بهینه سازی کارایی زیرساخت‌های IT با فشرده سازی داده ها
در دنیای مدرن فناوری اطلاعات، بهینه سازی زیرساخت‌های IT به عنوان یک رکن اساسی برای کاهش هزینه‌ها، افزایش کارایی، و پایداری سیستم‌ها اهمیت بسیاری پیدا کرده است. در این میان، قدرت فشرده سازی داده ها ( data compression) یکی از ابزارهای کلیدی برای مدیریت حجم عظیم اطلاعات در سیستم‌های پیچیده است.
روش‌های نوین فشرده سازی نه تنها فضای ذخیره سازی را کاهش می‌دهند، بلکه عملکرد شبکه و انتقال داده‌ها را نیز بهبود می‌بخشند. این فرآیندها با حذف اطلاعات تکراری و سازمان دهی داده‌ها به شکلی کارآمدتر، فشار بر منابع ذخیره سازی و پردازشی را کم کرده و قابلیت مقیاس پذیری زیرساخت‌ها را افزایش می‌دهند.
علاوه بر این، فشرده سازی داده‌ها به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا از منابع موجود به نحو احسن استفاده کنند و زیرساخت‌های IT خود را برای پاسخگویی به تقاضاهای روزافزون آماده‌تر سازند.
فناوری‌های پیشرفته مانند الگوریتم‌های فشرده‌سازی تطبیقی، فشرده‌سازی در سطح فایل و بلوک، و استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی، امکان اجرای سریع‌تر و مؤثرتر این فرآیندها را فراهم کرده‌اند.
با این دیدگاه، بهره‌گیری از قدرت فشرده سازی داده ها به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از بهینه‌سازی زیرساخت‌های IT، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا با کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری، در محیط‌های رقابتی پویا باقی بمانند.
بخش ۱ :قدرت فشرده سازی
چالش‌های تیم‌های IT
کسب بهره‌وری بیشتر از زیرساخت IT در مواجهه با افزایش نیازها ، چالش مهمی برای تیم‌های IT و زیرساخت و عملیات (Infrastructure & Operations) است.
تیم‌های IT اغلب برای رسیدن به بهره‌وری بیشتر با منابع کمتر، با چنین مشکلاتی مواجه هستند:
- افزایش فشار بر سرورها و شبکه‌ها بدون داشتن:
- بودجه کافی برای گسترش زیرساخت‌ها.
- توان الکتریکی کافی برای مقیاس‌بندی بیشتر در رک‌ها.
- فضای کافی در دیتاسنترها یا بودجه برای ساخت دیتاسنتر جدید.
- بودجه عملیاتی (OpEx) برای انتقال همه چیز به ابر.
- نیروی انسانی کافی برای مدیریت معماری‌های پیچیده.
- توسعه دهندگان داخلی برای بازنویسی اپلیکیشن‌ها.
وقتی عمیق‌تر به معماری‌ها و قوانین عملیاتی این تیم‌ها نگاه می‌کنیم، متوجه می‌شویم که بازنگری در فشرده سازی داده ها می‌تواند ابزار موثری باشد. این رویکرد نه تنها به کاهش فشار در ذخیره سازی، بلکه به بهینه سازی در تمام زیرساخت کمک می‌کند.
گام اول: چرا باید داده‌ها را فشرده کنیم؟
اولین قدم در بازنگری فشرده سازی داده ها، مشخص کردن اهداف اصلی این فرآیند است. دو دلیل اصلی عبارتند از:
- کاهش ظرفیت ذخیره سازی مورد نیاز.
- کاهش پهنای باند مصرفی برای انتقال داده‌ها در شبکه.
این شروع خوبی است، اما کافی نیست. اگر این دو هدف تنها دغدغه‌های موجود باشند، کافی است تمام داده‌ها (خواه SSD، HDD یا Tape) قبل از ذخیره سازی و انتقال در شبکه فشرده شوند.
اما با نگاهی عمیق‌تر، ملاحظات دیگری نیز مطرح می‌شوند:
- نحوه استفاده از داده‌ها.
- هزینه انجام فشرده سازی.
- نیاز به توان عملیاتی (Throughput) .
