EMC Symmetrix DMX-3
Knight-Ridder
Mobil
Kenworth Trucks RR Donnelly
Texaco
Mack Truck
Tiroler Tageszeitung Western Geophysical
Government
Education
Consulting/Services
DOD
Cal Tech
USP1100
EMC Symmetrix DMX-3000
EMC Symmetrix
DMX-3
17
NetApp VTL 虚拟带库系统
NetApp VTL
压缩（硬件压缩） 最大裸容量 最大持续写吞吐量 （无压缩） 最大持续写吞吐量 （2:1压缩） 最大持续写吞吐量 （3:1压缩） 最大4Gb/s FC端口数 最大虚拟磁带库数量 最大虚拟磁带驱动器 数量
数据压缩技术在存储中的应用与优势(十)
数据压缩技术在存储中的应用与优势随着信息时代的到来，我们面对着越来越庞大的数据量。
为了解决数据存储与传输的问题，数据压缩技术应运而生。
数据压缩技术通过对数据进行编码与压缩，减小数据的体积，从而达到更高效的存储和传输。
本文将讨论数据压缩技术在存储中的应用与优势。
一、无损和有损压缩技术数据压缩技术可以根据是否会造成数据信息的损失，分为无损和有损压缩技术。
无损压缩技术是指对数据进行压缩，不改变数据内容的前提下减小数据的体积，常见的无损压缩算法有LZW算法和Huffman 算法。
有损压缩技术则是在压缩数据的同时，舍弃一些冗余或不重要的信息，从而更进一步地减小数据体积。
实际应用中，根据数据的重要程度和对信息的准确性要求，我们可以选择适合的压缩技术。
二、数据压缩技术在存储中的应用数据压缩技术在存储领域有着广泛的应用。
首先，数据压缩技术可以在数据库存储中减小数据的体积，从而提高存储效率。
通过减小数据的体积，数据库可以存储更多的数据，提供更多的查询和分析功能。
其次，数据压缩技术可以在云存储中减少存储成本。
云存储服务提供商通过使用数据压缩技术，可以降低存储设备和维护成本，为用户提供更便宜的存储服务。
此外，数据压缩技术还可以在大数据存储中发挥重要作用。
大数据存储需要处理以TB或PB计量的海量数据，数据压缩技术可以有效减小存储的数据量，提高系统的性能。
三、数据压缩技术的优势数据压缩技术的应用不仅可以提高存储效率，还带来了其他许多优势。
首先，数据压缩技术可以减少数据传输时间。
在网络传输、文件传输等过程中，减小数据的体积可以降低传输时间，提高传输速率。
其次，数据压缩技术可以降低存储成本。
存储设备的价格与其容量成正比，通过使用数据压缩技术，可以减小存储空间需求，从而降低存储成本。
此外，数据压缩技术还可以提高数据传输的安全性。
在传输过程中，经过压缩的数据更难以被窃取和篡改，从而增加了数据的安全性。
综上所述，数据压缩技术在存储中的应用与优势是一个复杂而重要的话题。
如何利用云存储技术进行数据压缩和解压(八)
云存储技术的发展已经为我们的数据存储和管理带来了巨大的便利。
而其中一个重要的应用就是数据的压缩和解压。
在这篇文章中，我将探讨如何利用云存储技术进行数据压缩和解压，以及相关的技术原理和实践。
一、云存储技术的基本原理和特点云存储技术是指将数据存储在云服务器上，通过互联网进行访问和管理的一种技术。
相对于传统的本地存储方式，云存储具有以下几个重要的特点：1. 可扩展性：云存储可以根据需求进行弹性扩展，无需担心存储空间的限制。
2. 可靠性：云存储采用多个服务器进行数据备份和冗余，以确保数据的安全和可靠性。
3. 高可用性：云存储提供了高可用的服务，可以随时随地访问和管理数据。
二、数据压缩的原理和方法在云存储中，数据的压缩是一种常见的优化手段。
通过数据压缩，我们可以减少存储空间的占用，降低带宽的使用，提高数据传输的效率。
