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经验丰富的IT人员都已经了解了重复数据删除的重要性，也深知当前市场上可以选择的重复数据删除方案各有利弊。无论厂商怎样美化自己的产品，能够自由的根据自己不断变化的独特需求而自由定制的重复数据删除处理，对于用户来说，绝对是具有非常重要的意义。下面，本文将对各种重复数据删除处理方式进行一一介绍。

Inline重复数据删除

其主要优点是能够最大程度地降低存储需求，最多可达40%。这种处理方式非常适合需要即时复制的小型存储配置或环境。为了获得最高的性能水平，推荐的最佳做法是使用灵活的重复数据删除策略，在初始备份时采用后处理重复数据删除(post-process deduplication)，以便提高速度，而后续的备份操作则切换到inline重复数据删除。

后处理(Post-process)重复数据删除

如果用户希望尽快完成备份，后处理的重复数据方式则是最为理想的选择。顾名思义，它是在备份过程完成后进行的，因而可在任何时间运行。

并发(Concurrent)重复数据删除

这种去重的运行方式与后处理重复数据删除相似，只不过它是在写入第一组记录时立即启动，并与备份同时运行。重复数据删除引擎会立即启动，充分利用所有可用的CPU资源，因而非常适合集群化的 VTL 环境。由于复制启动的非常快，因此数据能够快速地从远程站点进行恢复。

FalconStor Turbo 重复数据删除

这是飞康公司提供的一种非常独特的混合去重的方法，是从VTL本身而非重复数据删除引擎进行inline重复数据删除处理，从而提高后处理重复数据删除或并发重复数据删除的性能。FalconStor Turbo重复数据删除最适合CPU处理能力强劲的企业级环境或集群化环境，这种环境有足够的CPU处理能力进行inline预处理。FalconStor Turbo 重复数据删除可以有效的减少重复数据删除的I/O需求，后处理和并发处理时的性能提升可以达到300%。