- تأثیر فشرده سازی بر SLAها، کارایی سیستم و تجربه کاربر.
گروه مشاوره فناوری اطلاعات مشاور.پرو با سال‌ها تجربه در ارائه راهکارهای هوشمندانه، آماده است تا شما را در فشرده سازی داده ها به بهترین شکل ممکن راهنمایی کند. ما با بهره‌گیری از جدیدترین فناوری‌ها و استانداردهای روز دنیا، به شما کمک می‌کنیم حجم داده‌های خود را کاهش دهید، بدون آنکه کیفیت اطلاعات از دست برود. خدمات مشاوره فناوری اطلاعات ما شامل انتخاب الگوریتم‌های بهینه فشرده سازی، پیاده سازی راهکارهای سفارشی و بهینه سازی فرآیندهای کاری است تا شما بتوانید از منابع خود بهره‌وری بیشتری داشته باشید.
با مشاور.پرو، مدیریت و ذخیره سازی داده های حجیم دیگر یک چالش نیست! تیم ما با تحلیل دقیق نیازهای شما، بهترین روش‌ها را برای فشرده سازی و انتقال داده ارائه می‌دهد تا نه تنها هزینه‌ها کاهش یابد، بلکه سرعت پردازش و دسترسی نیز بهبود یابد. اگر به دنبال افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها هستید، همین امروز با ما تماس بگیرید و از خدمات مشاوره‌ای حرفه‌ای ما بهره‌مند شوید. مشاور.پرو، همپای شما در مسیر پیشرفت دیجیتال.
گام دوم: انتخاب روش فشرده سازی داده ها متناسب با اهداف و محدودیت‌ها
انتخاب راه حل فشرده سازی یک تصمیم حیاتی است و هر جنبه آن دارای مزایا و معایبی است. بنابراین، برای انتخاب بهترین راه حل، این سوالات را بررسی کنید:
- از چه الگوریتم فشرده سازی استفاده کنم؟
- چه میزان از داده‌ها باید در هر عملیات فشرده شوند؟ (Granularity)
- آیا باید از فشرده سازی نرم افزاری استفاده کنم یا سخت افزاری؟
- عملیات فشرده سازی داده ها باید در کجا انجام شود؟
- امنیت و فشرده سازی چگونه با یکدیگر تعامل دارند؟
- چگونه ظرفیت موثر را مدیریت کنم؟
انتخاب الگوریتم فشرده سازی داده ها
انتخاب الگوریتم مناسب نقش مهمی در تعادل بین عملکرد و میزان صرفه‌جویی در فضا ایفا می‌کند. الگوریتم‌های معمول فشرده سازی شامل موارد زیر هستند:
- LZ4 : یک الگوریتم سبک و سریع که فشرده سازی کمتری ارائه می‌دهد، اما از نظر محاسباتی بسیار کارآمد است.
- GZIP، ZSTD و ZLIB : الگوریتم‌های سنگین‌تر که فضای بیشتری را صرفه‌جویی می‌کنند اما نیاز به منابع بیشتری دارند.
معامله‌ای که باید انجام شود:
- عملکرد و هزینه فشرده سازی در برابر صرفه‌جویی در فضای ذخیره سازی.
به عنوان مثال، در آزمایش انجام شده در آزمایشگاه‌های ScaleFlux :
- LZ4 توانست تا ۱۳ برابر سریع‌تر از ZLIB (سطح ۶) عمل کند.
- اما نرخ فشرده سازی آن ۱.۴:۱ بود، در حالی که ZLIB نرخ ۲:۱ را ارائه داد.
گرانولاریتی (Granularity ) فشرده سازی چیست؟
گرانولاریتی به میزان داده‌هایی که به طور همزمان به کمپرسور وارد می‌شود، اشاره دارد. فشرده سازی چقدر داده در هر عملیات انجام شود؟ این موضوع به اصطلاح “پنجره فشرده سازی“ نیز معروف است.
- تکه‌های بزرگتر داده:
- منجر به صرفه جویی بیشتر در فضا می‌شوند.
- مناسب برای ذخیره سازی بلند مدت یا انتقال فایل‌های بزرگ.
- تکه‌های کوچک‌تر داده:
- ممکن است فضای کمتری صرفه‌جویی شود.
