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Theorie Datenkomprimierung

Datenkomprimierungs-Berücksichtigungen

Bei einer leistungsfähigen Datenkomprimierungsmethode sind mehrere Faktoren wichtig:

• Der Umfang der Komprimierung. Der Umfang der Komprimierung wird durch das Komprimie-

rungsverhältnis gemessen. Dieses Verhältnis vergleicht die Menge der unkomprimierten Daten

mit der Menge der komprimierten Daten. (Es wird durch das Teilen der Größe der unkompri-

mierten Daten durch die Größe der komprimierten Daten errechnet

• Die Geschwindigkeit, mit der Daten komprimiert und dekomprimiert werden im Verhältnis zu

der Host-Übertragungsgeschwindigkeit.

• Die zu komprimierenden Datentypen.

• Die Datenintegrität der komprimierten Daten.

Die Menge der Komprimierung, die in einem Datenstrom möglich ist, hängt unter anderem von den

folgenden Faktoren ab:

• Datenmuster

• Komprimierungsalgorithmus

• Musterwiederholungslänge

• Musterwiederholungshäufigkeit

• Objektgröße (zu komprimierender Informationsblock)

• Ausgewähltes Anfangsmuster

Die Übertragungsgeschwindigkeit hängt unter anderem von den folgenden Faktoren ab:

• Komprimierungsverhältnis

• Laufwerkpuffergröße

• Eingabe/Ausgabe- (E/A) Geschwindigkeit des Host-Computers

• Tatsächliche Disk-Geschwindigkeiten des Host-Computers

• Die vom Host-Computer übertragenen Aufnahmelängen

Datenkomprimierungs-Algorithmen können angepasst werden, um eine maximale Komprimierung für

bestimmte Datentypen bereitzustellen. Da unter normalen alltäglichen Betriebsumständen verschie-

dene Datentypen auftreten, muss eine leistungsfähige Bandlaufwerk-Datenkomprimierungsmethode

jedoch mit verschiedenen Datentypen umgehen können. Die Datenkomprimierungsmethode muss

außerdem fähig sein, sich verschiedenen Datentypen anzupassen und sollte automatisch eine

optimale Handhabung aller Datentypen bieten.

Intelligente Datenkomprimierung

Durch die Verwendung intelligenter Datenkomprimierung wird die Komprimierungskapazität des

Bandes maximiert. Die intelligente Datenkomprimierungs-Hardware bestimmt die Komprimierbarkeit

jedes Datensatzes. Wenn die Größe des Datensatzes nach einem Komprimierungsversuch länger ist

als die native (unkomprimierte) Größe, wird der Datensatz in der nativen Form geschrieben.

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