数据压缩的原理主要有两种：1. 有损压缩：有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息损失。
这种压缩方法通常适用于一些对数据精确度要求不高的场景，例如音频、视频等多媒体数据。
2. 无损压缩：无损压缩是指在压缩过程中不会有任何信息损失。
这种压缩方法保留了数据的完整性，适用于那些对数据准确性要求较高的场景，例如文本、图像等数据。
常见的数据压缩算法有哈夫曼编码、LZ77、LZ78等。
这些算法在云存储中广泛应用，可以大大提高存储和传输效率。
三、利用云存储技术进行数据压缩在云存储环境中，我们可以利用云存储服务提供商提供的API和工具，实现数据的压缩和解压。
以下是一些常用的方法：1. 压缩文件上传：可以将文件压缩成ZIP或RAR格式，然后通过云存储的上传接口将压缩文件上传到云服务器。
这种方法适用于一次性上传大量文件的场景，可以减少上传时间和带宽的占用。
2. 边上传边压缩：在数据上传的同时，通过压缩算法对数据进行实时压缩。
这种方法适用于需要实时传输数据的场景，可以减少传输延迟和带宽的占用。
3. 分块压缩：对于大文件，可以将文件分成多个块，然后对每个块进行独立的压缩。
NetApp FAS存储系统介绍
e0M / SP
Management 10/100 Ethernet ACP
e0c, e0d, e0e, e0f 10GbE
0a, 0b, 0c, 0d 8Gb FC
Serial Console
16
DS4243 磁盘架简介
DS4243：可支持SSD和15K SAS磁盘
24 个 3.5 英寸小型驱动器仅占用 4U 的机架空间 15k RPM SAS 磁盘驱动器，容量高达 450 GB 或 600 GB 每个机架上有 24 个 100 GB 的 SSD 适用于更高性能的 NetApp® FAS 和 V 系列存储控制器
用户访问权限，存储云负载分区
云存储环境客户面对的挑战
MultiStore®
应用 A
Data
存储资源利用率低 应用间安全隔离 存储资源被某些应用过度占用
应用 B
Data
应用 C
Data
MultiStore 和 FlexShare
存储资源和网络接入逻辑分区 超过16,000 个实施案例 第三方数据安全认证 FlexShare 存储资源分配分级
-4
Yes
12 *
4 x 6Gb SAS, 4 x GbE, 4 x 4Gb FC 240 480TB 600 1200TB 960 1920TB
Max Aggregate
Data ONTAP®
50TB
50TB
8.0.1
70TB
* With I/O expansion module ** Requires Data ONTAP 8.0+, otherwise maximum capacity is half
22 14
NetApp FAS2500系列存储快速参考指南
专有信息和机密。
仅限 NetApp 员工及渠道合作伙伴使用，且均需遵守 NDA 规定。
更新时间：2014 年 5 月未经过 NetApp 的事先书面许可，不得共享该文档。
© 2014 NetApp, Inc.。
保留所有权利。
价值最优性能最佳密度和容量最高存储整合、数据保护和灾难恢复。
环境和虚拟环境的最佳整体性价比和最大容量4U ，24 个驱动器FAS2500 系列：快速参考指南FAS2500 为入门级混合阵列设立了新标准，可以帮助您更加充分地利用 IT 投资，减少运营成本，并最大限度地降低增长带来的风险。
