데이터 압축 방법은 부피를 줄일

요즘, 많은 사람들이 데이터 압축 프로세스가 하드 디스크 공간을 절약하기 위해, 어떤 저장 장치의 소중한 공간을 가장 효율적으로 사용 중 하나입니다 방법에 대해 많이 생각한다. 고급 사용자는 종종 그것의 양을 줄이기 위해 데이터 압축을 사용하는 동안 종종, 드라이브의 여유 공간 부족에 직면 고급 사용자, 적절한 장소를 확보하기위한 시도로 모든 데이터를 제거 할 필요가있다.

그러나 많은도 사용된다 어떤 알고리즘은 말할 것도없고, 정보의 압축 과정의 이름을 모르는, 그리고 그들 각각의 응용 프로그램을 제공합니다.

데이터를 압축할지 여부?

데이터 압축은 지금까지 충분히 중요하며, 그것은 모든 사용자에 대해 필요합니다. 물론, 요즘 거의 모든 사람은, 고급 데이터 스토리지를 구입할 여유 공간이 충분히 큰 금액을 사용할 수있는 가능성을 제공하고 고속 데이터 방송 채널을 이용하실 수 있습니다.

그러나, 올바르게 이해되어야하고 전송되어야하는 데이터의 양이 시간에 따라 증가한다는. 그리고 불과 10 년 전, 기존의 필름에 대한 표준이 700메가바이트의 볼륨으로 간주 된 경우, HD 품질에서 만든 날짜 필름은 높은 품질의 사진이 차지하는 공간의 양을 말할 것도없고, 기가 바이트의 수십 동일한 볼륨을 가질 수있다 블루 레이 포맷이다.

경우 데이터 압축이 필요하다?

물론, 하나는 데이터 압축 과정은 당신에게 많은 혜택을 가져올 것으로 기대 안하지만, 일부 데이터 압축 기술은 매우 유용, 심지어 필요있는 상황의 특정 번호가있다 :

• 전자 메일을 통해 특정 문서의 전송. 당신은 다양한 모바일 장치를 사용하여, 대규모로 정보를 전달해야 할 때 이러한 상황에 특히 사실이다.
• 이 대역폭 저장이 필요한 여러 사이트에 특정 데이터의 출판에 사용되는 차지하는 공간을 줄이기 위해 종종 데이터 압축 과정;
• 이 새로운 저장 시설을 교체하거나 추가 할 수 없습니다하는 경우에 하드 드라이브의 공간을 절약. 특히, 가장 일반적인 상황이 사용 가능한 예산에 특정 제한하지만, 때 충분한 디스크 공간이 없다는 것입니다.

물론, 위의 이외에,이 부피를 줄이기 위해 데이터 압축 과정이 필요할 수 있습니다 다른 상황이 많이 있지만, 이들은 가장 일반적인 오늘이다.

어떻게 데이터를 압축 할 수 있습니까?

오늘날, 데이터 압축의 다양한 방법이 있지만, 그들은 두 개의 주요 그룹으로 분류된다 - 특정 손실뿐만 아니라 무손실 압축이 압축.

데이터가 하나의 비트까지 매우 높은 정밀도로 복원해야 할 때 방법 중 후자의 사용은 관련이 있습니다. 압축가 텍스트 문서에서 수행되는 경우이 방법은 경우에만 해당된다.

그것은 몇 가지 상황에서 압축 된 데이터의 가장 정확한 재구성 그래서 디스크 데이터 압축이 특정 손실로 수행되는 이러한 알고리즘의 사용, 제공에 필요가 없다는 것을 주목할 필요가있다. 손실 압축의 장점은이 기술이 훨씬 더 쉽게 구현하는 것입니다, 및 보관 가능한 가장 높은 수준을 제공하는 것입니다.

