볼륨을 줄이기 위해 정보를 압축하는 프로세스

В наше время многие пользователи задумываются над 하드 드라이브의 여유 공간을 절약하기 위해 정보 압축 프로세스를 수행하는 방법은 모든 드라이브에서 사용 가능한 공간을 사용하는 가장 효과적인 방법 중 하나이기 때문입니다. 종종 드라이브에 여유 공간이 부족한 현대 사용자는 데이터를 삭제하고 이러한 방식으로 필요한 공간을 확보해야하지만 고급 사용자는 데이터 압축을 사용하여 크기를 줄이는 경우가 많습니다.

그러나 많은 사람들이 정보를 압축하는 과정이 무엇인지, 심지어 어떤 알고리즘이 사용되는지, 그리고 각각의 알고리즘이 어떻게 적용되는지는 알지 못합니다.

데이터를 압축하는 것이 가치가 있습니까?

데이터 압축은오늘은 모든 사용자에게 필요합니다. 물론, 우리 시대에는 거의 모든 사람이 충분한 양의 여유 공간을 사용할 수 있고 정보 전송을위한 고속 채널을 갖춘 고급 데이터 저장 장치를 구입할 수 있습니다.

그러나 다음을 올바르게 이해해야합니다.시간이 지남에 따라 전송해야하는 데이터의 양도 증가합니다. 문자 그대로 10 년 전에 일반 영화의 표준을 700MB의 볼륨으로 간주했다면 오늘날 HD 화질로 제작 된 영화는 고화질 사진이 차지하는 여유 공간은 말할 것도없이 수십 기가 바이트에 해당하는 볼륨을 가질 수 있습니다. 블루 레이 형식으로

데이터 압축은 언제 필요합니까?

물론 압축 프로세스를 기다리지 마십시오정보는 많은 이점을 가져다 주지만 정보를 압축하는 일부 방법이 매우 유용하고 필요한 상황도 있습니다.

• 이메일을 통해 특정 문서를 전송합니다. 다양한 모바일 장치를 사용하여 대량으로 정보를 전송해야하는 상황에서 특히 그렇습니다.
• 트래픽을 절약해야 할 때 다양한 사이트에 특정 데이터를 게시 할 때 정보를 차지하는 공간을 줄이기 위해 정보를 압축하는 프로세스가 종종 사용됩니다.
• Экономия свободного пространства на жестком диске 새 저장 매체를 교체하거나 추가 할 수없는 경우. 특히 가장 일반적인 상황은 사용 가능한 예산에 특정 제한이 있지만 사용 가능한 디스크 공간이 충분하지 않은 경우입니다.

Конечно, помимо вышеприведенных, есть еще 볼륨을 줄이기 위해 정보를 압축하는 프로세스가 필요한 수많은 다른 상황이 있지만 가장 일반적인 상황입니다.

데이터를 압축하려면 어떻게해야합니까?

오늘날 정보를 압축하는 데는 다양한 방법이 있지만 모두 손실이없는 압축뿐만 아니라 특정 손실이있는 압축의 두 가지 주요 그룹으로 나뉩니다.

마지막 방법 그룹을 사용하는 것은데이터를 최대 1 비트의 매우 높은 정확도로 복원해야하는 경우에 적합합니다. 이러한 접근 방식은 특정 텍스트 문서가 압축 된 경우에만 관련이 있습니다.

일부에서는압축 된 데이터를 가장 정확하게 복구 할 필요가 없으므로 디스크의 정보가 특정 손실로 압축되는 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 손실 압축의 장점은이 기술이 구현하기가 훨씬 간단하고 가능한 최고 수준의 아카이빙을 제공한다는 것입니다.

손실 압축

손실 압축 알고리즘충분한 정보 품질을 유지하면서 훨씬 더 나은 압축을 제공합니다. 대부분의 경우 이러한 알고리즘을 사용하여 모든 종류의 이미지 또는 사운드와 같은 아날로그 데이터를 압축합니다. 이러한 상황에서 압축을 푼 파일은 원래 정보와 상당히 다를 수 있지만 실제로는 사람의 눈이나 귀와 구별 할 수 없습니다.

무손실 압축

Алгоритмы сжатия информации без потерь 가장 정확한 데이터 복구를 제공하여 압축 파일의 손실을 제거합니다. 그러나이 경우 파일 압축이 그렇게 효율적이지 않다는 사실을 정확하게 이해해야합니다.

범용 방법

무엇보다도 특정 시리즈가 있습니다.정보가 차지하는 공간을 줄이기 위해 정보를 압축하는 효과적인 프로세스가 수행되는 보편적 인 방법. 일반적으로 세 가지 주요 기술 만 구별 할 수 있습니다.

• 스트림 변환.이 경우 새로 들어오는 압축되지 않은 정보에 대한 설명은 이미 처리 된 파일을 통해 수행되고 확률은 계산되지 않지만 문자는 이미 특정 처리를 거친 파일만을 기반으로 인코딩됩니다.
• 통계적 압축.차지하는 디스크 공간을 줄이기 위해 정보를 압축하는이 프로세스는 적응 및 블록 방법의 두 가지 하위 범주로 나뉩니다. 적응 형 버전은 인코딩 프로세스 중에 이미 처리 된 정보를 기반으로 새 파일에 대한 확률 계산을 제공합니다. 특히 이러한 방법에는 Shannon-Fano 및 Huffman 알고리즘의 다양한 적응 버전도 포함되어야합니다. 블록 알고리즘은 정보의 각 블록에 대한 별도의 계산을 제공하며 이후에 가장 압축 된 블록에 추가됩니다.
• 블록 변환.들어오는 정보는 여러 블록으로 나누어 진 다음 전체적인 변환이 발생합니다. 특정 방법, 특히 여러 블록의 순열을 기반으로하는 방법은 궁극적으로 압축 가능한 정보의 양을 크게 줄일 수 있습니다. 그러나 이러한 처리 후에 결국 데이터 구조가 크게 향상되어 다른 알고리즘을 통한 후속 압축이 훨씬 쉽고 빠르다는 것을 올바르게 이해해야합니다.

압축 복사

가장 중요한 백업 구성 요소 중 하나복사는 사용자에게 필요한 정보가 전송되는 장치입니다. 더 많은 데이터를 이동할수록 더 많은 장치를 사용해야합니다. 그러나 데이터 압축 프로세스를 수행하면이 경우 여유 공간 부족 문제가 관련성이 없을 가능성이 높습니다.

왜 이것이 필요한가요?

정보를 압축 할 수있는 능력백업은 필요한 파일을 복사하는 데 걸리는 시간을 크게 줄여주는 동시에 드라이브의 여유 공간을 효과적으로 절약 할 수 있습니다. 즉, 압축을 사용하면 정보가 훨씬 더 간결하고 빠르게 복사되며 더 큰 드라이브를 구입하는 데 필요한 비용과 재정을 절약 할 수 있습니다. 무엇보다도 정보를 압축함으로써 모든 데이터를 서버로 전송하거나 네트워크를 통해 복사 할 때 필요한 시간도 줄일 수 있습니다.

백업을 위해 데이터를 압축하면하나 이상의 파일에서 수행-이 경우 모든 것은 사용하는 프로그램과 압축하는 정보에 따라 다릅니다.

유틸리티를 선택할 때 다음 사항을 확인하십시오.선택한 프로그램이 데이터를 압축 할 수있는 정도. 정보 유형에 따라 다르며, 그 결과 텍스트 문서의 압축 효율은 90 % 이상이 될 수 있지만 이미지 압축은 5 % 이하로 효과적입니다.