Ein Datenkomprimierungsalgorithmus codiert Informationen, um den erforderlichen Storage zum Speichern der Daten zu reduzieren und zu decodieren, wenn Benutzer sie anfordern. Während jeder Algorithmus mit seiner eigenen Strategie funktioniert, nutzen Unternehmen Datenkomprimierung, um Geld beim Storage-Platz zu sparen. Komprimierung ist auch bei Datenübertragungen für Performance und Kosteneinsparungen bei der Bandbreite üblich.
Was sind Datenkomprimierungsalgorithmen?
Datenkomprimierungsalgorithmen nehmen eine Datei auf und kodieren sie in einen komprimierten Zustand. Sie könnten beispielsweise eine Gigabyte-Datei in ein paar Megabytes komprimieren. Algorithmen verwenden einen Codec, um die Art und Weise, wie eine Datei gespeichert wird, neu zu schreiben, und ein Decoder setzt die Datei in ihren ursprünglichen Zustand um.
Jeder Codec muss eine Datei so komprimieren, dass Datenverluste vermieden werden. Gute Datenkomprimierungsalgorithmen verfügen über datenverlustfreie Funktionen. Komprimierung, die zur Beschädigung von decodierten Daten oder zu einem vollständigen Informationsverlust führt, beeinträchtigt die Datenintegrität. Der Algorithmus, den Sie verwenden, sollte getestet und verifiziert werden, bevor er in kritischen Geschäftsanwendungen verwendet wird.
Arten von Datenkomprimierungsalgorithmen
Es gibt mehrere unterschiedliche Komprimierungsalgorithmen und -anwendungen, einige sind beliebter als andere. GZIP ist beispielsweise bei Linux-Benutzern üblich und funktioniert mit dem DEFLATE-Komprimierungsalgorithmus. WinZip, das vor vielen Jahren beliebt war, umfasst die ZIP-Komprimierung mithilfe eines wörterbuchbasierten Algorithmus.
GZIP und ZIP konzentrieren sich auf Standardtextdokumente. Einige Kompressionsalgorithmen zielen auf Sound-, Bilder- oder Videodateien ab. Der JPEG-Komprimierungsalgorithmus wird in der Regel für Bilder verwendet, um den für Bilder erforderlichen Speicherplatz zu reduzieren. MP3-Komprimierung funktioniert gut mit Audiodateien. MPEG und WMV sind häufig verwendete Komprimierungsalgorithmen für Videodateien.
So funktionieren Datenkomprimierungsalgorithmen
Datenkomprimierung funktioniert, indem sie Original-Bits nimmt und sie – sogenannte Codierung – mit einer geringeren Anzahl von Bits speichert. Die gespeicherten Bits haben ein Muster, das es Komprimierungsalgorithmen ermöglicht, die Datei neu zu erstellen, was als Dekodierung bezeichnet wird. Die Verschlüsselung und Dekodierung von Dateien muss schnell erfolgen, oder der Komprimierungsalgorithmus ist in einer Hochleistungsumgebung nutzlos.
Verschlüsselte Daten bleiben auf einem Storage-Gerät, bis sie abgerufen werden. Wenn ein Benutzer eine Datei abruft, setzt ein Decoder die Datei wieder in ihren ursprünglichen Zustand und lädt sie in den Speicher. Wenn ein Benutzer die Datei ändert, komprimiert der Encoder die Daten erneut und speichert sie in ihrem neu codierten Zustand. Beispielsweise könnte eine Datei mit 100MB auf 50MB codiert werden, sodass die Komprimierungsrate 50 % beträgt.
Vorteile der Verwendung von Datenkomprimierungsalgorithmen
Die Reduzierung der Größe einer Datei beschleunigt die Datenübertragung und senkt die Storage-Kosten, indem der Storage-Bedarf gesenkt wird. Für Unternehmen, die für eine begrenzte Bandbreite zahlen, senkt das Komprimieren von Datendateien, bevor sie an einen Empfänger gesendet werden, die Kosten für Internet Service Provider (ISP). Durch das Komprimieren von Dateien vor dem Speichern wird auch der für den Storage benötigte Speicherplatz reduziert, wodurch die Storage-Kosten gesenkt werden.
Unabhängig davon, ob Sie mit einem Cloud-Anbieter zusammenarbeiten oder Dateien lokal speichern, die Datenkomprimierung spart Infrastrukturkosten. Wenn Sie Terabyte an Daten und Archiven dieser Daten haben, können die Storage-Kosten teuer werden. Durch das Komprimieren von Dateien wird ein großer Prozentsatz dieses Speicherplatzes frei.
Anwendungen von Datenkomprimierungsalgorithmen
Datenkomprimierung wird oft bei großen Dateien verwendet, sodass Anwendungen, die mit Audio oder Video arbeiten, oft mindestens einen Datenkomprimierungsalgorithmus verwenden. Unternehmen, die strenge Compliance-Vorschriften mit Datenaufbewahrungsanforderungen einhalten, müssen möglicherweise alte Dateien archivieren. Durch das Komprimieren dieser Dateien wird Storage-Platz eingespart, was die Infrastrukturkosten senkt.
Streaming-Medien erfordern große Bandbreitenzuschüsse, aber Komprimierungsalgorithmen verringern die Größe einer Datei, bevor sie an einen Empfänger gesendet wird. Die Bandbreite, die Sie haben, kann größere Mengen an Dateidaten speichern, sodass Benutzer ihre Dateien schneller erhalten. Die Datei kann dann dekomprimiert werden, wenn sie den Empfänger erreicht.
Fazit
Wenn Sie viele Dateien haben, die Sie für lange Zeiträume archivieren, übertragen oder speichern müssen, kann die Datenkomprimierung Ihnen helfen, Storage- und Bandbreitenkosten zu sparen. Sie können den Komprimierungsalgorithmus auswählen, der zur Anwendung passt, aber viele Anwendungen verfügen über eine eigene integrierte Komprimierung. Durch das Komprimieren von Dateien für Geschäfts-Storage kann der Speicherplatz erheblich reduziert und die aktuellen Infrastrukturkosten gesenkt werden.
Um Ihre Storage-Anforderungen zu erfüllen, können Pure Storage® Purity und FlashArray™ mit Ihrem bevorzugten Kompressionsalgorithmus und Ihrer bevorzugten Geschäftsstrategie arbeiten.
