按照检查重复数据的粒度不同，重复数据删除技术可以分为对象/文件级和块级的重复数据删除。文件级删重技术是在文件级别的粒度下查找重复数据的方法。该技术计算速度快，但粒度太粗，即使不同文件内部存在很多相同的数据，也不能被检测并实现几余消除。块级别的重复数据删除根据切分数据块方法的不同，黑龙江企业存储云灾备，又可分为固定分块和可变分块的刑重技术。固定分块技术是使用固定大小的分块策略在存储系统中识别相同数据的一种方法，可以提供很高的处理速度，但是对 编辑和修改的序列很敏感，处理效率低。变长分块是一种基于内容技术的分块方法。与固定分块不同的是它的块断点不以一个预设值来确定，而是以其文件内容进行 计算，当满足一定的标准之后方认为其为块断点。其优点是对于插入问题和删除问题处理有效。无论是插入还是删除一小部分字节，只会影响一到两个块，其余的块保持不变。其主要缺点是计算开销较大和检测重复块时指纹值索引查找的开销较大。由于其对数据变化的低敏感性，变长分块逐渐成为重复数据删除技术的主流。

大数据时代，云灾备成为刚性需求。在过去的2010-2015年间数据中心宕机事件频频发生：

而随着互联网 和云计算的大力发展，数据存储量呈几何数量级的上升趋势，对数据存储服务的要求日益迫切，企业存储云灾备解决方案，仅靠现有分散式的数据中心孤岛，已不能满足行业和社会需求。数据中心集约化建设，规模化经营，产业化管理模式，是实现优势资源共享，企业存储云灾备价格，从头部问题上解决重复投资、资源浪费和能源损耗问题的必有之路。由于数据中心建设具有高投入的特点，国家鼓励建立市场运作机制，支持社会资本进入数据中心建设，鼓励发展新一代“云计算”技术，鼓励“云存储”基地为依托，企业存储云灾备报价，为社会提供多样化信息服务。

当程序因故障中断，如果不能保留其中间运行状态，恢复后从头运行将会带来极大的消耗。检查点技术能够解决这个问题。通过保留各个进程的运行状态，恢复时能够复原到较近次保留的数据映像。

传统的检查员机制是基于库的检查点机制。例如以静态库的形式实现，或通过加载动态链接库米追寻程序运行过程中的数据变化。也有一些检查点机制实 现于内核级别甚至硬件级别。

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