- اما هنگام خواندن داده‌ها بسیار کارآمدتر هستند، مخصوصاً برای برنامه‌هایی مانند دیتابیس‌های تراکنشی که داده‌ها را در بلوک‌های کوچک (۴، ۸ یا ۱۶ کیلوبایتی) دسترسی دارند.
استفاده از تکه‌های بزرگتر داده، به نسبت فشرده سازی بیشتری می‌انجامد، اما برای برنامه‌های کاربردی با عملکرد بالا، استفاده از تکه‌های کوچک‌تر مناسب‌تر است. این توازن بین صرفه جویی در فضا و کارایی سیستم باید مد نظر قرار گیرد.
مثال: فرض کنید پنجره فشرده سازی ۱ مگابایت باشد. اگر دیتابیس فقط به ۸ کیلوبایت داده نیاز داشته باشد، سیستم باید کل ۱ مگابایت را بخواند و از حالت فشرده خارج کند. این کارایی سیستم را کاهش می‌دهد.
جمع بندی بخش ۱
بهبود کارایی زیرساخت IT یک چالش دائمی است. فشرده سازی داده ها می‌تواند ابزار قدرتمندی برای مواجهه با این چالش باشد.
انتخاب الگوریتم فشرده سازی و پنجره فشرده سازی نیازمند درک دقیق تعادل بین عملکرد و صرفه جویی در فضا است.
در بخش بعدی، تصمیمات بیشتری درباره انتخاب راه حل فشرده سازی و ملاحظات مرتبط را بررسی خواهیم کرد.
مطالب مرتبط : فناوری جدید فشرده سازی شفاف در SSD
بخش ۲ : فشرده سازی سخت افزاری در مقابل نرم افزاری
هدف از بخش ۲: پاسخ به این سوال مهم است: آیا از فشرده سازی سخت افزاری استفاده کنم یا نرم افزاری؟
در این مرحله باید به دقت پیکربندی سیستم، انتخاب‌های معماری و تبادل‌های پیچیده‌تری را مد نظر قرار دهید.
درک فشرده سازی نرم افزاری و سخت افزاری
برای شروع، بیایید به تفاوت‌های اصلی این دو روش اشاره کنیم:
- فشرده سازی نرم افزاری (SW) :
فشرده سازی داده ها با استفاده از الگوریتم فشرده سازی که توسط واحد پردازش مرکزی (CPU) سیستم اجرا می‌شود. این روش به طور پیش فرض برای فشرده سازی داده ها استفاده می‌شود. برخی از برنامه‌ها گزینه‌هایی برای تنظیمات فشرده سازی نرم افزاری دارند یا به طور پیش‌فرض فشرده سازی نرم افزاری فعال است. - فشرده سازی سخت افزاری (HW):
در این روش، از یک ماشین حالت اختصاصی استفاده می‌شود که الگوریتم فشرده سازی را اجرا می‌کند. این ماشین حالت، مجموعه‌ای از مدارهای تخصصی در یک تراشه(SoC، ASIC یا FPGA) است که برای اجرای یک عملکرد ثابت (فشرده سازی یا استخراج) طراحی شده‌اند. در رایانش، وظایف تکراری و ثابت مانند فشرده سازی و استخراج می‌توانند سریع‌تر و کارآمدتر در ماشین‌های حالت نسبت به نرم افزارهای اجراشده در پردازنده‌های عمومی انجام شوند.
تأثیر انتخاب فشرده سازی سخت افزاری یا نرم افزاری
حالا، بیایید نگاهی به برخی از تأثیرات انتخاب فشرده سازی سخت افزاری یا نرم افزاری بیندازیم:
- عملکرد فشرده سازی
الگوریتم‌های فشرده سازی داده ها معمولاً محاسباتی بسیار پیچیده هستند، به ویژه وقتی با داده‌های بزرگ یا الگوریتم‌های سنگین فشرده سازی مواجهیم. انتقال فشرده سازی به سخت افزار اختصاصی یا شتاب دهنده‌های ویژه می‌تواند فرآیند فشرده سازی را به طور قابل توجهی تسریع کرده و عملکرد کلی سیستم را بهبود بخشد.
