Cos'è la compressione dei file?

La compressione dei file è ampiamente utilizzata nelle attività quotidiane, come l'invio di e-mail, lo streaming di video e audio e la creazione backups. Compressione Algoritmi make Archiviazione informatica ed trasmissione dati efficiente ed economico.

Cos'è la compressione dei file?

La compressione dei file è un processo che riduce la dimensione di uno o più file file in modo che consumino meno spazio di archiviazione e possano essere trasmessi più rapidamente sulle reti. Questo processo si ottiene utilizzando vari algoritmi e tecniche per identificare ed eliminare dati ridondanti all'interno dei file.

Come funziona la compressione dei file?

La compressione dei file riduce al minimo le dimensioni del file senza necessariamente perdere l'integrità del contenuto. Le tecniche variano a seconda se la compressione è effettuata senza perdite o con perdite. La scelta dipende dal caso d'uso: se è necessaria la perfetta fedeltà ai dati originali o se una certa perdita di dettagli è accettabile in cambio di una dimensione del file significativamente ridotta.

Di seguito è riportata una panoramica di come funzionano i due principali metodi di compressione.

Compressione senza perdite

Gli algoritmi di compressione senza perdita di dati riducono le dimensioni del file consentendo al tempo stesso di ricostruire perfettamente i dati originali dai dati compressi. Funzionano rimuovendo le ridondanze nei dati.

Ecco i metodi standard utilizzati nella compressione senza perdita:

Codifica run-length (RLE)

La codifica run-length è una forma semplice di compressione dei dati in cui sequenze dello stesso valore di dati (caratteri ripetuti, pixel, ecc.) vengono archiviate come un singolo valore di dati e conteggiati. Questo metodo è più efficace sui dati che contengono molte esecuzioni di questo tipo. Ad esempio, la stringa "AAAAA" può essere compressa in "5A", il che indica che la lettera "A" appare cinque volte consecutive. RLE è particolarmente efficiente con immagini come semplici bitmap e altri file con molti insiemi di dati contigui e ripetuti.

Compressione del dizionario

Gli algoritmi di compressione basati su dizionario come Lempel-Ziv-Welch (LZW) e LZ77 operano scansionando i dati per sequenze ripetute e memorizzando queste sequenze in una struttura di dizionario. A ciascuna voce del dizionario viene assegnato un codice funzione che sostituisce le occorrenze di quella sequenza nei dati. Ad esempio, se un documento contiene più istanze della frase "compressione senza perdita", dopo la prima occorrenza, le apparizioni successive potrebbero essere sostituite con un codice di riferimento più breve che punta alla voce del dizionario. Questo metodo è molto efficace nei file di testo e di dati in cui determinati modelli e sequenze si ripetono frequentemente.

Codifica Huffman

La codifica di Huffman utilizza un albero binario ordinato in base alla frequenza per assegnare codici ai caratteri. Ai caratteri che ricorrono più frequentemente vengono assegnati codici più brevi, mentre ai caratteri meno frequenti vengono assegnati codici più lunghi. Questo metodo si traduce in un sistema di codice prefisso in cui nessun codice è un prefisso di un altro, consentendo una decompressione bit per bit semplice ed efficiente. La codifica Huffman è spesso combinata con altri metodi di compressione, migliorando l'efficacia complessiva ottimizzando la codifica di ciascun pezzo in base alla sua frequenza.

Compressione lossy

La compressione con perdita riduce le dimensioni del file eliminando permanentemente le informazioni meno importanti, spesso basate sui limiti della percezione umana. Questo tipo di compressione viene comunemente utilizzato per file multimediali come immagini, audio e video. Le tecniche chiave per la compressione con perdita includono:

Trasforma la codifica

La codifica di trasformazione è un metodo potente utilizzato principalmente nella compressione di immagini e video, come il formato immagine JPEG. Implica la conversione dei dati originali dal loro dominio spaziale (il layout in cui i dati dei pixel sono presentati visivamente) in un dominio di frequenza (dove i dati sono rappresentati come un intervallo di frequenze). La trasformazione evidenzia quali parti dei dati sono meno importanti dal punto di vista percettivo per l'occhio umano. Questi dettagli meno importanti, spesso sottili cambiamenti di colore o luminosità, possono quindi essere eliminati per ridurre le dimensioni del file.

