Dynamisches Datenverkleinerungsverfahren Was ist adaptive Kompression / adaptive Komprimierung?

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DataCore Software GmbH

Adaptive Komprimierung ist die Bezeichnung für ein Kompressionsverfahren, das sein Kompressionsverhalten und seine verwendeten Kompressionsmethoden dynamisch an die zu komprimierenden Daten und ihre Inhalte anpasst. Dadurch lassen sich beispielsweise Komprimierungsraten optimieren oder Komprimierungsverluste wichtiger Inhalte minimieren. Ein typischer Einsatzbereich ist die Bildkompression.

Adaptive Kompression, auch als adaptive Komprimierung bezeichnet, ist ein Datenkompressionsverfahren, das sich dynamisch verhält. Anstatt starr immer die gleichen Algorithmen und Methoden zur Reduktion von Daten- oder Dateigrößen einzusetzen, passt sich die adaptive Kompression flexibel den zu komprimierenden Daten und ihren Inhalten an. So werden beispielsweise abhängig von der Art der zu komprimierenden Daten oder den Inhalten geeignete Kompressionsalgorithmen gewählt. Eine dynamische Anpassung des Kompressionsverhaltens kann aber auch abhängig von den gerade zur Verfügung stehenden Ressourcen oder den aktuellen System- und Lastbedingungen erfolgen.

Wichtig festzuhalten ist, dass die adaptive Kompression keine bestimmte Kompressionsmethode und kein einzelner Kompressionsalgorithmus ist, sondern es sich eher um ein Steuerungsprinzip für das Kompressionsverfahren handelt, das seine Kompressionsentscheidungen kontextabhängig und dynamisch trifft, um ein besseres Gleichgewicht zwischen Komprimierungsgrad, Komprimierungsverlusten, Latenz und Ressourcennutzung zu erreichen.

Prinzipielle Funktionsweise

Die adaptive Komprimierung analysiert zunächst die Daten, die komprimiert werden sollen. Abhängig von den Analyseergebnissen, den vorhandenen Vorgaben und etwaigen aktuellen Systembedingungen werden die effektivsten und sinnvollsten Methoden zur Datenreduktion ausgewählt. Häufig werden dabei verlustfreie und verlustbehaftete Techniken miteinander kombiniert, damit wichtige Details erhalten bleiben, während weniger wichtige Informationen stärker reduziert werden können. Adaptive Verfahren können sich aber auch ausschließlich innerhalb verlustfreier oder ausschließlich innerhalb verlustbehafteter Kompressionstechniken bewegen und diese dynamisch auswählen oder anpassen.

Typische Kriterien, die die adaptive Komprimierung berücksichtigt, sind beispielsweise:

• Datencharakteristik und -inhalt,

• aktuell verfügbare Ressourcen,

• gegebenenfalls auch Datenzugriffsmuster (zum Beispiel Datenzugriffshäufigkeit).

Die Entscheidungen, ob, wie stark und mit welchem Algorithmus komprimiert wird, können zur Laufzeit des Kompressionsvorgangs beziehungsweise in nahezu Echtzeit getroffen werden.

Vorteile der adaptiven Kompression

Vorteile der adaptiven Kompression sind:

• höhere Effizienz der Komprimierung,

• bessere Verarbeitungsgeschwindigkeit,

• optimierte Kompressionsraten,

• Minimierung der Kompressionsverluste,

• automatische Reaktion auf dynamische Workloads,

• effizientere Ressourcennutzung.

Anwendungsbereiche der adaptiven Komprimierung

Ein typischer Anwendungsbereich der adaptiven Komprimierung ist die Komprimierung von Bild- und Mediendateien. In der Regel soll dabei ein möglichst hoher Komprimierungsfaktor erreicht werden, gleichzeitig sollen die Verluste an wichtigen Informationen möglichst gering gehalten werden. Je nach Dateninhalt oder Datenbereich können unterschiedliche Kompressionsverfahren oder unterschiedliche Kompressionsparameter eingesetzt werden. Ziel ist eine bestmögliche Qualität bei möglichst geringer Dateigröße, wobei wahrnehmbare Verzerrungen oder relevante Qualitätsverluste vermieden werden sollen.

Weitere Anwendungsbereiche der adaptiven Komprimierung sind:

• Kompression von Datenbankinhalten (Optimierung des Speicherplatzbedarfs von Tabellen),

• Kompression von Druckdaten abhängig von ihren Inhalten (zum Beispiel Text, Grafiken oder Bilder) und der zur Verfügung stehenden Übertragungsbandbreite,

• Kompression zur Storage-Optimierung (Anpassung der Kompressionsverfahren oder -parameter an Datencharakteristik, Zugriffsmuster oder verfügbare Ressourcen).

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