デデュープ

2025年10月27日

デデュープ

英語表記: Deduplication

概要

デデュープ（Deduplication、重複排除）とは、「ストレージデバイス（HDD, SSD, NVMe）」の領域において、データ内に存在する重複したブロックやファイルを特定し、重複部分を物理的に削除することでストレージ容量を節約する「データ削減技術」の一つです。具体的には、同じ内容のデータを複数回書き込む際に、2回目以降の書き込みを実際のデータ保存ではなく、既存のデータへの「ポインタ」（参照情報）に置き換えることで実現されます。この技術は、特にバックアップや仮想デスクトップ環境（VDI）といった、類似データが大量に発生しやすい「ストレージ仮想化と管理」の領域において、非常に重要な役割を果たしています。

詳細解説

デデュープの目的と位置づけ

私たちがデデュープという技術を「ストレージ仮想化と管理」の文脈で考えるのは、現代のデータセンターにおいて、ストレージ容量の効率的な利用が最優先事項となっているからです。特に仮想化環境では、多数の仮想マシン（VM）が類似のOSファイルやアプリケーションファイルを共有しています。もしデデュープがなければ、これらの重複データがストレージを無駄に占有し、管理コストが膨大になってしまいます。デデュープの主目的は、この無駄を徹底的に排除し、限られた「ストレージデバイス」の性能と容量を最大限に引き出すことにあります。

動作原理：どのように重複を見つけるのか

デデュープは、データの重複を検出するために、主に以下のステップを踏みます。

データのチャンク化（ブロック分割）
まず、書き込まれるデータ全体を、数百KBから数MB程度の小さな単位（ブロックまたはチャンク）に分割します。この分割の粒度が、デデュープの効率を大きく左右します。
ハッシュ値（フィンガープリント）の生成
分割された各チャンクに対して、SHA-256などの暗号学的ハッシュ関数を用いて、一意性の高い短い識別子（ハッシュ値、またはフィンガープリント）を生成します。このハッシュ値は、そのデータブロックの内容を極めて高い精度で代表する「指紋」のようなものです。
インデックス（メタデータ）の参照
生成されたハッシュ値を、すでにストレージに保存されている過去のデータのハッシュ値が登録されているインデックス（メタデータ）と比較します。このインデックスは、デデュープ処理の「頭脳」とも言える重要なコンポーネントです。
重複の判定と処理
- もしハッシュ値がインデックス内に存在しなかった場合（新しいデータ）、そのデータブロックをストレージに書き込み、新しいハッシュ値をインデックスに登録します。
- もしハッシュ値がインデックス内に存在した場合（重複データ）、実際のデータブロックの書き込みは行わず、既存のデータブロックを指し示す「ポインタ」（参照情報）を書き込みます。

この一連のプロセスにより、物理的な「ストレージデバイス」には、重複のないデータブロックだけが保存され、管理上のデータ容量は大幅に削減されます。

方式の種類：ブロックレベルとタイミング

デデュープにはいくつかの分類方法がありますが、ストレージ管理の観点から特に重要なのは「粒度」と「実行タイミング」です。

粒度による分類
- ファイルレベルデデュープ: ファイル全体を単位として重複をチェックします。同じファイル名や内容のファイルが複数ある場合に有効ですが、ファイルの一部だけが変更された場合には対応できません。
- ブロックレベルデデュープ: データブロックを単位として重複をチェックします。ファイルの一部が変更されたり、複数のファイルが共通のデータブロックを含んでいたりする場合でも重複排除が可能です。現代の高性能な「ストレージデバイス」やバックアップシステムでは、このブロックレベルデデュープが主流です。
実行タイミングによる分類
- インラインデデュープ: データが「ストレージデバイス」に書き込まれる最中にリアルタイムで重複排除を行います。書き込み時に容量削減が完了するため、必要な物理容量が最初から少なくて済みますが、処理負荷が高くなる可能性があります。
- ポストプロセスデデュープ: データが一度そのまま「ストレージデバイス」に書き込まれた後、バックグラウンドで重複排除処理を行います。書き込み速度への影響は少ないですが、一時的に重複データ分の容量が必要となります。

