Siqish algoritmlari: Ma'lumotlarni qisqartirishni chuqur o'rganish

Bugungi ma'lumotlarga asoslangan dunyoda yaratilayotgan va saqlanayotgan axborot hajmi keskin o'sib bormoqda. Ushbu ma'lumotlarni samarali boshqarish butun dunyodagi shaxslar, bizneslar va tashkilotlar uchun juda muhimdir. Ushbu samaradorlikka erishishning eng samarali usullaridan biri bu siqish algoritmlaridan foydalanishdir. Ushbu algoritmlar ma'lumotlar hajmini ularning sifatini yo'qotmasdan (yoki sezilarli darajada pasaytirmasdan) kamaytirish imkonini beradi, bu esa ularni saqlash, uzatish va qayta ishlashni osonlashtiradi.

Ma'lumotlarni siqish nima?

Ma'lumotlarni siqish — bu axborotni asl nusxasidan kamroq bit yordamida kodlash jarayonidir. Asosan, u ma'lumotlar ichidagi ortiqchalikni aniqlaydi va yo'q qiladi, natijada fayl hajmi kichrayadi. Bu qisqartirish ko'plab afzalliklarni taqdim etadi, jumladan:

Saqlash xarajatlarini kamaytirish: Kichikroq fayllar kamroq saqlash joyini talab qiladi, bu esa shaxslar va tashkilotlar uchun xarajatlarni tejashga olib keladi.
Tezroq uzatish tezligi: Siqilgan fayllarni tarmoqlar orqali tezroq uzatish mumkin, bu yuklab olish va yuklash vaqtini yaxshilaydi. Bu, ayniqsa, o'tkazuvchanlik qobiliyati cheklangan hududlarda juda muhimdir.
O'tkazuvchanlik qobiliyatidan samarali foydalanish: Uzatiladigan ma'lumotlar miqdorini kamaytirish orqali siqish algoritmlari o'tkazuvchanlik qobiliyatidan foydalanishni optimallashtiradi, bu esa global miqyosda internet-provayderlar (ISP) va kontent yetkazib berish tarmoqlari (CDN) uchun muhimdir.
Qayta ishlash tezligini oshirish: Kichikroq fayllarni kompyuterlar tezroq qayta ishlashi mumkin, bu esa turli xil ilovalarda ishlash samaradorligini oshiradi.
Arxivlash imkoniyatlarini kengaytirish: Arxivlashdan oldin ma'lumotlarni siqish saqlash joyini kamaytiradi va uzoq muddatli saqlash uchun ma'lumotlarni boshqarishni osonlashtiradi.

Siqish algoritmlarining turlari

Siqish algoritmlari keng ma'noda ikki asosiy toifaga bo'linishi mumkin: yo'qotishsiz va yo'qotishli.

Yo'qotishsiz siqish

Yo'qotishsiz siqish algoritmlari asl ma'lumotlarni mukammal saqlaydi; siqish va dekompressiya jarayonida hech qanday ma'lumot yo'qolmaydi. Bu ularni ma'lumotlar yaxlitligi birinchi o'rinda turadigan ilovalar uchun mos qiladi, masalan:

Matnli fayllar: Hujjatlar, manba kodi va boshqa matnga asoslangan ma'lumotlar.
Bajariladigan fayllar: Dasturiy ta'minot va ilovalar.
Arxivlangan ma'lumotlar: Sifatni yo'qotmasdan saqlanishi kerak bo'lgan muhim fayllar.
Tibbiy tasvirlar: Tashxis uchun aniqlik hayotiy ahamiyatga ega bo'lgan joylarda.

Ba'zi keng tarqalgan yo'qotishsiz siqish algoritmlariga quyidagilar kiradi:

Ketma-ketlik uzunligi bo'yicha kodlash (RLE)

RLE — bu bir xil ma'lumotlar qiymatlari ketma-ketligini (runs) bitta qiymat va uning takrorlanishlar soni bilan almashtiradigan oddiy siqish usuli. Masalan, "AAAAABBBCCCD" satri "5A3B3C1D" sifatida siqilishi mumkin. Ushbu algoritm, ayniqsa, bir xil rangdagi katta maydonlarga ega tasvir fayllari kabi takrorlanuvchi belgilarning uzun ketma-ketligiga ega ma'lumotlar uchun samaralidir. Biroq, u kam yoki umuman takrorlanmaydigan ma'lumotlar uchun unchalik samarali bo'lmasligi mumkin.