具有竞争优势的功能：■ 业内独一无二的统一纵向扩展和横向扩展集群架构，无需停机即可提高性能和扩展容量；在数分钟内完成部署 ■ 为更广泛的 SAN 和 NAS 工作负载提供支持，并且免费附带所有数据协议 ■ 业内最先进的自动分层技术，混合闪存量相较于上一代产品提高 5 倍，即装即用，无需安装其他软件 ■ 免费标配业内领先的效率技术，可将容量占用空间减少多达 50% ■ 所有入门级系统中最简单、最先进的自动化和分析功能，支持一键式操作并内置 QoS 策略引擎，可以简化存储操作 ■ 实现与 Microsoft® 和VMware® 环境的集成，其集成深度与广度当属业界之最 ■ 提供端到端数据保护，包括本地副本、异地存储、以及最简单且最快速的应用程序保护和恢复 ■ 利用安全的数据可移动性，轻松接入云环境并在云中移入和移出数据 ■ 在升级到更大型的 NetApp 系统时，通过将 FAS255x 转变为二级存储或磁盘架，提供内置投资保护* 所有规格均针对双控制器主动-主动配置。
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云计算存储中的数据压缩与去重技术(二)
云计算存储中的数据压缩与去重技术随着云计算的快速发展，数据量也在不断增长，对存储资源提出了更高的要求。
为了提高存储空间的利用率和数据传输的效率，云计算中的数据压缩和去重技术成为了不可忽视的一环。
一、数据压缩技术数据压缩是一种将数据进行编码和重组，以减少存储空间占用的技术。
它可以通过减小数据的冗余部分来达到压缩的效果。
在云计算存储中，数据压缩可以大大减少存储空间的占用，从而减少存储成本。
其中，最常见的数据压缩方法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指在数据压缩的过程中，不丢失任何原始数据的压缩方式。
这种压缩方法适用于对数据完整性要求较高的情况，比如数据库的备份和恢复。
而有损压缩则是在进行数据压缩的过程中，舍弃一部分数据，降低数据的冗余程度。
这种压缩方法适用于对数据完整性要求不高的场景，如音频、视频等媒体文件。
通过数据的压缩，存储空间得到了有效的利用，同时传输数据的速度也有所提升。
二、数据去重技术数据去重是一种通过分析数据内容，识别和删除相同的、重复的和冗余的数据的技术。
在云计算存储中，由于数据的高度重复性和冗余性，数据去重技术可以极大地减少存储空间的占用，提高存储系统的性能。
常见的数据去重方法有基于文件级别的去重和基于块级别的去重。
基于文件级别的去重是指对文件进行整体的比较和分析，将相同的文件仅保留一份，在存储过程中，只保存一个副本，从而减少了存储空间的占用。
这种方法适用于存储大量相同文件的场景，如云盘中的文档和模板等。
而基于块级别的去重则是对文件内容进行切分，分成若干个块，然后对每个块进行去重操作。
具有相同块的文件仅保留一个副本。
这种方法可以更细粒度地进行去重，更加有效地减少存储空间。
尤其适用于存储大量重复性较高的大文件，如视频和镜像文件等。
三、压缩与去重的结合应用云计算存储中，压缩和去重技术往往结合应用，以达到更好的存储效果。
通过压缩和去重的双重技术手段，云计算存储可以实现高效率的存储和传输。
这种技术的应用可以减少存储成本、提高存储空间的利用率，同时也能够加快数据的传输速度。
如何利用云存储技术进行数据压缩和解压
如何利用云存储技术进行数据压缩和解压随着云计算和云存储技术的迅速发展，越来越多的企业和个人开始利用云存储来存储和管理数据。
其中一个重要的应用场景就是数据压缩和解压。
本文将探讨如何利用云存储技术进行数据压缩和解压的方法。
一、云存储技术概述云存储技术是指将数据存储在云计算平台提供的分布式存储系统上，通过云计算的资源池来完成数据的存储和管理。
云存储技术具有高可用性、高可靠性和强大的扩展性等优势，可以为用户提供稳定的数据存储和访问服务。
二、云存储技术的优势与挑战在利用云存储技术进行数据压缩和解压之前，我们需要理解云存储技术的优势和挑战。
1. 优势云存储技术通过分布式存储和计算等手段，可以将数据存储和处理的负载分散到不同的物理节点上，减轻了数据中心的负担，提高了存储和处理的效率。
2. 挑战云存储技术面临的挑战主要包括数据安全性、数据隐私性和数据一致性等方面的问题。