- عملکرد برنامه‌ها
فشرده سازی داده ها می‌تواند منابع زیادی از CPU را مصرف کند، به ویژه در سناریوهایی که چندین وظیفه فشرده سازی به طور همزمان یا در کنار سایر فرآیندهای محاسباتی سنگین در حال اجرا هستند. در حالی که اولین مزیت فشرده سازی سخت افزاری به سادگی «آزادسازی سیکل‌های CPU برای انجام کارهای مهم دیگر» است.
مزیت دیگر این است که سیکل‌های CPU بسیار کارآمدتر خواهند بود. برای هر عمل فشرده سازی، CPU باید زمان خود را بین فشرده سازی و برنامه تقسیم کند، که این می‌تواند بار اضافی روی CPU وارد کند، به ویژه وقتی که فشرده سازی داده ها به طور همزمان با درخواست‌های متعدد از برنامه در حال اجرا است.
استفاده از بلوک‌های بزرگتر برای فشرده سازی (مانند 16KB یا ۳۲KB ) ممکن است منجر به مصرف قابل توجهی از cache شود و این باعث خواهد شد که سایر رشته‌ها از برنامه‌ها از کش خارج شوند (آلودگی کش)، که این امر به عملکرد برنامه و تأخیر آن آسیب می‌زند.
- مقیاس پذیری
انتقال فشرده سازی به سخت افزار اختصاصی یا شتاب دهنده‌ها این امکان را می‌دهد که قابلیت‌های فشرده سازی به طور مستقل از CPU ، مقیاس دهی شوند. شما می‌توانید سخت افزار اختصاصی فشرده سازی را اضافه یا ارتقا دهید. در این صورت با بارهای کاری بیشتر یا نیاز به تراکم داده‌های بیشتر، بدون نیاز به ارتقا کامل سیستم یا انتخاب مشخصات اضافی برای سیستم، مقابله کنید.
اگر از دیسک‌های NVMe SSD استفاده می‌کنید و می‌خواهید حداکثر عملکرد آن‌ها را به دست آورید، فشرده سازی نرم افزاری حتی با دو دیسک نیز ممکن است نتواند با آن‌ها همگام شود.
شکل ۱:
آیا سرعت انتقال به اندازه‌ای هست که بتواند با فضای ذخیره سازی شما هماهنگ شود؟
با ۱۲ هسته Xeon در حال اجرای فشرده سازی نرم افزاری، CPUها قبل از اینکه دو SSD NVMe کاملاً اشباع شوند، به حداکثر ظرفیت خود می‌رسند. فشرده سازی سخت افزاری مبتنی بر درایو باعث می‌شود که سرعت انتقال به ازای هر درایو اضافه شده مقیاس پذیر شود.
- کارایی انرژی
وظایف فشرده سازی داده ها می‌توانند انرژی زیادی مصرف کنند، به خصوص زمانی که توسط CPU انجام شوند. سخت افزار اختصاصی فشرده سازی یا شتاب دهنده‌ها معمولاً برای بهینه سازی کارایی انرژی طراحی شده‌اند و این امکان را می‌دهند که فشرده سازی با هزینه انرژی کمتر انجام شود.
این مزیت به ویژه در دستگاه‌های موبایل، سیستم‌های جاسازی شده یا دستگاه‌های باتری دار که مصرف انرژی برایشان حیاتی است، اهمیت زیادی دارد.
در بخش ۱، به توان مصرفی فشرده سازی در هر هسته با استفاده از الگوریتم‌های مختلف اشاره شد. نگاهی به توان مصرفی فشرده سازی توسط CPU در مقایسه با فشرده سازی سخت افزاری شگفت‌انگیز است. حتی با فدا کردن صرفه جویی در فضای ذخیره سازی با LZ4، شما به ۱۰۰ برابر انرژی بیشتر برای فشرده سازی به روش نرم افزاری، نسبت به فشرده سازی سخت افزاری نیاز دارید.
شکل ۲:
قدرت کل مورد نیاز برای ارائه 4GB/s از توان فشرده سازی با استفاده از GZIP و LZ4 نرم افزاری روی هسته‌های Xeon Gold ، در مقابل فشرده سازی معادل GZIP در ماشین حالت سخت افزاری در کنترلر SSD کمتر، بهتر است!
