¿Qué es la compresión de archivos?

La compresión de archivos se usa ampliamente en las actividades cotidianas, como enviar correos electrónicos, transmitir video y audio y crear backups. Compresión algoritmos para lograr almacenamiento de TI y transmisión de datos eficiente y rentable.

¿Qué es la compresión de archivos?

La compresión de archivos es un proceso que reduce el tamaño de uno o más archivos para que consuman menos espacio de almacenamiento y puedan transmitirse más rápidamente a través de las redes. Este proceso se logra utilizando diversos algoritmos y técnicas para identificar y eliminar datos redundantes dentro de los archivos.

¿Cómo funciona la compresión de archivos?

La compresión de archivos minimiza el tamaño del archivo sin perder necesariamente la integridad del contenido. Las técnicas varían dependiendo de si la compresión es sin pérdidas o con pérdidas. La elección depende del caso de uso: si es necesaria una fidelidad perfecta a los datos originales o si es aceptable cierta pérdida de detalles a cambio de un tamaño de archivo significativamente reducido.

A continuación se muestra una descripción general de cómo funcionan los dos métodos de compresión principales.

Compresión sin perdidas

Los algoritmos de compresión sin pérdidas reducen el tamaño del archivo y al mismo tiempo permiten que los datos originales se reconstruyan perfectamente a partir de los datos comprimidos. Funcionan eliminando redundancias en los datos.

Estos son los métodos estándar utilizados en la compresión sin pérdidas:

Codificación de longitud de ejecución (RLE)

La codificación de longitud de ejecución es una forma simple de compresión de datos en la que secuencias del mismo valor de datos (caracteres repetidos, píxeles, etc.) se almacenan como un único valor de datos y se cuentan. Este método es más eficaz en datos que contienen muchas ejecuciones de este tipo. Por ejemplo, la cadena "AAAAA" se puede comprimir a "5A", lo que indica que la letra "A" aparece cinco veces consecutivas. RLE es particularmente eficiente con imágenes como mapas de bits simples y otros archivos con muchos conjuntos de datos contiguos y repetidos.

Compresión del diccionario

Los algoritmos de compresión basados ​​en diccionarios, como Lempel-Ziv-Welch (LZW) y LZ77, funcionan escaneando los datos en busca de secuencias repetidas y almacenando estas secuencias en una estructura de diccionario. A cada entrada del diccionario se le asigna un código corto, que reemplaza las apariciones de esa secuencia en los datos. Por ejemplo, si un documento contiene varias instancias de la frase "compresión sin pérdida", después de la primera aparición, las apariciones posteriores podrían reemplazarse con un código de referencia más corto que apunte a la entrada del diccionario. Este método es muy eficaz en archivos de texto y datos donde ciertos patrones y secuencias se repiten con frecuencia.

Codificación Huffman

La codificación Huffman utiliza un árbol binario ordenado por frecuencia para asignar códigos a los caracteres. Los caracteres que aparecen con más frecuencia reciben códigos más cortos, mientras que los caracteres menos frecuentes reciben códigos más largos. Este método da como resultado un sistema de código de prefijo donde ningún código es un prefijo de otro, lo que permite una descompresión bit a bit simple y eficiente. La codificación de Huffman a menudo se combina con otros métodos de compresión, lo que mejora la efectividad general al optimizar la codificación de cada pieza en función de su frecuencia.

Compresión con pérdida

La compresión con pérdida reduce el tamaño del archivo al eliminar permanentemente información menos importante, a menudo basándose en los límites de la percepción humana. Este tipo de compresión se usa comúnmente para archivos multimedia como imágenes, audio y videos. Las técnicas clave para la compresión con pérdidas incluyen:

Transformar codificación

La codificación por transformación es un método potente que se utiliza principalmente en la compresión de imágenes y vídeos, como el formato de imagen JPEG. Implica convertir los datos originales de su dominio espacial (el diseño en el que se presentan visualmente los datos de píxeles) a un dominio de frecuencia (donde los datos se representan como un rango de frecuencias). La transformación resalta qué partes de los datos son menos importantes desde el punto de vista de la percepción para el ojo humano. Estos detalles menos importantes, a menudo cambios sutiles de color o brillo, pueden descartarse para reducir el tamaño del archivo.