对于涉及敏感信息和重要业务的数据，用户需要在使用云存储技术时加强对数据的保护，采取适当的安全措施。
三、数据压缩的原理数据压缩是通过各种算法和技术，对数据进行编码和压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。
数据压缩的原理主要包括有损压缩和无损压缩两种。
1. 有损压缩有损压缩是通过舍弃一部分数据的精确性，来实现数据的压缩。
在图像和视频等多媒体数据的压缩中，通常采用有损压缩的方法。
有损压缩可以显著减少数据的存储空间和传输带宽，但会降低数据的质量。
2. 无损压缩无损压缩是通过编码和重构等技术，将数据压缩成相对较小的体积，同时保持数据的完整性。
无损压缩适用于对数据精确度要求较高的场景，例如文本文件和数据库等数据的压缩。
四、利用云存储技术进行数据压缩在利用云存储技术进行数据压缩时，我们可以通过以下几个步骤来实现：1. 数据分块将需要压缩的数据分成若干个大小相等的块，这样可分别对每个块进行压缩和解压，提高了操作的效率。
2. 数据压缩对每个数据块进行压缩操作，选择合适的压缩算法和参数，以达到较好的压缩效果。
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保证原创精品 已受版权保护 NetApp存储数据压缩技术
高效是灵活 IT 的关键所在。作为存储效率创新的领导者，NetApp一直努力为您提供最新的效率创新技术，包括 Snapshot® 和相关技术、精简配置、FlexClone®、主存储重复数据删除等。
当然，数据压缩技术已经推出很长时间了，但是给大型存储系统带来了难题，在性能影响方面尤为严重。直到最近，磁带驱动器和 VTL 等设备的数据压缩还几乎一直是通过专用硬件实现，导致成本和复杂性提高。现在，NetApp开发了一种实时透明的数据压缩技术，压缩过程在软件中完成，同时降低了对计算资源的影响。这使我们能够在不花费额外成本的条件下将 Data ONTAP® 中数据压缩的优势用在升级到 Data ONTAP 8.0.1 或更高版本的现有NetApp® 存储系统。
在本文中，我要讨论NetApp数据压缩的概念及其工作原理，还会提到一些常见用例，以及每个用例的实测空间节省。我还会讨论数据压缩如何与其他NetApp技术结合使用，并回顾NetApp如何推出这一新功能以取得成功。
什么是NetApp数据压缩？ NetApp数据压缩作为集成到 Data ONTAP 8.0.1 中的免费选项提供，是基于软件的透明实时数据压缩解决方案。要使用NetApp数据压缩，无需更改应用程序。 NetApp数据压缩技术可以在主存储、二级存储和归档存储上压缩灵活卷 (FlexVol®) 中的数据，从而减少在存储系统上存储数据所需的物理容量。它可以压缩常规文件、虚拟本地磁盘和 LUN。本文其余部分所参考文件也适用于虚拟本地磁盘和 LUN。
NetApp数据压缩不是将整个文件作为一个连续的字节流进行压缩。如果要处理部分文件的小量读取，作为连续的字节流压缩成本非常高，因为需要在处理读取请求之前从磁盘读取整个文件且文件处于未压缩状态。读取大型文件就显得尤为困难。为了避免这一问题，NetApp数据压缩技术一次只压缩少量连续数据块。这是NetApp数据压缩得以更高效的一个关键设计要素。收到读取请求之后，只需读取和解压缩少量数据块，而不是整个文件。这样可以优化读取，还能提高压缩的文件大小的可扩展性。
NetApp压缩算法将文件分成 32 KB 的数据区块，称为“压缩组”，每个压缩组仅包含一个文件的数据。 写入数据。写入请求在压缩组级别得到处理。形成组之后，当数据还在内存中时执行测试，以确定数据是否可以压缩。如果不能压缩，直接将其传输到磁盘。仅当测试表明数据可以压缩时，才会压缩整个组。这样可以优化节省，同时最大限度地降低资源开销。