Huffman kodlashi

Huffman kodlashi — bu o'zgaruvchan uzunlikdagi kodlash sxemasi bo'lib, u tez-tez uchraydigan belgilarga qisqaroq kodlarni va kamroq uchraydigan belgilarga uzunroq kodlarni belgilaydi. Bu o'rtacha kod uzunligining umumiy qisqarishiga olib keladi. Huffman kodlashi turli xil ilovalarda, jumladan ma'lumotlarni siqish, tasvirlarni siqish (masalan, JPEG) va audioni siqish (masalan, MP3) da keng qo'llaniladi. U entropiyali kodlash prinsipiga asoslangan bo'lib, uning maqsadi berilgan belgilar to'plamini ularning ehtimolliklariga qarab ifodalash uchun zarur bo'lgan o'rtacha bitlar sonini minimallashtirishdir.

Lempel-Ziv (LZ) algoritmlari

Lempel-Ziv algoritmlari — bu ma'lumotlarning takrorlanuvchi ketma-ketligini ilgari ko'rilgan ketma-ketliklar lug'atiga havolalar bilan almashtiradigan lug'atga asoslangan siqish usullari oilasidir. Ushbu algoritmlar matnli fayllarni, bajariladigan fayllarni va takrorlanuvchi naqshlarga ega bo'lgan boshqa ma'lumotlarni siqish uchun juda samaralidir. Mashhur LZ variantlariga LZ77, LZ78 va LZW (Lempel-Ziv-Welch) kiradi. LZW GIF tasvirlarini siqishda ishlatiladi va tarixan TIFF tasvirlarini siqishda ishlatilgan. Unix `compress` utilitasi LZW dan foydalanadi. LZ algoritmlari adaptivdir, ya'ni ular ma'lumotlarni qayta ishlash jarayonida lug'atni dinamik ravishda yaratadilar, bu esa ularni keng turdagi ma'lumotlar turlari uchun mos qiladi.

Deflate

Deflate — bu LZ77 algoritmi va Huffman kodlashining kombinatsiyasi. Bu siqish nisbati va qayta ishlash tezligi o'rtasida yaxshi muvozanatni taklif qiluvchi keng qo'llaniladigan yo'qotishsiz siqish algoritmidir. Deflate — gzip (GNU zip) va zip kabi mashhur siqish formatlarida ishlatiladigan asosiy algoritmdir.

Yo'qotishli siqish

Boshqa tomondan, yo'qotishli siqish algoritmlari yuqori siqish nisbatlariga erishish uchun ba'zi ma'lumotlarni qurbon qiladi. Bu shuni anglatadiki, dekompressiya qilingan ma'lumotlar asl ma'lumotlarga o'xshamaydi, lekin axborotning yo'qolishi ko'pincha odamlar uchun sezilmaydi, ayniqsa multimedia ma'lumotlari uchun. Yo'qotishli siqish, kichikroq fayl hajmlari evaziga sifatning bir oz yo'qolishi qabul qilinadigan ilovalar uchun javob beradi, masalan:

Tasvirlar: Fotosuratlar, grafikalar va boshqa vizual kontent.
Audio: Musiqa, nutq va boshqa ovoz yozuvlari.
Video: Filmlar, teleko'rsatuvlar va boshqa harakatlanuvchi tasvirlar.