La transformación más común utilizada en esta técnica es la Transformada de Coseno Discreto (DCT), que distingue efectivamente entre información visual significativa e insignificante. Después de la transformación, muchos componentes de frecuencia pueden estar cerca de cero y pueden cuantificarse u omitirse en el proceso de compresión, lo que reduce en gran medida los datos necesarios.

Cuantización

La cuantización es un proceso aplicado a datos de audio y visuales para reducir la precisión de la representación de una señal. Se puede lograr una compresión significativa modificando la gama de colores o sonidos de una imagen en un archivo de audio en menos bits. Esta forma de compresión se basa en el principio de que determinadas sutilezas de los tonos o los sonidos son imperceptibles para el ser humano. Por tanto, su representación precisa no es necesaria para una reproducción satisfactoria.

En los datos visuales, la cuantización podría reducir la profundidad del color de 16 millones de colores (24 bits) a sólo 65,536 colores (16 bits) o menos, disminuyendo significativamente el tamaño del archivo sin un cambio drástico en la calidad visual percibida por el espectador promedio. En audio, se pueden lograr reducciones similares en el tamaño de los datos reduciendo la profundidad de bits utilizada para representar cada muestra.

Modelado Psicoacústico

El modelado psicoacústico se utiliza principalmente en la compresión de datos de audio, como en el formato MP3. Esta técnica aprovecha las características del sistema auditivo humano, en particular su incapacidad para escuchar sonidos suaves en presencia de frecuencias similares más fuertes (un fenómeno conocido como enmascaramiento auditivo). Los modelos psicoacústicos simulan el proceso auditivo para determinar qué sonidos son audibles y cuáles pueden enmascararse.

El modelo permite que el codificador descarte o comprima en gran medida frecuencias que es menos probable que el oído perciba, según el contexto auditivo (otros sonidos circundantes). Por ejemplo, en un pasaje orquestal ruidoso, las notas sutiles tocadas por un solo instrumento pueden ser imperceptibles y, por lo tanto, pueden omitirse en el archivo comprimido. Esta omisión da como resultado un archivo mucho más pequeño pero aún ofrece una experiencia de audio que parece casi sin cambios para el oyente.

Ventajas y desventajas de la compresión de archivos

La compresión de archivos ofrece importantes beneficios en términos de eficiencia y reducción de costes. Sin embargo, también presenta desafíos, particularmente en lo que respecta a la calidad y el uso de recursos. La decisión de utilizar la compresión de archivos normalmente depende de equilibrar estas ventajas con los posibles inconvenientes en el contexto de las necesidades y recursos específicos del usuario.

Ventajas

Estos son los beneficios de la compresión de archivos:

• Requisitos de almacenamiento reducidos. Uno de los principales beneficios de la compresión de archivos es que reduce significativamente la cantidad de disco o cloud almacenamiento necesario. Esta reducción es especialmente valiosa para grandes conjuntos de datos o sistemas con capacidad de almacenamiento limitada.
• Transmisión más rápida. Los archivos comprimidos requieren menos ancho de banda y tiempo para transmitir a través de redes, lo cual es crucial para reducir los tiempos de carga en Internet, acelerar la descarga de archivos y hacer más eficiente el trabajo remoto.
• Eficiencia de costo. Al reducir la cantidad de datos que deben almacenarse o transmitirse, la compresión ayuda a ahorrar costos asociados con las soluciones de almacenamiento de datos y el uso del ancho de banda.
• Mejora el rendimiento del sistema. Cargar y procesar archivos comprimidos es más rápido que tratar con archivos grandes sin comprimir, especialmente cuando el algoritmo de descompresión es eficiente.
• Archivo. La compresión es esencial para archivar datos. Permite almacenar más archivos en backup sistemas o formatos de archivo y garantiza la longevidad de los datos con un menor uso de recursos.

