内容分块算法中预期分块长度对重复数据删除率的影响

针对基于内容分块重复数据删除方法缺少能够定量分析预期分块长度与重复数据删除率之间关系的数学模型,导致难以通过调整预期分块长度优化重复数据删除率的问题,提出了一种基于Logistic函数的数学模型。在大量真实数据测观察基础上,提出了通过Logistic函数描述非重复数据的"S"形变化趋势,解决了该数据难以从理论上推导、建模的问题,证明了基于内容分块过程服从二项分布,并从理论上推导出了元数据大小模型。基于上述两种数据模型,通过数学运算最终推导得到重复数据删除率模型,并利用收集到的3组真实数据集对模型进行了实验验证。实验结果表明:反映数学模型拟合优度的R2值在0.9以上,说明该模型能够准确地反映出预期分块长度与重复数据删除率之间的数学关系。该模型为进一步研究如何通过调整预期分块长度使重复数据删除率最优化提供了理论基础。

Influence of Expected Chunk Size on Deduplication Ratio in Content Defined Chunking Algorithm