La trasformazione più comune utilizzata in questa tecnica è la Trasformata Coseno Discreta (DCT), che distingue efficacemente tra informazioni visive significative e insignificanti. Dopo la trasformazione, molti componenti di frequenza potrebbero essere prossimi allo zero e possono essere quantizzati o omessi nel processo di compressione, riducendo notevolmente i dati necessari.

Quantizzazione

La quantizzazione è un processo applicato ai dati audio e visivi per ridurre la precisione della rappresentazione di un segnale. È possibile ottenere una compressione significativa modificando la gamma di colori o suoni di un'immagine in un file audio in meno bit. Questa forma di compressione si basa sul principio che alcune sottigliezze nelle sfumature o nei suoni sono impercettibili per l'uomo. Pertanto, la loro rappresentazione precisa non è necessaria per una riproduzione soddisfacente.

Nei dati visivi, la quantizzazione potrebbe ridurre la profondità del colore da 16 milioni di colori (24 bit) a soli 65,536 colori (16 bit) o ​​meno, diminuendo significativamente la dimensione del file senza un drastico cambiamento nella qualità visiva percepita dallo spettatore medio. Nell'audio, riduzioni simili nella dimensione dei dati possono essere ottenute diminuendo la profondità di bit utilizzata per rappresentare ciascun campione.

Modellazione psicoacustica

La modellazione psicoacustica viene utilizzata principalmente nella compressione di dati audio, come nel formato MP3. Questa tecnica sfrutta le caratteristiche del sistema uditivo umano, in particolare la sua incapacità di sentire suoni deboli in presenza di frequenze più forti e simili (un fenomeno noto come mascheramento uditivo). I modelli psicoacustici simulano il processo uditivo per determinare quali suoni sono udibili e quali possono essere mascherati.

Il modello consente al codificatore di scartare o comprimere pesantemente le frequenze che hanno meno probabilità di essere percepite dall'orecchio, a seconda del contesto uditivo (altri suoni circostanti). Ad esempio, in un passaggio orchestrale ad alto volume, le note sottili suonate da un singolo strumento potrebbero essere impercettibili e quindi essere omesse nel file compresso. Questa omissione si traduce in un file molto più piccolo ma offre comunque un'esperienza audio che appare quasi invariata all'ascoltatore.

Vantaggi e svantaggi della compressione dei file

La compressione dei file offre vantaggi significativi in ​​termini di efficienza e riduzione dei costi. Tuttavia, presenta anche delle sfide, in particolare per quanto riguarda la qualità e l’utilizzo delle risorse. La decisione di utilizzare la compressione dei file dipende in genere dal bilanciamento di questi vantaggi con i potenziali svantaggi nel contesto delle esigenze e delle risorse specifiche dell'utente.

Vantaggi

Ecco i vantaggi della compressione dei file:

• Requisiti di archiviazione ridotti. Uno dei principali vantaggi della compressione dei file è che riduce significativamente la quantità di spazio su disco o spazio occupato cloud spazio di archiviazione necessario. Questa riduzione è particolarmente utile per set di dati di grandi dimensioni o sistemi con capacità di archiviazione limitata.
• Trasmissione più veloce. I file compressi richiedono meno larghezza di banda e tempo per trasmettere sulle reti, che è fondamentale per ridurre i tempi di caricamento su Internet, accelerare il download dei file e rendere più efficiente il lavoro remoto.
• Efficienza dei costi. Riducendo la quantità di dati che devono essere archiviati o trasmessi, la compressione aiuta a risparmiare sui costi associati alle soluzioni di archiviazione dei dati e all'utilizzo della larghezza di banda.
• Miglioramento delle prestazioni del sistema. Il caricamento e l'elaborazione di file compressi è più rapido rispetto alla gestione di file di grandi dimensioni non compressi, in particolare quando l'algoritmo di decompressione è efficiente.
• Archiviazione. La compressione è essenziale per l'archiviazione dei dati. Consente di archiviare più file backup sistemi o formati di archivio e garantisce la longevità dei dati con un minore utilizzo delle risorse.