- الگوریتم‌های اختصاصی
برخی از الگوریتم‌های فشرده سازی داده ها مانند کدک‌های شتاب دهی‌شده سخت افزاری برای فشرده سازی ویدیو (مانند H.264 یا HEVC) ، به طور خاص طراحی شده‌اند تا از سخت افزار اختصاصی برای عملکرد بهینه استفاده کنند. انتقال این الگوریتم‌ها به سخت افزار اختصاصی می‌تواند موجب افزایش قابل توجهی در کارایی و نرخ فشرده سازی نسبت به استفاده از CPU به تنهایی شود.
- موازی سازی
وظایف فشرده سازی داده ها اغلب می‌توانند موازی‌سازی شوند، به این معنی که می‌توانند به زیروظایف مختلف تقسیم شوند و به طور همزمان پردازش شوند. سخت افزار اختصاصی فشرده سازی یا شتاب دهنده‌ها، اغلب قابلیت‌های پردازش موازی را فراهم می‌آورد، که باعث می‌شود فشرده سازی و استخراج نسبت به پردازش ترتیبی در CPU ، سریع‌تر انجام شود.
جمع بندی بخش ۲
در مجموع، فشرده سازی سخت افزاری کارایی انرژی و مقیاس پذیری بهتری نسبت به فشرده سازی نرم افزاری ارائه می‌دهد بدون اینکه مجازات‌های عملکردی برنامه که می‌تواند از فشرده سازی نرم افزاری ناشی شود را وارد کند.
در حالی که برخی بارهای کاری ممکن است با این مشکلات مواجه نشوند، برنامه‌هایی که نیاز به عملکرد خواندن/نوشتن بالا و تاخیر پایین از SSDها دارند، می‌توانند به سرعت با فشرده سازی نرم افزاری محدود شوند.
بخش ۳: کجا باید فشرده سازی داده ها را انجام دهیم و چگونه با رمزگذاری مقابله کنیم؟
در قسمت اول، ما به بررسی این پرداختیم که چگونه فشرده سازی داده ها می‌تواند به کاهش فشارهای ناشی از تقاضاهای رو به افزایش در زیرساخت‌های IT کمک کند و به انتخاب‌های الگوریتم فشرده سازی و جزئیات تراکنش‌های مختلف پرداخته‌ایم.
سپس در قسمت دوم، به مقایسه هزینه‌ها و مزایای فشرده سازی سخت افزاری و نرم افزاری پرداختیم. حالا در قسمت نهایی، به سوالات آخر خواهیم پرداخت: فشرده سازی را کجا انجام دهیم؟ چگونه با رمزنگاری کنار بیاییم؟ و چگونه ظرفیت مؤثر را پس از استفاده از فشرده سازی مدیریت کنیم؟
کجا فشرده سازی انجام شود؟
چندین گزینه برای انجام فرآیند فشرده سازی/دِکامپرس کردن وجود دارد که هرکدام مزایا و معایب خود را دارند:
۱. پردازنده مرکزی (CPU)
- همانطور که در بخش قبلی ذکر شد، استفاده از فشرده سازی نرم افزاری روی CPU تنها به این معنی نیست که “آیا منابع CPU آزاد وجود دارد؟” استفاده از CPU برای فشرده سازی داده ها می‌تواند با ترافیک‌های پیچیده‌تر مانند عملکرد پایین در مقیاس پذیری، مصرف بیشتر انرژی و تأثیر منفی بر عملکرد سایر برنامه‌ها همراه باشد.
- کسانی که از CPU برای فشرده سازی استفاده می‌کنند، معمولاً گزینه‌های فشرده سازی سبک مانند LZ4 یا Snappy را انتخاب می‌کنند . در این صورت به طور عمده از مزایای ذخیره سازی فضای کمتر، می‌گذرند تا فشار کمتری به CPU وارد کنند. این انتخاب ممکن است برای راه حل‌هایی با بار کاری کم یا نوشتن‌های کم مناسب باشد.
