隨著數位化時代的來臨，企業開始蒐集大量數據，以觀察趨勢或做出更好的決策，進而衍生留存、保護龐大資料量的需求。然而，與日俱增的資料，卻成為了企業的挑戰，其中「儲存成本」可說是企業最大的負擔之一，因此眾多企業開始尋找「儲存減量」的解決方案。
研究各種解決方案的過程中，負責的 IT 人員一定會經常看到「重複資料刪除比」或「平均移除重複率等」類似名詞，作為宣傳儲存減量技術的效果，近期我們便觀察到，有廠商表示自家產品的重複資料刪除比為 20 倍，優於市場上其他競品效果 200% 以上。然而，重複資料刪除比其實存有操作的空間，建議大家先跟 Synology 一起正確理解與評估相關數據，避免掉入行銷陷阱而不自知。
避開誇大數據陷阱，要懂得計算 「有意義」的重複刪除資料比
實際了解重複資料刪除比之前，首先讓我們一起看看此項技術究竟如何運行。如果要刪除重複的資料，儲存設備得搭載相應的 CPU，並配合從資料底層節省儲存空間的軟體技術。
更詳細來說，實作重複資料刪除技術時，系統會先替檔案區塊生成識別碼，並為每個已儲存的檔案區塊建立 Fingerprint ，接著便會比對已儲存檔案區塊，和新寫入資料檔案區塊的 Fingerprint，當系統偵測到重複的區塊，便會產生指向副本位址的索引，並移除重複資料，以最佳化整個系統的儲存空間使用率。
回到企業實務環境，儲存需求隨營運成長越發多樣化，其中備份資料儲存，是眾多企業欲施作重複資料刪除的指標服務之一，畢竟當前勒索軟體橫行、資安風險提高，資料保護已經成為組織必須投入的項目。
然而，「持續流入大量資料」的備份資料儲存，卻是一項容易大幅提高儲存成本的應用。原因在於企業每日新增或修改的資料，只占整體備份資料量的一小部分，所以每天備份的資料當中，其實涵蓋了非常多「重複性」資料，這就會是「重複刪除資料」 技術的著手關鍵點。
而「重複資料刪除比」正是以數字衡量，最終有多少重複資料經刪除的比率，能幫助使用者客觀比較此技術效能的優劣。儘管各廠牌計算方式不太一樣，但大致上可以歸納為 3 個實作階段、分別產生 3 項數值：
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原始資料：移除重複資料前的備份資料總容量
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傳輸的備份資料容量：要傳輸到備份伺服器上面的資料
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備份目的地實際使用容量：經過去重複之後，實際上存放於備份伺服器的資料
而在這 3 個數值當中，Synology 建議最應該以「傳輸的備份資料容量」，作為主要衡量重複資料刪除效果的數字。原因在於使用原始資料的話，其中涵蓋了備份來源設備中所有的「新、舊」資料，單靠此數字除以最終留存資料，會有刻意放大的嫌疑無法明確了解該廠商實際刪除重複資料的能力。
在下圖當中可以透過實際數字試算，看到兩種不同的計算方式之後的結果，確實存在很大的歧異，容易讓企業誤解重複資料刪除技術的效果。
我們實際參考另一間外商備份專用機的移除重複資料白皮書，其中有揭露上述 3 項數值，若以移除重複資料前的資料總容量，除以目的地上實際使用的容量來計算，會有高達 95% 的移除重複率；但企業更應該注重的，是執行當下的傳輸備份資料容量，除以目的地上實際使用的容量，改用這個公式計算之後，平均移除重複率就會調整為 40%～66%。
而 Synology 推出的同級解決方案，當前已經能提供效果相當的平均移除重複率，以台灣資生堂為例，採用 Synology 解決方案後，省去了 52% 的儲存空間。更關鍵的是，在相同去重複效率的條件之下，Synology 單一儲存成本僅有外商競品的 30%，不只幫企業省去儲存空間的成本，連導入的總費用都一併省下。
延伸了解 | 台灣資生堂如何善用 Synology 節省儲存空間、強化備份和還原速度？
備份資料是企業整體儲存成本的關鍵，靠全域區塊重複刪除技術為組織精省空間
既然存放備份資料的需求，會大幅影響一間公司的儲存成本，專注於解決企業痛點的 Synology 更採用多重技術，進一步為企業節省備份資料的儲存成本。
由於備份應用會將資料不間斷且定時存入設備，如果沒有在寫入前就刪除重複資料，備份設備上便會保留非常大的「暫存空間」。因此 Synology 針對資料備份應用，導入了「在線」（inline）重複資料刪除技術，在於資料寫入儲存空間之前，系統會同時進行資料內容比對與刪除演算動作，由於資料在寫入磁碟前就已經執行過刪減演算，能大幅減少所需占用空間。
同時，Synology 還採取了全域區塊重複刪除技術，可移除多個備份來源之間的重複複本，讓資料備份可在單一資料夾內，直接移除多個備份任務之間的重複資料。藉此在不影響整體備份效能的情況下，精省儲存空間。
最後，企業應認知到資料除了是能助攻營運發展的黃金、石油，同時也得承擔其持有成本。面對資料應用與保存需求只增不減的情況下，企業必須 「有計畫性」地評估擴充需求與升級相關設備，適時導入「儲存減量」等現代技術，以節省設備總擁有成本（Total Cost of Ownership，TCO），並審慎衡量重複資料刪除率等評估方式的可靠性，才得以在與日俱增的資料量與預算之間取得平衡。