これらの方式を適切に選択し、「ストレージ仮想化と管理」戦略に組み込むことで、効率的なデータ運用が実現するのです。

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具体例・活用シーン

デデュープ技術が最も威力を発揮するのは、似たようなデータが大量に存在する環境、つまり「ストレージ仮想化と管理」が不可欠なシーンです。

1. 仮想デスクトップ環境（VDI）での利用

企業が数百、数千の仮想デスクトップを運用するVDI環境を想像してみてください。これらのデスクトップは、すべてWindows OSやMicrosoft Officeなどの共通のソフトウェアをベースにしています。

デデュープ適用前: 100台の仮想デスクトップがあれば、OSのファイルが100コピー分、物理ストレージを占有します。
デデュープ適用後: OSのデータブロックは最初の1台分だけ物理的に保存され、残りの99台はすべてそのオリジナルデータへのポインタ（参照）を持つだけになります。これにより、ストレージ利用効率が劇的に向上し、VDI導入のコスト障壁を大きく下げることができます。これは、まさに「データ削減技術」がストレージ管理にもたらす最大のメリットです。

2. バックアップとアーカイブ

バックアップデータは、日々、週次、月次で取得されますが、前日からの変更点はわずかであることが多いです。

デデュープを適用することで、毎日取得されるバックアップセットのうち、変更されていないデータブロックは重複排除されます。これにより、長期的なバックアップデータの保存に必要な「ストレージデバイス」の容量を大幅に削減できます。

比喩：会社の資料室を整理する

デデュープを理解するための比喩として、巨大な会社の資料室（ストレージデバイス）の管理を考えてみましょう。

資料室には、様々なプロジェクトの企画書や報告書（データ）が保管されています。経費精算のルールブックや会社の組織図など、多くの企画書に共通して含まれる定型的な資料（データブロック）が何度もコピーされてファイリングされているとします。

デデュープ管理者が行うこと:

資料の指紋（ハッシュ値）を取る: 資料室管理者は、すべての資料を細かくチェックし、同じ内容の定型資料を見つけ出します。
マスター資料を作成する: 初めて見つけた定型資料は「マスター資料」として一つの棚（物理ストレージ）に保管します。
ポインタで置き換える: 2回目以降に同じ内容の資料を見つけた場合、それはファイリングせず、代わりに「〇〇プロジェクトの資料のP.5を参照」というメモ（ポインタ）を貼り付けます。

この管理方法により、資料室の棚（ストレージ容量）は、マスター資料と固有の資料、そして大量の「参照メモ」だけで済み、物理的なコピーが溢れるのを防ぐことができます。これが、デデュープが「ストレージ仮想化と管理」の効率化に貢献する仕組みです。

資格試験向けチェックポイント

デデュープは、特にデータ管理やセキュリティ、コスト効率に関する問題として、ITパスポート、基本情報技術者、応用情報技術者などの資格試験で頻繁に出題されます。

デデュープと圧縮（コンプレッション）の違いを理解する:
- デデュープは「重複データそのもの」を排除する技術です（ロジックの重複を排除）。
- 圧縮は「残ったデータ」をアルゴリズムによって小さくする技術です（物理サイズを縮小）。
- 多くの場合、高性能なストレージシステムでは、デデュープで重複を排除した後、残ったデータを圧縮（コンプレッション）することで、さらなる「データ削減技術」を追求します。
ハッシュ関数の役割: デデュープにおいてハッシュ値は、データの同一性を極めて高速かつ高精度に判定するために不可欠です。ハッシュ値が異なればデータは異なり、ハッシュ値が同じであればデータも同じであると見なします（衝突の可能性は極めて低いと仮定します）。
適用効果の高い環境: バックアップ、アーカイブ、VDI環境など、類似データが多い環境で高い効果を発揮します。
メタデータ（インデックス）の重要性: デデュープシステムは、重複排除の結果として生成されるポインタ情報を管理するためのインデックス（メタデータ）を維持する必要があります。このインデックスのサイズや性能が、デデュープシステムの全体的な性能（特に読み出し速度）に影響を与えるため、「ストレージ仮想化と管理」の設計において重要な考慮事項となります。
関連する技術領域: デデュープは、スナップショットやレプリケーションといった他の「ストレージ仮想化と管理」技術と組み合わせて利用されることが多いです。