硬加速存储，不给CPU“打零工”

数据压缩：加速重复数据删除

相对于数据加密而言，Hifn公司更长于数据压缩。Hifn深以其拥有专利的LZS（Lempel-Ziv-Stac）算法为傲，这种由该公司首席科学家发明的压缩算法继承了LZ算法压缩率的诸多特性，同时兼备硬件逻辑实现简便和更高的压缩性能等良好品质。LZS算法还会自动检测数据是否已经压缩，充分避免对已经压缩的数据进行重复压缩操作而导致的数据膨胀——即对于图片、音频和视频等多媒体文件，以及部分已经压缩过的文件，消除重复压缩导致数据无谓膨胀的影响。目前LZS压缩算法已经广泛应用于网络和存储各个领域，并被ANSI、IETF等国际标准组织和技术联盟采纳为业界标准的一部分。

据称，作为工业标准的LZS算法已经在超过一亿套磁带上实现。随着虚拟磁带库（VTL）的兴起，Hifn（及以前的安赛）提供的VTL硬件压缩卡也受到了EMC、NetApp、Sun、昆腾（Quantum）和Sepaton等VTL提供商的欢迎，并催生了进一步的商业机会。

我们知道，目前能够实现数据缩减的技术主要有两种，除了通过对数据重新编码来降低冗余度的数据压缩，还有着眼于删除重复出现的数据块的重复数据删除（De-Dup）。相对于压缩比通常为2∶1～3∶1的硬件压缩而言，重复数据删除具有把数据缩减的比例提高一个数量级的潜力。

高效的无损压缩和零延迟无缝加密是Hifn在存储领域的看家法宝

在备份、归档等存储应用中，经常会有大量的重复数据块存在，既占用传输带宽又消耗了相当多的存储资源——有些新文件只是在原有文件上作了部分改动，还有某些文件存在着多份拷贝，如果对所有相同的数据块都只保留一份实例，实际存储的数据量将大大减少——这就是重复数据删除技术存在的理论基础。

根据实现方式的不同，重复数据删除技术分为in-line和post-processing两大流派。in-line可以近似理解为实时处理，在数据流入时就进行除重操作，优点是磁盘空间占用少，缺点是争用处理器资源；post-processing则是事后处理，即在数据写到磁盘上之后再除重，优点是性能相对较高，缺点是占用磁盘空间多。

不过，无论哪一种实现方式，目前都是通过软件的手段，需要大量消耗VTL或磁盘备份设备的处理器资源，对性能会有不利的影响。现在重复数据删除主要用于VTL和二级存储，以NetApp为代表的厂商正在努力让主存储也应用该技术，但是这会拖累主存储的性能表现，降低其所承载的应用的服务水平，而如果能够有专用的硬件加速卡来实施重复数据删除，则可以免除这一后顾之忧。

今年3月底，Hifn率先推出了采用硬件加速的重复数据删除卡——DR250/255。它们内置快速、强大的SHA-1或MD5 哈希算法（用于重复数据删除），同时支持平均压缩比率达2.5∶1的单通道LZS数据压缩，并带有一个可自主选择的加密引擎，是业内首个集硬件压缩、重复数据删除和加密于一身的加速卡，处理数据流量可达250MB/s，完全适合在IP SAN 和 NAS设备中运行。

不过，DR250/255还不能同时执行全部的三个功能——压缩和加密能够同时执行，散列（分割数据流以确定重复部分的过程）则必须单独处理。有消息说Hifn正计划在2008年第四季度发布新一代产品，届时这三项功能可同时执行，且处理速度高达1GB/s。

Hifn董事会主席兼CEO Albert E. Sisto对上述传言不置可否，但其硬件加速重复数据删除卡的市场前景令他充满信心。