Плюси і мінуси стиснення
Основними перевагами стиснення є скорочення апаратних засобів зберігання, часу передачі даних та пропускної здатності зв’язку.
Такий файл потребує меншого об’єму пам’яті, а використання методу призводить до зниження витрат на дискові або твердотільні накопичувачі. Він вимагає менше часу для передачі при низькій пропускній спроможності мережі.
Основним недоліком компресії є вплив на продуктивність в результаті використання ресурсів ЦП і пам’яті для процесу і подальшої розпакування.
Багато виробники розробили системи, щоб спробувати мінімізувати вплив ресурсномістких обчислень, пов’язаних зі стисненням. Якщо воно виконується до того як дані будуть записані на диск, система може розвантажити процес, щоб зберегти системні ресурси. Наприклад, IBM використовує окрему карту апаратного прискорення для обробки стиснення в деяких корпоративних системах зберігання.
Якщо дані стискаються після їх запису на диск або після обробки, воно виконуватися у фоновому режимі, щоб зменшити вплив на продуктивність машини. Хоча стиск після обробки зменшує час відгуку для кожного вводу і виводу (I / O), воно все ще споживає пам’ять і цикли процесора і впливати на кількість операцій, які обробляє система зберігання. Крім того, оскільки дані спочатку повинні бути записані на диск або флеш-накопичувачі у стислому вигляді, економія фізичної пам’яті не так велика, як при вбудованому “зменшення”.
Майбутнє ніколи не визначено, але виходячи з поточних тенденцій, можна зробити деякі прогнози відносно того, що може статися з технологією стиснення даних. Алгоритми змішування контексту, такі як PAQ і його варіанти, почали набувати популярність, і вони мають тенденцію досягати найвищих коефіцієнтів “зменшення”. Хоча зазвичай вони повільні.
З експоненціальним збільшенням апаратної швидкості відповідно до закону Мура, процеси змішування контексту, ймовірно, будуть процвітати. Так як витрати на швидкість долаються за рахунок швидкого обладнання з-за високого ступеня стиснення. Алгоритм, який PAQ прагнув поліпшити, називається “Прогнозування шляхів часткового зіставлення”. Або PPM.
Нарешті, ланцюгової алгоритм Лемпеля-Зіва-Маркова (LZMA) незмінно демонструє чудовий компроміс між швидкістю і високим ступенем стиснення і, ймовірно, створить більше нових варіантів у майбутньому. Він буде лідирувати, оскільки вже прийнятий у багатьох конкуруючих форматів стиснення, наприклад, у програмі 7-Zip.
Іншим потенційним розвитком є використання компресії за допомогою перерахування підрядків (CSE), яка являє собою перспективну технологію і поки не має багато програмних реалізацій.