Desventajas

Estos son los inconvenientes de la compresión de archivos:

• Sobrecarga de procesamiento. Comprimir y descomprimir datos requiere potencia de procesamiento. Este requisito puede perjudicar a los sistemas con recursos computacionales limitados, donde los procesos de compresión y descompresión pueden provocar ralentizaciones del sistema.
• Pérdida de calidad en compresión con pérdida. Para los formatos que utilizan compresión con pérdida, como JPEG para imágenes y MP3 para audio, algunos datos originales se pierden permanentemente, lo que puede reducir la calidad del archivo. Es posible que esta degradación de la calidad no sea aceptable para determinadas aplicaciones profesionales que requieren precisión y alta fidelidad.
• Complejidad en el manejo de archivos. Los archivos comprimidos deben descomprimirse antes de poder usarse, lo que agrega un paso adicional al acceso a los datos. Esto complica la gestión y el acceso a los archivos, especialmente para los usuarios que no son expertos en tecnología.
• Ineficacia para algunos tipos de datos.. Algunos tipos de datos no se comprimen bien, en particular los archivos que ya están comprimidos. Intentar comprimir dichos archivos puede dar como resultado un tamaño de archivo igual o incluso mayor que el original.
• Los problemas de seguridad. Los archivos comprimidos pueden oscurecer el contenido, lo que dificulta que los sistemas de seguridad inspeccionen los archivos en busca de posibles amenazas. Esta falta de visibilidad es un riesgo de seguridad si los archivos comprimidos están ocultos. el malware.

Herramientas de compresión de archivos

Las herramientas de compresión de archivos brindan una variedad de funcionalidades que pueden satisfacer diversas necesidades, desde simples reducciones de archivos hasta archivos complejos y seguros para uso comercial. Si usted es un usuario ocasional que necesita comprimir un archivo ocasional o una corporación que busca administrar grandes cantidades de datos, es probable que exista una herramienta que se ajuste a sus necesidades.

Aquí hay una lista de herramientas de compresión de archivos, clasificadas por su uso y características principales:

Herramientas de compresión de uso general

• WinRAR. Conocido por su alta relación de compresión y soporte para una amplia gama de formatos, incluido su formato patentado RAR y ZIP.
• 7-Zip. Un libre y De código abierto herramienta que ofrece altas relaciones de compresión utilizando su propio formato 7z, además de soporte para varios otros formatos, incluidos ZIP, TAR y GZIP.
• WinZip. Una de las herramientas de compresión más antiguas y confiables, que ofrece una interfaz fácil de usar y soporte para múltiples formatos de compresión.
• PeaZip. Un archivador de archivos de código abierto que admite más de 180 formatos de archivo. Es conocido por sus características de seguridad, incluyendo fuertes cifrado .

Herramientas de compresión especializadas

• Bandizip. Ofrece velocidades rápidas de compresión y descompresión y admite compresión multinúcleo que puede acelerar el proceso de compresión en computadoras modernas.
• B1 Free Archiver. Una herramienta sencilla y fácil de usar disponible en múltiples plataformas, incluidas Windows, Mac, Linuxy Android.
• The Unarchiver. Principalmente para usuarios de Mac, esta herramienta puede manejar muchos tipos diferentes de archivos, lo que la convierte en una opción versátil para entornos Mac.

Herramientas de línea de comandos

• gzip. Una herramienta estándar para sistemas Unix y Linux que se utiliza principalmente para comprimir archivos o secuencias individuales y normalmente se usa en combinación con tar para comprimir varios archivos.
• bzip2. Ofrece mejores relaciones de compresión que gzip pero es más lento tanto en compresión como en descompresión. Es ampliamente utilizado en UNIX/ Entornos Linux.
• xz. Basado en el algoritmo LZMA/LZMA2, es conocido por proporcionar altas relaciones de compresión. Cada vez es más común en Distribuciones de Linux para comprimir paquetes.

Herramientas de compresión de nivel empresarial

• PKZIP. Una solución empresarial diseñada para entornos profesionales que ofrece funciones sólidas de compresión, cifrado y administración de archivos.
• PowerArchiver. Proporciona funciones avanzadas para empresas y usuarios avanzados, incluido cifrado sólido, automatización backups y compatibilidad con unidades virtuales.