Ba'zi keng tarqalgan yo'qotishli siqish algoritmlariga quyidagilar kiradi:

JPEG (Joint Photographic Experts Group)

JPEG raqamli tasvirlar uchun keng qo'llaniladigan yo'qotishli siqish standartidir. U tasvirni kichik bloklarga bo'lish va har bir blokga diskret kosinus o'zgartirishini (DCT) qo'llash orqali ishlaydi. DCT fazoviy ma'lumotlarni chastota ma'lumotlariga aylantiradi, bu esa algoritmga inson ko'ziga kamroq seziladigan yuqori chastotali komponentlarni olib tashlash imkonini beradi. JPEG siqish nisbati va tasvir sifati o'rtasida yaxshi muvozanatni taklif etadi, bu esa uni veb-tasvirlardan tortib raqamli fotografiyagacha bo'lgan keng doiradagi ilovalar uchun mos qiladi.

MPEG (Moving Picture Experts Group)

MPEG — bu raqamli video va audio uchun yo'qotishli siqish standartlari oilasidir. MPEG algoritmlari kadrlar orasidagi ortiqchalikni kamaytirish uchun harakatni baholash va kompensatsiya qilish kabi turli usullardan foydalanadi. Bu har bir kadrni alohida siqishga nisbatan sezilarli darajada yuqori siqish nisbatlariga imkon beradi. MPEG standartlari turli xil ilovalarda, jumladan DVD video, raqamli televideniye va striming video xizmatlarida keng qo'llaniladi. Misollar qatoriga MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4 (shu jumladan H.264/AVC va H.265/HEVC) va MP3 (audio uchun) kiradi.

MP3 (MPEG-1 Audio Layer III)

MP3 — bu inson qulog'iga eshitilmaydigan deb hisoblangan audio ma'lumotlarni olib tashlaydigan yo'qotishli audio siqish formatidir. Bu WAV kabi siqilmagan audio formatlariga nisbatan sezilarli darajada kichikroq fayl hajmlariga imkon beradi. MP3 ko'p yillar davomida raqamli musiqa tarqatish uchun mashhur format bo'lib kelgan va u bugungi kunda ham keng qo'llaniladi.

To'g'ri siqish algoritmini tanlash

Siqish algoritmini tanlash bir necha omillarga bog'liq, jumladan:

Ma'lumotlar turi: Har xil ma'lumotlar turlari (masalan, matn, tasvirlar, audio, video) turli siqish algoritmlari uchun eng mos keladi.
Siqish nisbati: Kerakli siqish darajasi. Yo'qotishli algoritmlar odatda yo'qotishsiz algoritmlarga qaraganda yuqori siqish nisbatlarini taklif qiladi.
Ma'lumotlar yaxlitligi: Ma'lumotlarni yo'qotish qabul qilinadimi yoki yo'qmi. Ma'lumotlar yaxlitligi muhim bo'lganda yo'qotishsiz algoritmlardan foydalanish kerak.
Qayta ishlash tezligi: Ma'lumotlarni siqish va dekompressiya qilish uchun talab qilinadigan vaqt miqdori. Ba'zi algoritmlar boshqalarga qaraganda hisoblash jihatidan intensivroqdir.
Uskuna/Dasturiy ta'minotni qo'llab-quvvatlash: Tanlangan siqish algoritmi siz foydalanayotgan uskuna va dasturiy ta'minot tomonidan qo'llab-quvvatlanishiga ishonch hosil qiling. Ba'zi kodeklar maxsus kutubxonalar yoki uskunaviy tezlashtirishni talab qiladi.

Masalan, agar siz matnli hujjatni hech qanday ma'lumot yo'qotmasdan siqishingiz kerak bo'lsa, gzip yoki zip kabi yo'qotishsiz siqish algoritmidan foydalanishingiz kerak. Biroq, agar siz veb-foydalanish uchun fotosuratni siqishingiz kerak bo'lsa, tasvir sifatiga sezilarli ta'sir qilmasdan kichikroq fayl hajmiga erishish uchun JPEG kabi yo'qotishli siqish algoritmidan foydalanishingiz mumkin.