Svantaggi

Questi sono gli svantaggi della compressione dei file:

• Sovraccarico di elaborazione. La compressione e decompressione dei dati richiede potenza di elaborazione. Questo requisito può svantaggiare i sistemi con risorse computazionali limitate, dove i processi di compressione e decompressione possono portare a rallentamenti del sistema.
• Perdita di qualità nella compressione con perdita. Per i formati che utilizzano la compressione con perdita, come JPEG per le immagini e MP3 per l'audio, alcuni dati originali vengono persi in modo permanente, il che può ridurre la qualità del file. Questo peggioramento della qualità potrebbe non essere accettabile per alcune applicazioni professionali che richiedono precisione e alta fedeltà.
• Complessità nella gestione dei file. I file compressi devono essere decompressi prima di poter essere utilizzati, il che aggiunge un ulteriore passaggio all'accesso ai dati. Ciò complica la gestione e l'accesso ai file, soprattutto per gli utenti non esperti di tecnologia.
• Inefficacia per alcuni tipi di dati. Alcuni tipi di dati non vengono compressi bene, in particolare i file già compressi. Il tentativo di comprimere tali file potrebbe comportare una dimensione del file uguale o addirittura maggiore dell'originale.
• I problemi di sicurezza. I file compressi possono oscurare i contenuti, rendendo più difficile per i sistemi di sicurezza ispezionare i file per possibili minacce. Questa mancanza di visibilità è un rischio per la sicurezza se i file compressi si nascondono il malware.

Strumenti di compressione dei file

Gli strumenti di compressione dei file forniscono una gamma di funzionalità in grado di soddisfare diverse esigenze, dalla semplice riduzione dei file all'archiviazione complessa e sicura per uso aziendale. Che tu sia un utente occasionale che ha bisogno di comprimere un file occasionalmente o un'azienda che desidera gestire grandi quantità di dati, probabilmente esiste uno strumento adatto a questo requisito.

Ecco un elenco di strumenti di compressione file, classificati in base al loro utilizzo principale e alle loro caratteristiche:

Strumenti di compressione per scopi generici

• WinRAR. Noto per il suo elevato rapporto di compressione e il supporto per un'ampia gamma di formati, inclusi il formato proprietario RAR e ZIP.
• 7-Zip. Un libero e open-source strumento che offre rapporti di compressione elevati utilizzando il proprio formato 7z, oltre al supporto per numerosi altri formati tra cui ZIP, TAR e GZIP.
• WinZip. Uno degli strumenti di compressione più vecchi e affidabili, che offre un'interfaccia facile da usare e supporto per più formati di compressione.
• PeaZip. Un archiviatore di file open source che supporta oltre 180 formati di archivio. È noto per le sue funzionalità di sicurezza, tra cui Strong crittografia opzioni.

Strumenti di compressione specializzati

• Bandizip. Offre velocità di compressione e decompressione elevate e supporta la compressione multi-core che può accelerare il processo di compressione sui computer moderni.
• B1 Archiver gratuito. Uno strumento semplice e intuitivo disponibile su più piattaforme, tra cui Windows, Mac, Linuxe Android.
• The Unarchiver. Principalmente per gli utenti Mac, questo strumento può gestire molti tipi diversi di file di archivio, rendendolo un'opzione versatile per gli ambienti Mac.

Strumenti della riga di comando

• gzip. Uno strumento standard per i sistemi Unix e Linux utilizzato principalmente per comprimere singoli file o flussi e generalmente utilizzato in combinazione con tar per comprimere più file.
• bzip2. Offre rapporti di compressione migliori rispetto a gzip ma è più lento sia nella compressione che nella decompressione. È ampiamente usato in UNIX/ Ambienti Linux.
• xz. Basato sull'algoritmo LZMA/LZMA2, è noto per fornire rapporti di compressione elevati. Sta diventando più comune in Distribuzioni Linux per comprimere i pacchetti.

Strumenti di compressione a livello aziendale

• pkzip. Una soluzione aziendale progettata per ambienti professionali, che offre robuste funzionalità di compressione, crittografia e gestione dei file.
• PowerArchiver. Fornisce funzionalità avanzate per utenti aziendali e esperti, inclusa crittografia avanzata e automatizzata backups e supporto per unità virtuale.