- یکی دیگر از مشکلات این است که در صورتی که سیستم یا دیسک نیاز به ورودی/خروجی (I/O) حداقلی 4KB یا ۱۶KB داشته باشد، یک بخش بزرگتر از فشرده سازی به طور بالقوه می‌تواند به فضای هدر رفته تبدیل شود.
۲. کارت شتاب دهنده (Accelerator Card)
- استفاده از یک کارت شتاب دهنده به طور کامل فشار فشرده سازی داده ها را از روی CPU برمی‌دارد. این کارت‌ها برای انجام سریع و کم تاخیر فشرده سازی از ماشین‌های حالت اختصاصی استفاده می‌کنند.
- این نوع کارت‌ها به طور معمول به شکل‌های مختلفی مانند PCIe و یا فرم‌های مختلف U.2، U.3، E3 و E1 در دسترس هستند.
- استفاده از این کارت‌ها به طور بالقوه می‌تواند فشار اضافه‌ای را به سیستم وارد کند زیرا تمام ترافیک خواندن و نوشتن بین دیسک‌ها و میزبان باید از این کارت عبور کند. اگر تعداد درایوهای NVMe بیشتر شود، یک کارت شتاب دهنده ممکن است نتواند تمامی ترافیک را مدیریت کند.
۳. Smart NIC یا DPU (واحد پردازش داده)
- فشرده سازی در SmartNIC یا DPU برای کاهش پهنای باند شبکه بسیار مفید است. این سخت افزار می‌تواند به راحتی با کارت شبکه یا رابط PCIe سازگار شود.
- در حالی که این گزینه به کاهش هزینه‌های ذخیره سازی یا ذخیره سازی داده محلی کمکی نمی‌کند، به طور قابل توجهی می‌تواند در کاهش مصرف پهنای باند کمک کند.
۴. فشرده سازی درون درایو (In-Drive Compression)
- انجام فشرده سازی داده ها درون درایوها، فشار فشرده سازی را از روی CPU برمی‌دارد و به ویژه هنگامی که لایه ترجمه فلاش درایو (FTL) به طور خاص برای ردیابی بلوک‌های داده با طول متغیر طراحی شده باشد، مزایای زیادی دارد.
- این راهکار بدون نیاز به نرم افزار اضافی یا درایور خاص از سیستم عامل و برنامه‌ها کار می‌کند و با استفاده از یک ماشین حالت ویژه در درایو، فشرده سازی و دِکامپرس کردن را انجام می‌دهد.
زمان فشرده سازی داده ها در ارتباط با رمزنگاری؟
اگر می‌خواهید از مزایای فشرده سازی استفاده کنید، باید ابتدا داده‌ها را فشرده کنید و سپس آن‌ها را رمزنگاری کنید. داده‌های رمزنگاری شده الگوهای قابل شناسایی ندارند. فشرده سازی داده ها به طور معمول روی داده‌هایی که الگوهایی دارند عمل می‌کند، و اگر قبل از فشرده سازی داده ها را رمزنگاری کنید، اندازه داده‌های فشرده شده ممکن است همان اندازه یا حتی بیشتر از داده‌های اصلی باشد. بنابراین، توصیه می‌شود که ابتدا فشرده سازی و سپس رمزنگاری انجام شود.
جمع بندی بخش ۳
به طور کلی، هر گزینه فشرده سازی مزایا و معایب خاص خود را دارد و انتخاب نهایی بستگی به مشکل خاصی دارد که می‌خواهید حل کنید. ممکن است لازم باشد بیش از یک راه حل برای بهینه سازی کامل زیرساخت‌های خود استفاده کنید.
با توجه به چالش‌های پیچیده‌ای که تیم‌های زیرساخت و عملیات با آن مواجه هستند و تلاش برای یافتن راه حل‌هایی که نیازهای افزایش قابلیت و بهره‌برداری از زیرساخت‌ها را با محدودیت‌های فضا، انرژی، بودجه و مهارت‌ها سازگار کند، فشرده سازی داده ها می‌تواند نقش مهمی در ایجاد تعادل و بهره‌وری بیشتر داشته باشد. اگر فشرده سازی به طور استراتژیک و با در نظر گرفتن اهداف و نیازهای خاص پیاده‌سازی شود، می‌تواند یک راه حل مفید و ارزشمند باشد.