由于经过压缩的数据所含要写入磁盘的数据块较少，因此减少了每个压缩的写入操作所需的写入 I/O 数。这不仅可以减少磁盘上数据的占用空间，而且还能缩短完成磁盘写入请求的时间，并显著缩短执行备份所需的时间。 保证原创精品 已受版权保护 图 1)在进行任何压缩之前，都要测试压缩组是否可以压缩。然后，将数据发送到磁盘，是否压缩则取决于测试结果。
读取数据。收到压缩数据的读取请求之后，Data ONTAP 仅读取包含请求数据的压缩组，而不是整个文件。这样可以最大限度地减少处理请求所需的 I/O 数，并且开销微乎其微。
压缩性能 NetApp数据压缩可以单独使用，也可以与NetApp重复数据删除结合使用，以获得最佳节省效果。您可以计划在最方便的时候运行NetApp重复数据删除，而NetApp数据压缩在数据写入磁盘时实时运行。如果在同一卷上同时启用这两种技术，则数据首先经过压缩，然后再删除重复数据。重复数据删除不仅对未经压缩的数据起作用；它可以轻松删除数据卷中经过压缩或未经压缩的重复数据块。 数据压缩利用 Data ONTAP 的内部特性高效执行。尽管NetApp数据压缩可以最大限度地降低性能影响，但并不能消除影响。应该评估工作负荷对执行数据压缩所需资源的容限。实际影响取决于以下几个因素：
• 应用程序类型
• 数据集的可压缩性
• 数据访问模式（例如连续访问与随机访问、I/O 大小和模式）
• 平均文件大小
• 更改率
• 系统中启用数据压缩的卷数
• 硬件平台 — 系统中的 CPU/内存量
• 系统中的负载
• 磁盘类型和速度
• 聚合体中的磁盘轴数
我们设计了最佳实践，帮助您完成大小调整和其他活动，以优化实施。由于许多因素起着一定的作用，因此要确定数据压缩是否适用于预期使用目的，最好的方法是在环境中进行测试。下面几部分讨论在各种应用程序数据集和一些典型用例中，测得的空间节省。
执行数据压缩和重复数据删除节省的空间 NetApp数据压缩通过实时压缩数据立即节省空间。NetApp重复数据删除定期运行（后处理），提供积累的空间节省。结合使用数据压缩和重复数据删除时，应注意，节省的空间不一定等于对数据集单独运行每种技术所节省的空间之和。 对于某些数据类型，与单独使用重复数据删除相比，结合使用数据压缩不会增加节省。在其他一些情况下，与单独使用数据压缩相比，结合使用重复数据删除不会增加节省。另外还有这样的情况：结合使用数据压缩和重复数据删除，存储节省最多。下表中的示例可以说明这几点。 保证原创精品 已受版权保护 表 1)各种数据类型的最佳空间节省组合。 数据集类型 应用程序 最佳节省组合 典型空间节省 主目录 数据压缩和重复数据删除 65%
虚拟服务器和桌面 仅重复数据删除 70% 数据库 仅数据压缩 65%
电子邮件 Exchange 2003/2007 仅数据压缩 35%
Exchange 2010 数据压缩和重复数据删除 40%
工程数据 软件开发 数据压缩和重复数据删除 75%
Geoseismic 仅数据压缩 75% 尽管这些节省示例都很典型，但是并非所有数据集都相同。应该对数据进行测试，以评估会节省多少空间。NetApp始终都能帮助您完成评估过程。
典型用例 如上所述，数据压缩可以显著节省存储，但是会降低一些性能。为了确定在您的存储环境中将数据压缩用在何处能起到最大作用，综合衡量这两方面非常重要。 数据库备份（和常规备份）可能是数据压缩的最佳作用点。数据库通常容量非常大，许多用户愿意以备份存储略微的性能影响换来 65% 以上的容量节省。
另一个可能的用例是文件服务。在繁忙状态时间约占 50%、数据集可压缩率为 50% 的系统中，使用文件服务工作负荷进行测试，经测算，吞吐量仅减少了 10%。在文件响应时间为两毫秒的文件服务环境中，这将转化成仅增加 0.2 毫秒，即响应时间增加到 2.2 毫秒。若能节省 65% 的空间，这一小幅度的性能降低您也许可以接受。借助NetApp卷SnapMirror® 技术复制数据，您可以节省网络带宽和二级存储空间，从而进一步增加节省。（在这种情况下，二级存储继承主存储的数据压缩，因此无需另外进行压缩处理。）在这种情况下，您可以实现：
