¿Cuáles son los dos tipos de tecnologías de compresión de datos? ¿Cómo usarlo?
En la compresión de datos, existen dos métodos para codificar datos con menos bits que los datos originales: compresión sin pérdidas, que elimina la redundancia sin perder ninguno de los datos originales. Compresión de datos con pérdida. Los datos se pueden modificar eliminando los innecesarios; o información sin importancia. El uso de la compresión de datos en la transmisión y almacenamiento de big data es importante porque reduce el ancho de banda de la red y la capacidad de almacenamiento que los departamentos de TI deben proporcionar para estos datos. También es importante tener en cuenta que en realidad no desea conservar ciertos tipos de big data, como la fluctuación causada por apretones de manos entre dispositivos, como parte de los datos de comunicación de Internet de las cosas (IoT).
Para aprovechar al máximo la compresión de datos para big data, debes saber cuándo y dónde utilizar diferentes tipos de herramientas y fórmulas de compresión de datos. Al elegir un método de compresión de datos, tenga en cuenta las siguientes pautas útiles:
Cuándo utilizar la compresión de datos sin pérdidas
Si tiene una aplicación de big data y no puede permitirse el lujo de perder ningún dato , y necesita descomprimir cada byte de los datos comprimidos, necesitará un método de compresión de datos sin pérdidas. Cuando comprime datos en una base de datos, desea una compresión de datos sin pérdidas, incluso si eso significa que tiene que almacenar más datos. Cuando elige volver a enviar estos datos a su base de datos, debe descomprimir los datos completos para que puedan coincidir y almacenar los datos en el lado de la base de datos.
Cuándo utilizar la compresión de datos con pérdida
A veces no necesitas o necesitas todos los datos, como el IoT y la fluctuación de los dispositivos de red. No necesita los datos, simplemente proporcione a los datos la información contextual que su empresa necesita. El segundo ejemplo es el uso de inteligencia artificial (IA) en fórmulas de compresión de datos que pueden usarse al principio del proceso de compresión de datos. Si está trabajando en un problema específico y solo desea datos que sean directamente relevantes para el problema, puede decidir no incluir ningún dato que no sea relevante para el problema.
Cómo elegir el códec adecuado
Un códec es una combinación de hardware y software que comprime y descomprime datos, por lo que juega un papel central en la compresión y descompresión de big data. Hay muchos códecs diferentes, por lo que es importante elegir el adecuado para los datos o el tipo de archivo correcto. El tipo de códec que elija dependerá de los datos y del tipo de archivo que esté intentando comprimir; existen códecs para datos sin pérdida y con pérdida. También hay códecs que deben tratar todos los archivos de datos como un todo, mientras que otros pueden separar los datos para que puedan procesarse en paralelo y luego volver a ensamblarse en el destino. Algunos códecs están configurados para datos visuales, mientras que otros solo manejan datos de audio.
¿Por qué es importante la compresión de datos?
Determinar el tipo de compresión de datos que se utilizará para big data es una parte importante de las operaciones de big data. Lo que pasa es que, en lo que respecta a los recursos, el personal de TI no puede hacer frente a un almacenamiento fuera de control y en rápido crecimiento. Incluso si los datos deben almacenarse intactos, deben comprimirse tanto como sea posible. Dicho esto, existen pasos adicionales que puede seguir para limitar el almacenamiento y el procesamiento, así como las operaciones que mejor se adaptan a los algoritmos y métodos utilizados en la compresión de big data. Estar al tanto de estas opciones es un dato crítico para los departamentos de TI.
Lo anterior es lo que el editor compartió con usted hoy sobre "¿Cuáles son los dos tipos de tecnología de compresión de datos? ¿Cuáles son los métodos de uso?" El editor cree que si desea lograr logros en la industria de big data, debe obtener algunos certificados de analista de datos de alto valor, que tendrán más competitividad central y capital competitivo.