Получить консультацию по Solar DAG

Большинство компаний стремится выработать организованный подход к управлению информационными массивами и обеспечить быстрый доступ к ним для сотрудников с соответствующими полномочиями, поэтому использует системы хранения данных (сокращенно – СХД), отвечающие актуальным бизнес-потребностям. Среди их важнейших задач – оптимизация затрат на содержание информационной инфраструктуры путем выявления неиспользуемых, дублирующих и объемных ресурсов. Разберемся, как можно хранить корпоративную информацию и что предпринять для снижения расходов.

Системы хранения данных: что это и где применяются

Системами хранения данных называют программные и аппаратные средства, предназначенные для хранения и последующей обработки информационных массивов организации, обеспечения высокой скорости передачи данных. Основные элементы большинства СХД:

  • Накопители данных.
  • Серверы.
  • Инфраструктура, обеспечивающая связь между серверами.
  • Система управления.

СХД используются многими организациями вне зависимости от сферы деятельности, только у каждой компании будут свои требования к системе. Однако есть и базовые: отказоустойчивость, гибкость, масштабируемость, соответствие стандартам информационной безопасности.

Какие системы хранения данных бывают

Разберем три типа СХД в зависимости от формата хранения информации, рассмотрим их ключевые особенности, преимущества, сферы применения.

СХД блочного типа

Это системы, которые делят информацию на блоки идентичного размера и сохраняют ее в физических базовых хранилищах, где она будет доступна для извлечения. Каждому блоку присваивается номер, чтобы можно было быстро найти необходимые данные.

Блочные СХД могут использоваться любой операционной системой, и при этом серверы не будут ограничены в количестве занимаемых ресурсов диска. Удобство эксплуатации в том, что ОС смогут оперативно подключаться к информационным блокам с помощью высокоскоростных интерфейсов.

Размер блоков, которые будут храниться в системе, определяется производителем выбранного решения, но разработчики частных ИТ-систем могут менять параметры, опираясь на формат используемых физических дисков для хранения и виды обрабатываемой информации.

Системы хранения данных блочного типа применяются, если ключевыми требованиями к СХД являются высокая скорость ввода и вывода данных, быстрый доступ к информационным блокам, надежность.

блочные системы хранения данных

Файловый тип систем хранения данных

Это системы, позволяющие хранить информацию в формате файлов в так называемых директориях, под которыми понимают различные папки и каталоги. Также в них содержится детальная информация о каждом объекте хранилища.

В каталогах-директориях можно создавать и удалять документы, искать сведения, составлять списки. При необходимости выполняется перенос данных в другие системы хранения.

Какие директории существуют:

  • Одноуровневые – директории, где доступ к хранимым объектам получают все пользователи.
  • Двухуровневые – папки второго уровня, вложенные в корневую папку. В таких директориях настраивается индивидуальный доступ, то есть пользователи не могут видеть чужие файлы.
  • Директории древовидной структуры – каталоги, распределенные иерархическим способом. Существует корневая папка, куда входят подкаталоги первого, второго и последующего уровней. Каждая папка, куда входят другие папки, считается по отношению к ним родительской.

Информация размещается в директориях тремя способами: непрерывным, цепочным и индексированным. При непрерывном методе в процессе создания файлов определяется комплекс последовательных блоков. Чтобы данные оказались в папке, нужно задать длину объекта хранения и идентификатор первого блока. При цепочном размещении тоже происходит разделение информации на блоки, но каждый из них будет включать указатель на следующий. Причем компоненты не обязательно должны распределяться согласно порядковым номерам.

Индексированное размещение является наиболее распространенным, поскольку позволяет избежать путаницы в блоках и облегчает поиск информации. Такой способ предполагает создание индекса для каждого хранимого объекта. В него будут включены номера всех блоков, содержащих эти файлы.

Объектный тип систем хранения данных

Это хранилища, где информация хранится в виде объектов с полным набором метаданных и уникальными номерами-идентификаторами, по которым осуществляется быстрый доступ к сведениям.

