A codificação de comprimento de execução (RLE) é um algoritmo de compactação usado em dados com várias sequências repetidas. Para organizações com muitos arquivos grandes (por exemplo, modelos com conteúdo repetido), o RLE pode ser usado para reduzir a quantidade de espaço de armazenamento para cada arquivo. O resultado é a economia de energia para infraestrutura de armazenamento com mais espaço para documentos corporativos adicionais.
O que é compactação RLE?
Algoritmos de compressão não são novidade. Criada em 1983, a RLE é um dos algoritmos de compactação mais antigos. Na época, os dispositivos de armazenamento eram muito mais caros do que eram hoje. A compactação RLE usa dados repetidos e os armazena como um único valor. O valor único pode ser usado para recriar a imagem quando ela for recuperada.
Ao usar um único valor para repetir caracteres, o RLE reduz a quantidade de espaço de armazenamento para um único arquivo. Os elementos usados no armazenamento ocupam menos espaço, para que os usuários tenham mais armazenamento para imagens e documentos. Os administradores podem executar RLE em grandes dispositivos de armazenamento, incluindo Network Attached Storage (NAS).
Como funciona a compressão RLE
O RLE funciona melhor para dados com vários valores repetidos. Para ilustrar como a compactação RLE funciona, suponha que você tenha dados com 10 valores de 200. Sem compactação, o sistema deve armazenar o valor 200 10 vezes. Usando a compactação RLE, o sistema armazena o número 10 ao lado do valor 200. Isso indica que o usuário tem um arquivo com o valor de 200 10 vezes, para que o arquivo possa ser reconstruído quando recuperado.
Esse exemplo é simplista, mas a maioria das imagens e documentos tem os mesmos valores repetidos milhares de vezes. Os administradores podem reduzir o espaço de armazenamento necessário para salvar esses documentos enquanto preservam a integridade dos dados. A compactação RLE pode economizar vários gigabytes no armazenamento de dados em um NAS, mas só é útil se a organização tiver documentos com dados repetidos. Caso contrário, pode realmente aumentar os requisitos de armazenamento.
Vantagens da compressão RLE
Algoritmos de compactação reduzem a quantidade de armazenamento necessária para arquivos grandes. Para datacenters, a compactação RLE pode economizar uma quantidade considerável em custos de armazenamento. Os administradores locais de silos de armazenamento locais, como Network Attached Storage (NAS) ou Storage Storage Area Network (SAN), também podem economizar milhares de dólares em custos de armazenamento e economizar energia.
Outro benefício da compactação RLE é que ela reduz as velocidades de transferência e o uso da largura de banda. Quando os dados são compactados, eles podem ser transferidos pela Internet usando menos largura de banda. Os usuários recuperam seus dados mais rapidamente e as empresas que hospedam dados economizam em custos de largura de banda. A compactação RLE também é uma estratégia leve, por isso não exige muito uso da CPU quando os dados são compactados ou descompactados.
Limitações da compressão RLE
A compactação RLE é melhor para dados com valores repetitivos. Se seus dados não tiverem bytes repetitivos, a compactação RLE pode realmente retardar os aplicativos. Os dados repetitivos são armazenados com indicadores para indicar dados repetitivos. Se não houver repetição, você adicionará mais bytes ao armazenamento de arquivos, o que, por sua vez, aumentará o tamanho dos arquivos.
Dados e imagens simples são casos de uso comuns para compactação RLE. Para dados mais avançados, como transferências de vídeo, a compactação RLE não é eficiente. Os algoritmos de compactação de vídeo são mais eficazes na transferência de dados pela Internet, pois os vídeos frequentemente têm menos sequências repetitivas.
Aplicações da compactação RLE
A maioria das estratégias de compactação RLE funciona com dados básicos. Embora as imagens grandes usem outras técnicas de compactação, imagens simples com poucas cores podem se beneficiar da compactação RLE quando transferidas por uma rede. Por exemplo, imagens em preto e branco podem funcionar bem com a compactação RLE.
A compactação RLE pode ser usada em documentos básicos com caracteres repetidos. Por exemplo, se você tiver um modelo com texto repetido, a compactação RLE pode ser a melhor opção para você. Dados ou arquivos binários com texto repetitivo podem usar a compactação RLE para minimizar o armazenamento de dados.
Conclusão
Se você tiver arquivos com informações repetitivas, o RLE é uma técnica de compactação mais antiga que exige pouca sobrecarga da CPU. A compactação RLE pode acelerar as transferências de arquivos em sua rede corporativa e na Internet. Se você está procurando uma maneira de transferir arquivos mais rapidamente e eles têm dados repetitivos, você pode analisar a compactação RLE como opção.
Para aproveitar ao máximo a velocidade e a capacidade do seu armazenamento, confira o Pure Storage® FlashArray e o Purity.