• 主存储容量节省 65%
• 通过网络发送进行复制的数据量减少 65%
• 复制速度提高 65%
• 二级存储容量节省 65%
数据压缩还可以在其他许多用例中发挥重要作用，我们提供了多种工具和指南，可以帮助您确定哪些用例最适合您的环境。
将数据压缩与其他NetApp技术结合使用 通过前面的介绍，大家已经知道，NetApp数据压缩与NetApp重复数据删除是两项互补的技术。本部分讨论数据压缩与其他一些常见的NetApp技术的结合使用。 卷SnapMirror。卷SnapMirror在物理块级别起作用；如果在源卷上启用重复数据删除和/或数据压缩，在线缆上和在目标卷上可以保持重复数据删除和数据压缩节省的空间。这样可以显著减少复制期间所需的网络带宽，并大大缩短完成SnapMirror传输所需的时间。一般需注意以下几点： 保证原创精品 已受版权保护 • 源系统和目标系统应该使用相同版本的 Data ONTAP。
• 数据压缩和重复数据删除都仅在源系统管理 — 目标系统上的灵活卷继承效率属性和存储节省。
• 共享块仅传输一次，因此重复数据删除还可以减少网络带宽。
• 数据压缩在整个传输过程中持续进行，这样可以减少传输的数据量，从而降低网络带宽使用。
• 没有必要执行SnapMirror链路压缩，因为NetApp数据压缩已经压缩了数据。
网络带宽和SnapMirror传输时间的减少量与空间节省量直接成比例。举个例子，如果您能节省 50% 的磁盘容量，则SnapMirror传输时间会缩短 50%，而且必须通过线缆传输的数据量也会减少 50%。
qtreeSnapMirror和SnapVault®。qtreeSnapMirror和SnapVault都在逻辑块级别起作用；源存储系统和目标存储系统单独运行重复数据删除和数据压缩。这样，即使源数据并未经过压缩或重复数据删除，也可以对qtreeSnapMirror和/或SnapVault备份进行数据压缩和/或重复数据删除。
克隆。NetAppFlexClone技术实时创建文件或数据卷的虚拟副本，在对克隆进行更改之前，这些副本不占用额外的存储空间。FlexClone支持重复数据删除和数据压缩。
NetApp数据压缩入门 NetApp数据压缩可以在运行 Data ONTAP 8.0.1 及更高版本的所有NetApp FAS 和 V 系列系统上运行。数据压缩在卷级别启用。这意味着由您选择在哪些卷上启用该技术。如果您知道某个卷包含不可压缩的数据，则无需（也不应）在该卷上启用数据压缩。卷容量可以高达 16 TB，并且必须包含在 64 位聚合体中，这是在 Data ONTAP 8 中引入的一项功能。（了解有关 Data ONTAP 8 的更多信息，请参阅本期 Tech OnTap中的姊妹篇。） 若要开始使用数据压缩，只需在存储系统上安装免费许可证，然后在选择的卷上启用它。就是这么简单。
面向早期采用者的数据压缩计划。与几年前推出的重复数据删除技术一样，NetApp也管理数据压缩技术的早期采用。如果您申请数据压缩许可证，我们将评价您的环境，并提供最佳实践建议。
结论 NetApp数据压缩技术继承发扬了NetApp的传统，那就是通过提高存储效率，为 Data ONTAP 添加重要的价值，并免费为您提供。此技术可以显著降低可压缩目标数据集的存储需求，并且可与NetApp重复数据删除及其他NetApp技术结合使用。
如果将数据压缩技术与其他NetApp存储效率提升技术结合使用，能够真正发挥它的作用和潜力。从集成的产品组合中选择合适的效率提升技术和功能，使您能够灵活有效地在技术和业务需求之间找到最佳平衡点。