Scenarios d'utilisation

DRAGON s'applique a de nombreux scenarios ou la redondance des donnees est significative. Voici les cas d'usage les plus courants avec leurs benefices specifiques.

Carte des cas d'usage
mindmap root((DRAGON
Use Cases)) Backup Sauvegardes quotidiennes Retention longue duree Disaster Recovery Virtualisation Images VM Conteneurs Docker Snapshots DevOps Artefacts CI/CD Repositories Dependencies Cloud Object Storage Migration Archivage Enterprise File Servers NAS/SAN Data Lakes

1. Sauvegardes et Backup

Problematique

Les sauvegardes completes quotidiennes consomment enormement d'espace alors que la majorite des fichiers ne changent pas d'un jour a l'autre.

Workflow de sauvegarde avec DRAGON
sequenceDiagram participant Source as Serveur Source participant DRAGON as DRAGON participant Store as Storage Dedupe Note over Source,Store: Jour 1 - Backup Initial Source->>DRAGON: Envoie 500 GB DRAGON->>DRAGON: Chunking + Hash GPU DRAGON->>Store: Stocke 500 GB (100%) Note over Source,Store: Jour 2 - Backup Incremental Source->>DRAGON: Envoie 500 GB (+10 GB modifies) DRAGON->>DRAGON: Chunking + Hash GPU DRAGON->>DRAGON: Compare avec index DRAGON->>Store: Stocke seulement 10 GB nouveaux Note over Source,Store: Jour 30 - Apres 1 mois Note over Store: Total logique: 15 TB
Stockage reel: 600 GB
Ratio: 96%

Exemple chiffre

Donnees source500 GB
Retention30 jours
Sans deduplication15 TB
Avec DRAGON~600 GB
Economie96%

Benefices

  • Retention longue duree abordable
  • Restauration selective rapide
  • Verification d'integrite automatique
  • Compatible avec tout logiciel de backup

2. Environnements virtualises

Problematique

Un datacenter avec 100 VMs Windows stocke 100 fois le meme systeme d'exploitation, les memes pilotes, les memes frameworks .NET.

Deduplication d'images VM
flowchart TB subgraph VMs["100 Machines Virtuelles"] VM1["VM 1
Windows + App
80 GB"] VM2["VM 2
Windows + App
80 GB"] VM3["VM 3
Windows + App
80 GB"] VMN["...
VM 100
80 GB"] end subgraph Traditional["Sans Deduplication"] T1["Total: 8 TB"] end subgraph DRAGON["Avec DRAGON"] subgraph Unique["Blocs Uniques"] OS["Windows Base
25 GB"] FW["Frameworks
10 GB"] APP["Applications
5 GB"] DATA["Donnees uniques
15 GB x 100"] end D1["Total: ~1.6 TB"] end VMs --> Traditional VMs --> DRAGON style Traditional fill:#7f1d1d,stroke:#ef4444 style DRAGON fill:#14532d,stroke:#22c55e

Cas Hyper-V / VMware

  • Deduplication des fichiers VHDX/VMDK
  • Snapshots incrementaux optimises
  • Clones instantanes via references
  • Migration live plus rapide

Cas Docker / Kubernetes

  • Layers d'images partages
  • Registry optimise
  • Deploiement accelere
  • Stockage persistant deduplique

3. DevOps et CI/CD

Problematique

Les pipelines CI/CD produisent des artefacts (builds, packages, images) qui se ressemblent enormement d'une version a l'autre.

Pipeline CI/CD avec deduplication
flowchart LR subgraph Pipeline["Pipeline CI/CD"] BUILD[Build] TEST[Test] PACK[Package] end subgraph Artifacts["Artefacts"] A1["v1.0.0
250 MB"] A2["v1.0.1
250 MB"] A3["v1.0.2
250 MB"] AN["...
v1.x.x"] end subgraph Storage["Stockage DRAGON"] CORE["Code Core
200 MB"] DEPS["Dependencies
45 MB"] DIFF["Deltas
~5 MB/version"] end Pipeline --> Artifacts Artifacts --> Storage style Storage fill:#14532d,stroke:#22c55e

Artefacts de build

Entre deux versions, typiquement moins de 5% du code change :

  • Binaires partages entre versions
  • Dependencies communes detectees
  • Historique complet economique

Repositories Git (LFS)

Pour les gros fichiers binaires versiones :

  • Assets 3D, textures, videos
  • Datasets de test
  • Documentation PDF

Scenario type

  1. Pipeline produit artefact v1.2.3 (250 MB)
  2. DRAGON analyse et chunke l'artefact
  3. Compare avec versions precedentes (v1.2.0, v1.2.1, v1.2.2)
  4. Identifie 95% de blocs communs
  5. Stocke uniquement les 12 MB de nouveaux blocs
  6. Met a jour l'index des references

4. Cloud Storage et Migration

Problematique

Le stockage cloud (S3, Azure Blob, GCS) est facture au volume. Reduire les donnees = reduire directement la facture.

Optimisation du stockage cloud
flowchart TB subgraph OnPrem["On-Premise"] FILES["Fichiers
10 TB"] end subgraph DRAGON["Traitement DRAGON"] ANALYZE["Analyse"] DEDUP["Deduplication"] COMPRESS["Compression"] end subgraph Cloud["Cloud Storage"] UNIQUE["Blocs Uniques
3 TB"] META["Metadata
50 GB"] end subgraph Costs["Couts Mensuels"] C1["Sans dedup
$230/mois"] C2["Avec DRAGON
$70/mois"] end FILES --> DRAGON DRAGON --> Cloud Cloud --> Costs style C1 fill:#7f1d1d,stroke:#ef4444 style C2 fill:#14532d,stroke:#22c55e

Migration vers le cloud

  • Reduire le volume a transferer
  • Accelerer la migration initiale
  • Synchronisation incrementale efficace
  • Rollback rapide si necessaire

Archivage longue duree

  • Tier Glacier/Archive optimise
  • Conformite reglementaire
  • Restauration selective
  • Verification d'integrite periodique

5. Serveurs de fichiers entreprise

Problematique

Les partages reseau accumulent des versions de documents, des copies "final_v2_definitif_OK.docx" et des doublons involontaires.

Analyse d'un file server
pie title Repartition des donnees (File Server 5 TB) "Fichiers uniques" : 30 "Doublons exacts" : 25 "Versions similaires" : 35 "Fichiers systeme" : 10

Audit des donnees

DRAGON identifie :

  • Fichiers 100% identiques (doublons)
  • Versions avec differences mineures
  • Espace recuperable par deduplication
  • Rapport detaille par departement

Nettoyage intelligent

Actions possibles :

  • Supprimer les doublons (conserver 1 copie)
  • Archiver les anciennes versions
  • Compresser les fichiers inactifs
  • Alerter sur les nouveaux doublons

Tableau comparatif des cas d'usage

Cas d'usage Taux dedup typique Mode recommande Gain temps
Sauvegardes quotidiennes 90-98% CDC (meilleur ratio) Traitement 10x plus rapide
Images VM/Conteneurs 70-85% Fixed (plus rapide) Clone instantane
Artefacts CI/CD 85-95% CDC (precision) Upload/download reduit
Cloud Storage 40-70% CDC Couts -60%
File Servers 30-60% CDC Audit en heures vs jours
Data Lakes 20-50% Fixed (performance) Ingestion acceleree

Pour aller plus loin