Protsessi andmete pakkimine vähendada selle mahtu

Tänapäeval on paljud inimesed arvavad, palju sellest, kuidas andmete pakkimine protsess, et päästa kõvakettaruumi, see on üks kõige tõhusam kasutamine väärtuslikku ruumi mis tahes mäluseade. Üsna sageli, edasijõudnud kasutajatele, kes seisavad silmitsi puudumine vaba ruumi kõvakettal, siis on vaja eemaldada kõik andmed, püüdes vabastada õiges kohas, samal ajal rohkem arenenud kasutajad kasutavad tihti andmete pakkimine, et vähendada selle mahtu.

Kuid paljud ei tea isegi nime kompressiooniprotsessiga teabe, rääkimata mida algoritme kasutatakse, ja mis annab taotluse iga neist.

Kas suruma andmed?

Andmete pakkimise on piisavalt oluline, et kuupäeva ja see on vajalik mis tahes kasutaja. Muidugi, tänapäeval peaaegu igaüks saab osta arenenud andmete salvestamise, pakkudes võimalust kasutades piisavalt suur summa vaba ruumi ning on varustatud kiire andmete ringhäälingukanaleid.

Siiski tuleb õigesti mõista ning et andmete maht, mis tuleb edastada ka ajas kasvab. Ja kui lihtsalt kümme aastat tagasi, standard tavaliste film peeti maht 700MB, kuupäeva filme, teha HD-kvaliteediga võib olla maht võrdub mitukümmend gigabaiti, rääkimata, kui palju ruumi on hõivatud kõrge kvaliteediga pilte Blu-ray formaadis.

Kui andmete pakkimine on vajalik?

Muidugi, üks ei tohiks eeldada, et andmete pakkimine protsess toob sulle palju kasu, kuid on teatud olukordi, kus mõned andmete pakkimine meetodid on väga kasulik, ja isegi vajalik:

• Kanna teatud dokumente e-posti teel. See kehtib eriti nende olukordade jaoks, kui teil on vaja edastada teavet suuremahuline kasutades erinevaid mobiilseadmetes.
• Sageli andmete pakkimine protsess, et vähendada hõivatud ruumi seda kasutatakse avaldamise kohta andmeid eri kohtades, mis nõuavad kokkuhoid ribalaius;
• Säästa ruumi kõvakettal, kui see ei ole võimalik asendada või lisada uusi rajatisi. Eelkõige kõige levinum olukord on, et kui on olemas teatud piirangud olemasoleva eelarve, kuid see ei ole piisavalt vaba kettaruumi.

Muidugi, lisaks eeltoodule on olemas palju erinevaid olukordi, mis võivad nõuda andmete pakkimine protsess, et vähendada selle mahtu, kuid need on kõige levinumad täna.

Kuidas ma saan suruma andmed?

Tänapäeval on erinevaid meetodeid andmete pakkimine, kuid nad jagunevad kahte põhirühma - see compression teatud kaotust, samuti kadudeta tihenduse.

Kasutamine viimane rühm meetodeid on asjakohane, kui andmed tuleks taastada äärmiselt suure täpsusega, kuni üks natuke. Selline lähenemine on asjakohane ainult juhul, kui kokkusurumine toimub alates teksti dokumenti.

Väärib märkimist, et mõnes olukorras puudub vajadus kõige täpsem rekonstrueerimine kokkusurutud andmeid nii ette nähtud kasutamiseks selliste algoritmidega, kus ketta andmete pakkimine toimub teatud kaotust. Eeliseks kadudega on see, et tehnoloogia on palju lihtne rakendada, ning annab võimalikult suure arhiveerimiseks.

kadudega

Algoritmid andmete pakkimine kahjumitega pakkuda suurusjärgu parem compression säilitades samal ajal piisava kvaliteediga teavet. Enamasti kasutavad selliseid algoritme viiakse läbi suruma analoog andmeid, näiteks igasuguseid pilte või helisid. Sellistes olukordades, ekstraheeritud failid võivad olla üsna erinevad algsest teavet, kuid inimese silma või kõrva on praktiliselt eristamatu.

kadudeta

Kokkupakkimisalgoritme teavet kadudeta anda kõige täpsem andmete taastamise, mis välistab kaotus kokkusurutud faile. Siiski on vaja õigesti aru, et antud juhul on ette ei ole nii efektiivne failide tihendamise.

Universal meetodid

Lisaks on teatud universaalsed meetodid, mis on tehtud tõhusa andmete pakkimine protsessis vähendada ruumi poolt hõivatud ta. Üldiselt saab valida kõik kolm peamist tehnoloogiad:

• Teisenda oja. Sel juhul kirjeldus uuest sissetulnud tihendamata andmete kaudu juba töödeldud faile, arvutamist ei ole teostanud ühtegi tõenäosus ja kodeerib sümbolid alusel ainult neid faile, mis on läbinud teatud ravi.
• Statistilised kokkupressimist. See andmete pakkimine protsessis vähendada seda hõivatud kettaruumi jaotub kahte alaliiki - adaptiivsed ja modulaarne meetodeid. Adaptive võimalusena nähakse arvutamiseks tõenäosused uute failide teavet, mis on töödeldud kodeeringu protsessi. Eelkõige sellised meetodid peaksid ka variante erinevate adaptiivne algoritm Shannon-Fano ja Huffman. Block algoritm annab eraldi vyschityvanie iga teabe üksuse millele liideti kokkusurutud blokeerida.
• Teisendamine. Saabuvad teave on jagatud mitmeks plokid ja seejärel toimub asümmeetria. Sel juhul tuleb märkida, et teatud meetodid, eriti need, mis põhinevad ülevõtmise mitmest osast, mis võib lõpuks viia märkimisväärse vähenemise maht tihendatud andmeid. Kuid sa pead korralikult aru, et pärast seda ravi lõpuks on märkimisväärselt paranenud andmete struktuuri, mille käitumine järgneva compression teiste algoritme palju kiiremini ja lihtsamalt.

Compression kopeerimisel

Üks tähtsamaid komponente backup on seade, mille abil liikuda nõutud kasutaja andmeid. Mida rohkem andmeid siis liikuda, seda rohkem mahtu seade, mida on vaja kasutada. Siiski, kui teil on andmete pakkimine protsess viiakse läbi, siis probleem ruumipuudus on ebatõenäoline, et need kehtivad teile.

Miks seda teha?

Võimalus andmete pakkimine ajal varukoopiaid võib oluliselt vähendada aega, on vaja kopeerida vajalikud failid ja samal ajal saavutada kokkuhoidu vaba ruumi sõita. Teisisõnu, kui kasutate compression teavet kopeeritakse palju kompaktne ja kiire, ja saate salvestada oma raha ja rahanduse, mida oli vaja osta rohkem ruumi mahust. Muuhulgas läbiviimiseks andmete pakkimine, siis lõigata ka aeg, mis kulub transport kõik andmed server või kopeerida need üle võrgu.

Andmete pakkimise backup saab läbi üks või mitu faili - sel juhul sõltub kõik sellest, millist programmi te kasutate ja millist teavet kokkusurutud.

Valides vahend, siis kindlasti vaadata, mil määral programmi võib suruma andmed olete valinud. See sõltub sellest, millist tüüpi teavet, mille kompressiooni tõhusust tekstidokumente võib olla rohkem kui 90%, samal ajal kui piltide kompressiooni jaoks tõhus mitte rohkem kui 5%.