Объектные системы подходят для работы с неструктурированными информационными массивами. Под неструктурированными данными понимают информацию, которая в разных форматах хранится в разрозненных хранилищах, что затрудняет ее обработку как человеком, так и машинными алгоритмами. Эти сведения в объектных системах помечаются метаданными, описывающими их содержимое. Благодаря такому подходу можно обнаруживать необходимые объекты и извлекать их для обработки или перераспределения в конечные хранилища.

Способы оптимизации системы хранения данных

Первый метод – сжатие. Это один из наиболее распространенных способов рациональной эксплуатации средств хранения. Под сжатием понимают алгоритмическое преобразование, подразумевающее уменьшение размера файла при сохранении исходных данных. В отношении компьютерных программ и текстовых файлов обычно применяется сжатие без потерь, позволяющее восстановить исходники без искажения. Если полное восстановление не требуется и допустимы незначительные искажения, может реализовываться сжатие с потерями, подразумевающее удаление ненужных битов информации. Этот способ иногда применяется к видео- и аудиофайлам, фотографиям.

Второй способ оптимизации использования системы хранения данных – распределение, подразумевающее хранение информации на разных сегментах кластера. Чтобы обеспечивать стабильно высокую производительность кластеров, порции сведений лучше распределять между сегментами равномерно.

распределение информации

Третий вариант оптимизации системы хранения данных – объединение томов, то есть логических разделов с помощью специального программного обеспечения. Эта мера предпринимается для повышения отказоустойчивости и производительности СХД.

Оптимизация системы хранения данных с помощью Solar DAG

Solar DAG – платформа класса Data Access Governance, предоставляющая набор инструментов для работы с неструктурированными данными. Чтобы упорядочить процессы движения такой информации, выстроить подход к ее контролю и защите, целесообразно использовать специализированную систему, которая сканирует информационные массивы и позволяет классифицировать сведения по типам и степени критичности для организации, помогает назначать релевантные места хранения на базе предоставленной отчетности.

Также Solar DAG может помочь сэкономить дисковое пространство и снизить потенциальные затраты на хранение данных. Чем будет полезна система:

  • Позволит обнаружить дубликаты – файлы, которые копируются и помещаются в различные каталоги. Зачастую таких документов очень много в корпоративных системах хранения данных. В процессе сканирования хранилищ Solar DAG обнаружит все дубликаты и отразит информацию в отчете, после чего администратор сможет принять решение об удалении лишних копий.
  • Поможет найти в системах хранения данных неиспользуемые ресурсы – информацию, с которой никто не работает, соответственно, она зря занимает место на диске. В отчетах будет отображено, к каким файлам никто не обращался на протяжении периода времени, установленного в настройках. На основании полученных сведений администратор может принять решение, что делать с неиспользуемой информацией, например переместить ее в архив или удалить.
  • Поможет обнаружить файлы, занимающие больше всего места в хранилище. Система формирует отчеты, к которым можно применить дополнительные фильтры, чтобы выделить самые объемные документы и решить, что с ними делать.

Solar DAG позволит не только навести порядок в хранилищах, но и сконцентрировать внимание ответственных лиц на защите чувствительной информации.

оптимизация системы хранения данных

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оптимизация системы хранения данных – важный аспект в вопросах снижения затрат бизнеса. Часто СХД перегружены «тяжелыми» или неиспользуемыми файлами, которые сложно обнаружить вручную, особенно если компания располагает большими объемами информации. Можно использовать для анализа информационных массивов инструменты платформы Solar DAG. По результатам сканирования данных система сгенерирует подробную отчетность для ИТ-специалистов и лиц, ответственных за информационную инфраструктуру и затраты на нее.

ДРУГИЕ СТАТЬИ ПРОДУКТА

Еще больше о наших возможностях

Приглашение на вебинар «От идеи до первых продаж. Каким был первый год развития Solar DAG»

Приглашение на вебинар «От идеи до первых продаж. Каким был первый год развития Solar DAG»

Узнать больше
DLP и DAG: могут ли эти системы заменять друг друга, в чем схожесть и различия технологий

DLP и DAG: могут ли эти системы заменять друг друга, в чем схожесть и различия технологий

Узнать больше