Wat zijn algoritmen voor datacompressie?

Een algoritme voor datacompressie codeert informatie om de hoeveelheid vereiste opslag om de data op te slaan te verminderen en decodeert deze wanneer gebruikers daarom vragen. Hoewel elk algoritme zijn eigen strategie gebruikt, gebruiken bedrijven datacompressie om geld te besparen op opslagruimte. Compressie komt ook vaak voor bij dataoverdracht voor prestaties en kostenbesparingen op bandbreedte.

Wat zijn algoritmen voor datacompressie?

Datacompressie-algoritmen nemen een bestand en coderen het in een gecomprimeerde toestand. U kunt bijvoorbeeld een gigabyte-bestand comprimeren in een paar megabytes. Algoritmes gebruiken een codec om de manier waarop een bestand wordt opgeslagen te herschrijven, en een decoder zet het bestand weer in zijn oorspronkelijke staat.

Elke codec moet een bestand comprimeren op een manier die dataverlies voorkomt. Goede algoritmen voor datacompressie hebben data-'verliesloze' functies. Compressie die leidt tot corruptie van gedecodeerde data of een volledig verlies van informatie heeft invloed op de data-integriteit. Het algoritme dat u gebruikt, moet worden getest en geverifieerd voordat u het gebruikt voor kritieke bedrijfstoepassingen.

Soorten algoritmen voor datacompressie

Er zijn verschillende compressiealgoritmen en -toepassingen, sommige populairder dan andere. GZIP is bijvoorbeeld gebruikelijk bij Linux-gebruikers en werkt met het DEFLATE-compressiealgoritme. WinZip, dat vele jaren geleden populair was, bevat ZIP-compressie met behulp van een op woordenboek gebaseerd algoritme. 

GZIP en ZIP richten zich op standaard tekstdocumenten. Sommige compressiealgoritmen richten zich op geluid, beelden of videobestanden. Het JPEG-compressiealgoritme wordt vaak gebruikt voor beelden om de hoeveelheid opslagruimte die nodig is voor beelden te verminderen. MP3-compressie werkt goed met audiobestanden. MPEG en WMV zijn veelgebruikte compressiealgoritmen voor videobestanden.

Hoe algoritmen voor datacompressie werken

Datacompressie werkt door originele bits te nemen en ze - codering genoemd - op te slaan met een kleiner aantal bits. De opgeslagen bits hebben een patroon waarmee compressiealgoritmen het bestand opnieuw kunnen opbouwen - decodering genoemd. Het coderen en decoderen van bestanden moet snel zijn, of het compressiealgoritme is nutteloos in een high-performance omgeving.

Gecodeerde data blijven op een opslagapparaat totdat ze zijn opgehaald. Wanneer een gebruiker een bestand ophaalt, zet een decoder het bestand weer in zijn oorspronkelijke staat en laadt het in het geheugen. Wanneer een gebruiker het bestand wijzigt, comprimeert de encoder de data opnieuw en slaat deze op in de nieuw gecodeerde staat. Een bestand van 100MB kan bijvoorbeeld worden gecodeerd tot 50MB, dus de compressiesnelheid is 50%.

Voordelen van het gebruik van algoritmen voor datacompressie

Het verkleinen van de grootte van een bestand versnelt dataoverdracht en verlaagt de opslagkosten door de opslagvereisten te verlagen. Voor bedrijven die betalen voor een beperkte bandbreedte, verlaagt het comprimeren van databestanden voordat ze naar een ontvanger worden gestuurd de kosten van een internetprovider (ISP). Het comprimeren van bestanden voordat ze worden opgeslagen, vermindert ook de hoeveelheid schijfruimte die nodig is voor opslag, wat helpt de opslagkosten te verlagen.

Of u nu met een cloudprovider werkt of bestanden op locatie opslaat, datacompressie bespaart op infrastructuurkosten. Wanneer u terabytes aan data en archieven van die data hebt, kunnen opslagkosten duur worden. Het comprimeren van bestanden maakt een groot percentage van deze opslagruimte vrij.

Toepassingen van algoritmen voor datacompressie

Datacompressie wordt vaak gebruikt met grote bestanden, dus applicaties die met audio of video werken, gebruiken vaak ten minste één datacompressie-algoritme. Bedrijven die onder strikte nalevingsvoorschriften met de vereisten voor het bewaren van gegevens vallen, moeten mogelijk archieven van oude bestanden bewaren. Het comprimeren van deze bestanden bespaart opslagruimte, wat helpt de infrastructuurkosten te verlagen.

Streamingmedia vereisen grote bandbreedtetoleranties, maar compressiealgoritmen verkleinen de grootte van een bestand voordat het naar een ontvanger wordt verzonden. De bandbreedte die u hebt, kan grotere hoeveelheden bestandsgegevens opslaan, zodat gebruikers hun bestanden sneller ontvangen. Het bestand kan dan worden gedecomprimeerd wanneer het de ontvanger bereikt.

Conclusie

Als u veel bestanden hebt die u lange tijd moet archiveren, overdragen of opslaan, kan datacompressie u helpen te besparen op opslag- en bandbreedtekosten. U kunt het compressiealgoritme kiezen dat bij de toepassing past, maar veel toepassingen worden geleverd met hun eigen ingebouwde compressie. Het comprimeren van bestanden voor bedrijfsopslag kan grote hoeveelheden schijfruimte verminderen en uw huidige kosten voor infrastructuur verlagen.

Om u te helpen met uw opslagvereisten, kunnen Pure Storage® Purity en FlashArray™ werken met het compressiealgoritme en de bedrijfsstrategie van uw voorkeur.