손실 압축

충분한 품질을 유지하면서 정보 손실 데이터 압축을위한 알고리즘은 더 압축 강도의 순서를 제공한다. 대부분의 경우, 이러한 알고리즘의 사용은 그러한 이미지 나 소리 등의 모든 종류의 아날로그 데이터를 압축하기 위해 수행된다. 이러한 상황에서, 추출 된 파일은 원래의 정보는 상당히 다를 수 있지만 인간의 눈이나 귀에 거의 구별 할 수 없다.

무손실

압축 알고리즘은 정보 무손실 압축 파일의 손실을 배제, 가장 정확한 데이터 복구를 제공한다. 그러나, 제대로이 경우에 효과적인 파일 압축으로 제공되지는 사실을 이해하는 것이 필요하다.

보편적 인 방법

또한, 차지하는 공간을 줄일 수있는 효과적인 데이터 압축 처리가 이루어진 보편적 방법의 특정 개수가 존재한다. 일반적으로, 당신은 세 가지 주요 기술을 선택할 수 있습니다 :

• 스트림을 변환합니다. 이 경우에는, 이미 처리 된 파일을 통해 새로 들어오는 압축 데이터의 설명은, 계산은 모든 가능성을 수행하지 않고, 소정의 처리가 실시 된 파일들만에 기초하여 상기 심볼을 인코딩한다.
• 통계 압축. 적응 모듈 및 방법 -을 줄이기 위해이 데이터 압축 처리는 디스크 공간이 두 개의 하위 카테고리로 분산 점유. 옵션 적응 부호화 처리에서 처리되고있는 정보에 대한 새로운 파일에 대한 확률 계산을 제공한다. 특히, 이러한 방법은 다양한 적응 형 알고리즘 섀넌 - 파노 허프만의 변이체를 포함한다. 블록 알고리즘은 별도 vyschityvanie에게 압축 된 블록에 추가하여 다음 각 정보 단위를 제공한다.
• 단위 변환. 수신 정보가 몇 개의 블록으로 분할하고,이어서 적분 변형을 발생한다. 이 경우, 소정의 방법을 여러 단위의 전위에 기초하는, 특히는, 궁극적으로 압축 된 데이터의 양에서 상당한 감소가 발생할 수 있음을 유의해야한다. 그러나, 당신은 제대로이 치료 후, 결국에 상당한 개선이 있음을 이해하는 데 필요한 데이터 구조, 다른 알고리즘에 의해 이후의 압축의 행동이 훨씬 더 빠르고 쉽게 구현된다.

압축 복사

백업의 가장 중요한 구성 요소 중 하나는 필요한 사용자 정보를 이동하는로하는 장치이다. 더 많은 데이터 당신은 더 많은 볼륨을 사용해야하는 장치로 이동합니다. 당신은 데이터 압축 과정이 수행됩니다있는 경우에는, 공간 부족의 다음 문제는 당신을 위해 관련 남아 않을 수 있습니다.

왜합니까?

시 데이터 압축의 가능성 백업은 크게는 필요한 파일을 복사 할 필요가있다 시간을 줄일 수 있고, 동시에 드라이브의 여유 공간의 효율성을 절감 할 수 있습니다. 압축 정보를 사용하는 경우 즉, 복사됩니다 훨씬 더 작고 빠르고, 더 많은 스토리지 볼륨을 살 필요했던 돈과 재정을 절약 할 수 있습니다. 무엇보다도, 데이터 압축을 수행, 당신은 또한 서버에서 모든 데이터의 운송에 소요되는 시간을 절감하거나 네트워크를 통해 복사합니다.

백업 데이터 압축은 하나 개 이상의 파일에서 수행 할 수 있습니다 -이 경우, 모든 사용 않으며, 어떤 정보가 압축 프로그램의 종류에 따라 달라집니다.

도구를 선택하면, 프로그램이 선택한 데이터를 압축 할 수있는 정도보고해야합니다. 그것은 동안 텍스트 문서의 압축 효율이 90 % 이상 될 수있다 정보의 유형에 따라 달라 사진 압축이 되지 5 % 이하에 대해 유효합니다.