Wat is RLE-compressie?

Run-length encoding (RLE) is een compressiealgoritme dat wordt gebruikt op data met meerdere herhaalde sequenties. Voor organisaties met veel grote bestanden (bijv. sjablonen met herhaalde inhoud) kan RLE worden gebruikt om de hoeveelheid opslagruimte voor elk bestand te verminderen. Het resultaat is energiebesparingen voor opslaginfrastructuur met meer ruimte voor extra bedrijfsdocumenten.

Wat is RLE-compressie?

Compressiealgoritmen zijn niets nieuws. RLE werd in 1983 opgericht en is een van de oudste compressiealgoritmen. Op dat moment waren opslagapparaten veel duurder dan nu. RLE-compressie vereist het herhalen van data en slaat deze op als een enkele waarde. De enkele waarde kan worden gebruikt om het beeld na te bootsen wanneer het is opgehaald.

Door een enkele waarde te gebruiken voor het herhalen van tekens, vermindert RLE de hoeveelheid opslagruimte voor een enkel bestand. De elementen die in opslag worden gebruikt, nemen minder ruimte in beslag, zodat gebruikers meer opslagruimte hebben voor afbeeldingen en documenten. Beheerders kunnen RLE uitvoeren op grote opslagapparaten, waaronder Network Attached Storage (NAS).

Hoe RLE Compression werkt

RLE werkt het beste voor data met verschillende herhaalde waarden. Ter illustratie van de manier waarop RLE-compressie werkt, moet u aannemen dat u data hebt met 10 waarden van 200. Zonder compressie moet het systeem de waarde 200 10 keer opslaan. Met behulp van RLE-compressie slaat het systeem het getal 10 op naast de waarde 200. Dit geeft aan dat de gebruiker 10 keer een bestand met de waarde 200 heeft, zodat het bestand opnieuw kan worden opgebouwd wanneer het wordt opgehaald.

Dit voorbeeld is simplistisch, maar de meeste beelden en documenten hebben duizenden keren dezelfde herhaalde waarden. Beheerders kunnen de opslagruimte verminderen die nodig is om deze documenten te bewaren, terwijl de data-integriteit behouden blijft. RLE-compressie kan meerdere gigabytes aan dataopslag opslaan in een NAS, maar het is alleen nuttig als de organisatie documenten heeft met herhaalde data. Anders kan het de opslagvereisten daadwerkelijk verhogen.

Voordelen van RLE-compressie

Compressiealgoritmen verminderen de hoeveelheid opslag die nodig is voor grote bestanden. Voor datacenters kan RLE-compressie een aanzienlijke hoeveelheid aan opslagkosten besparen. Lokale beheerders voor on-premise opslagsilo's zoals Network Attached Storage (NAS) of een Storage Area Network (SAN) kunnen ook duizenden dollars besparen aan opslagkosten en energiebesparingen realiseren.

Een ander voordeel van RLE-compressie is dat het de overdrachtssnelheden en het bandbreedtegebruik verlaagt. Wanneer data worden gecomprimeerd, kan deze via het internet worden overgedragen met minder bandbreedte. Gebruikers halen hun data sneller op en bedrijven die data hosten besparen op bandbreedtekosten. RLE-compressie is ook een lichtgewicht strategie, dus er is niet veel CPU-gebruik voor nodig wanneer data worden gecomprimeerd of gedecomprimeerd.

Beperkingen van RLE-compressie

RLE-compressie is het beste voor data met repetitieve waarden. Als uw data geen repetitieve bytes hebben, kan RLE-compressie applicaties eigenlijk vertragen. Repetitieve data worden opgeslagen met indicatoren om te wijzen op repetitieve data. Als u geen herhaling hebt, voegt u meer bytes toe aan file storage, wat op zijn beurt de bestandsgrootte vergroot.

Eenvoudige data en beelden zijn veelvoorkomende use cases voor RLE-compressie. Voor geavanceerdere data zoals videooverdrachten is RLE-compressie niet efficiënt. Videocompressiealgoritmen zijn effectiever in het overbrengen van data via het internet, omdat video's vaak minder repetitieve sequenties hebben.

Toepassingen van RLE-compressie

De meeste RLE-compressiestrategieën werken met basisdata. Hoewel grote beelden andere compressietechnieken gebruiken, kunnen eenvoudige beelden met weinig kleuren baat hebben bij RLE-compressie wanneer ze over een netwerk worden overgedragen. Zwart-witbeelden kunnen bijvoorbeeld goed werken met RLE-compressie.

RLE-compressie kan worden gebruikt op basisdocumenten met herhaalde tekens. Als u bijvoorbeeld een sjabloon met herhaalde tekst hebt, is RLE-compressie misschien de beste optie voor u. Binaire data of bestanden met herhalende tekst kunnen RLE-compressie gebruiken om dataopslag te minimaliseren.

Conclusie

Als u bestanden hebt met repetitieve informatie, is RLE een oudere compressietechniek die weinig CPU-overhead vereist. RLE-compressie kan bestandsoverdrachten op uw bedrijfsnetwerk en het internet versnellen. Als u op zoek bent naar een manier om bestanden sneller over te dragen en ze hebben repetitieve data, kunt u RLE-compressie als optie bekijken.

Om het meeste uit uw opslagsnelheid en -capaciteit te halen, kunt u Pure Storage® FlashArray™ en Purity bekijken.