Le probleme : l'explosion des donnees
Le volume de donnees numeriques croit de maniere exponentielle. Les entreprises et les particuliers accumulent des teraoctets de fichiers, souvent avec un taux de redondance significatif :
Sauvegardes incrementales
Chaque backup complet duplique des fichiers qui n'ont pas change. Sur 10 sauvegardes, souvent 80% des donnees sont identiques.
Environnements virtualises
Les images de VMs partagent le meme OS de base. 100 VMs Windows = 100 copies de fichiers systeme identiques.
Repositories de code
Les dependances (node_modules, .nuget, maven) sont dupliquees dans chaque projet avec les memes versions.
Le constat
En moyenne, 40 a 70% des donnees stockees sont des doublons qui pourraient etre elimines sans perte d'information.
La solution : DRAGON
DRAGON est un systeme de deduplication qui identifie et elimine les blocs de donnees redondants. Contrairement aux solutions traditionnelles basees CPU, DRAGON exploite la puissance des GPUs pour accelerer le processus.
100 MB"] F2["Fichier B
100 MB"] F3["Fichier C
100 MB"] TOTAL1["Total: 300 MB"] end subgraph After["APRES Deduplication"] U1["Bloc Unique 1
40 MB"] U2["Bloc Unique 2
30 MB"] U3["Bloc Unique 3
20 MB"] REF["References
< 1 MB"] TOTAL2["Total: 91 MB
-70%"] end F1 --> |"analyse"| U1 F1 --> |"analyse"| U2 F2 --> |"partage"| U1 F2 --> |"analyse"| U3 F3 --> |"partage"| U1 F3 --> |"partage"| U2 style Before fill:#7f1d1d,stroke:#ef4444 style After fill:#14532d,stroke:#22c55e
Pourquoi le GPU ?
Le calcul des empreintes cryptographiques (hashes) est l'operation la plus couteuse de la deduplication. Un GPU moderne possede des milliers de coeurs capables d'executer ces calculs en parallele :
| Caracteristique | CPU (Intel i9) | GPU (RTX 4090) |
|---|---|---|
| Coeurs de calcul | 24 coeurs | 16,384 coeurs CUDA |
| Bande passante memoire | ~90 GB/s | ~1 TB/s |
| Debit hachage SHA256 | ~800 MB/s | ~18 GB/s |
| Temps pour 1 TB | ~21 minutes | ~55 secondes |
Objectifs du projet
1. Performance extreme
Atteindre des debits de traitement 10 a 20 fois superieurs aux solutions CPU traditionnelles grace a l'acceleration GPU.
2. Fiabilite garantie
Utiliser un hachage hierarchique 256-bit (2x128-bit) pour eliminer tout risque de collision et de perte de donnees.
3. Adaptabilite
Proposer plusieurs modes de chunking pour s'adapter aux differents types de donnees et cas d'utilisation.
4. Scalabilite horizontale
Permettre l'ajout de GPUs locaux ou distants pour traiter des volumes de donnees croissants.
Composants principaux
Fixed / CDC] HASHER[GPU Hasher] INDEX[Hash Index] end subgraph GPU["Acceleration GPU"] SCHEDULER[GPU Scheduler] LOCAL[GPU Local] REMOTE[GPU Distant] end subgraph Storage["Stockage"] CATALOG[Catalogue] STORE[Data Store] end TUI --> ANALYZER CLI --> ANALYZER ANALYZER --> CHUNKER CHUNKER --> HASHER HASHER --> SCHEDULER SCHEDULER --> LOCAL SCHEDULER --> REMOTE HASHER --> INDEX INDEX --> CATALOG CATALOG --> STORE style Interface fill:#1e40af,stroke:#3b82f6 style Core fill:#065f46,stroke:#10b981 style GPU fill:#7c2d12,stroke:#f59e0b style Storage fill:#581c87,stroke:#a855f7
| Composant | Role | Technologies |
|---|---|---|
| Analyzer | Orchestration de l'analyse et de la deduplication | C++20, threads |
| Chunker | Decoupage des fichiers en blocs | Fixed size, FastCDC |
| GPU Hasher | Calcul des empreintes sur GPU | CUDA, DirectX Compute |
| GPU Scheduler | Repartition du travail entre GPUs | Load balancing, retry |
| Hash Index | Index pour recherche rapide des doublons | B+Tree GPU, Bloom filter |
| Catalogue | Metadata et references des fichiers | Format binaire optimise |
Benefices
Reduction des couts
- Moins d'espace disque necessaire
- Reduction des couts cloud storage
- Moins de bande passante pour les sauvegardes
Gain de temps
- Analyse 10x plus rapide
- Sauvegardes incrementales accelerees
- Restauration plus rapide (moins de donnees)
Impact environnemental
- Moins de serveurs de stockage
- Consommation energetique reduite
- Empreinte carbone diminuee