Global elektron tijorat kompaniyasi o'z serverlarida mahsulot tasvirlarini saqlashi kerak bo'lgan stsenariyni ko'rib chiqing. Ular ushbu tasvirlar uchun zarur bo'lgan saqlash joyini kamaytirish uchun JPEG siqishidan foydalanishlari mumkin. Ular tasvir sifati bilan saqlash samaradorligini muvozanatlash uchun siqish darajasini diqqat bilan tanlaydilar. Matnga asoslangan mahsulot tavsiflari uchun ular hech qanday ma'lumot yo'qolmasligini ta'minlash uchun, ehtimol, yo'qotishsiz siqish algoritmidan foydalanadilar.

Siqish algoritmlarining global miqyosda qo'llanilishi

Siqish algoritmlari butun dunyo bo'ylab turli sohalar va ilovalarda muhim ahamiyatga ega:

Telekommunikatsiya: Siqish tarmoqlar orqali ovoz, video va ma'lumotlarni uzatish uchun o'tkazuvchanlik qobiliyati talablarini kamaytirish uchun ishlatiladi. Mobil tarmoqlar foydalanuvchilarga multimedia kontentini yetkazib berish uchun samarali siqishga qattiq tayanadi.
Eshittirish: Siqish televideniye va radio signallarini samarali uzatish uchun ishlatiladi. Raqamli televideniye va radio eshittirishlar yuqori sifatli kontentni o'rtacha o'tkazuvchanlik qobiliyatidan foydalangan holda yetkazib berish uchun MPEG kabi standartlarga tayanadi.
Ma'lumotlarni saqlash: Siqish ma'lumotlarni arxivlash va zaxira nusxalarini yaratish uchun saqlash joyi talablarini kamaytirish uchun ishlatiladi. Bulutli saqlash provayderlari foydalanuvchilarning katta hajmdagi ma'lumotlarini samarali saqlash uchun siqishdan keng foydalanadilar.
Multimedia strimingi: Siqish internet orqali audio va video kontentni oqimlash uchun ishlatiladi. Netflix, Spotify va YouTube kabi striming xizmatlari turli internet ulanish tezligiga ega foydalanuvchilarga kontent yetkazib berish uchun samarali siqishga tayanadi. Adaptiv bitreytli striming, masalan, eng yaxshi ko'rish tajribasini ta'minlash uchun siqish darajasini foydalanuvchining o'tkazuvchanlik qobiliyatiga qarab sozlaydi.
Tibbiy tasvirlash: Siqish rentgen va MRI kabi tibbiy tasvirlarning hajmini saqlash va uzatish uchun kamaytirish uchun ishlatiladi. Tibbiy tasvirlashda ko'pincha tasvirlarning diagnostik sifatini saqlab qolish uchun yo'qotishsiz siqish afzal ko'riladi.
Elektron tijorat: Elektron tijorat veb-saytlarida tasvirlar va boshqa medialarni siqish sahifa yuklanish vaqtini yaxshilaydi va foydalanuvchi tajribasini oshiradi, ayniqsa internet aloqasi sekinroq bo'lgan hududlardagi foydalanuvchilar uchun.
Ilmiy tadqiqotlar: Ilmiy tajribalarda (masalan, genomika, astronomiya) hosil bo'lgan katta ma'lumotlar to'plamlari ko'pincha samarali saqlash va butun dunyodagi hamkorlar bilan almashish uchun siqilishi kerak.

Siqish algoritmlarining kelajagi

Ma'lumotlar hajmi o'sishda davom etar ekan, samaraliroq siqish algoritmlariga bo'lgan talab faqat ortadi. Tadqiqotchilar doimiy ravishda yuqori siqish nisbatlarini, tezroq qayta ishlash tezligini va sifatni yaxshiroq saqlashni taklif qiluvchi yangi va takomillashtirilgan siqish usullarini ishlab chiqmoqdalar. Siqish algoritmlarini ishlab chiqishdagi ba'zi yangi tendentsiyalarga quyidagilar kiradi:

Sun'iy intellekt (AI) va mashinaviy o'rganish (ML): AI va ML ma'lumotlarning xususiyatlarini o'rganishi va shunga mos ravishda siqish parametrlarini optimallashtirishi mumkin bo'lgan adaptiv siqish algoritmlarini ishlab chiqish uchun ishlatilmoqda.
Neyron tarmoqlari: Neyron tarmoqlari an'anaviy algoritmlarga qaraganda yuqori siqish nisbatlariga erisha oladigan yangi tasvir va video siqish usullarini ishlab chiqish uchun ishlatilmoqda.
To'lqinli (wavelet) siqish: To'lqinli siqish — bu ma'lumotlarni turli chastota komponentlariga ajratadigan usul bo'lib, o'zgaruvchan chastota xususiyatlariga ega signallarni samaraliroq siqish imkonini beradi.
Kvant siqish: Kvant siqish — bu klassik siqish algoritmlariga qaraganda potentsial yuqori siqish nisbatlariga erishish uchun kvant mexanikasi printsiplaridan foydalanadigan ma'lumotlarni siqishga nazariy yondashuv. Biroq, kvant siqish hali rivojlanishning dastlabki bosqichlarida.

Yangi siqish standartlari va kodeklarni ishlab chiqish ham davom etmoqda. Masalan, AV1 H.264/AVC va H.265/HEVC ga voris bo'lish uchun mo'ljallangan, royaltisiz video kodlash formatidir. U mavjud kodeklarga qaraganda yaxshiroq siqish samaradorligi va ishlashini ta'minlashni maqsad qilgan, shu bilan birga bepul foydalanish mumkin.

Amaliy tavsiyalar

Siqish algoritmlaridan foydalanishni istagan shaxslar va tashkilotlar uchun ba'zi amaliy tavsiyalar:

Ma'lumotlaringizni baholang: Siz ishlayotgan ma'lumotlar turlarini tahlil qiling va har bir ma'lumot turi uchun eng mos siqish algoritmlarini aniqlang.
Turli xil sozlamalar bilan tajriba o'tkazing: Siqish nisbati va ma'lumotlar sifati o'rtasidagi optimal muvozanatni topish uchun turli xil siqish sozlamalari bilan tajriba o'tkazing.
Siqish vositalaridan foydalaning: Ma'lumotlaringizni siqish uchun mavjud siqish vositalari va kutubxonalaridan foydalaning. Ko'pgina operatsion tizimlar va dasturiy ilovalarda o'rnatilgan siqish imkoniyatlari mavjud.
Yangiliklardan xabardor bo'ling: Siqish algoritmlari va standartlaridagi so'nggi o'zgarishlardan xabardor bo'lib turing.
Bulutga asoslangan siqish xizmatlarini ko'rib chiqing: Ma'lumotlaringizni avtomatik ravishda siqib, saqlash va yetkazib berish uchun optimallashtiradigan bulutga asoslangan siqish xizmatlarini o'rganing.
Siqishni ma'lumotlarni boshqarish strategiyangizning bir qismi sifatida joriy eting: Ma'lumotlaringizni samarali saqlash, uzatish va qayta ishlashni ta'minlash uchun siqishni umumiy ma'lumotlarni boshqarish strategiyangizga integratsiya qiling.

Xulosa

Siqish algoritmlari bugungi ma'lumotlarga boy dunyoda muhim rol o'ynaydi. Ular ma'lumotlarni samarali saqlash, uzatish va qayta ishlash imkonini beradi, saqlash xarajatlarini kamaytiradi, o'tkazuvchanlik qobiliyatidan foydalanishni yaxshilaydi va umumiy tizim ish faoliyatini oshiradi. Turli xil siqish algoritmlari va ularning qo'llanilishini tushunib, shaxslar va tashkilotlar o'zlarining ma'lumotlarni boshqarish amaliyotlarini optimallashtirish va doimiy o'zgaruvchan raqamli landshaftda oldinda qolish uchun ushbu kuchli vositalardan foydalanishlari mumkin. Texnologiya rivojlanishda davom etar ekan, biz yanada innovatsion va samarali siqish algoritmlarining paydo bo'lishini kutishimiz mumkin, bu esa bizning ma'lumotlarni global miqyosda boshqarish va ular bilan o'zaro aloqada bo'lish usulimizni yanada o'zgartiradi.