La importancia de la compresión de datos en el manejo del big data

El mundo está generando 2.5 quintillones de bytes de datos al día, y el 95% de las empresas enfrentan el desafío de lidiar con datos no estructurados. Una de las problemáticas que las empresas enfrentan es cómo almacenar todos estos datos, junto con la necesidad de contar con suficiente ancho de banda para transferir big data.

En este punto entra en juego la compresión de datos. Mediante la compresión de datos, se codifica utilizando menos bits que los datos originales. Existen dos enfoques para la compresión de datos: la compresión sin pérdida, que elimina la redundancia sin perder ninguno de los datos originales; y la compresión de datos con pérdida, que modifica los datos eliminando información innecesaria o menos importante.

Cuándo utilizar la compresión de datos sin pérdida

Si tienes una aplicación de big data y no puedes permitirte perder datos, y necesitas descomprimir cada byte de datos que comprimes, necesitarás utilizar una metodología de compresión de datos sin pérdida.

Un ejemplo de cuándo querrías utilizar la compresión de datos sin pérdida, aunque esto signifique almacenar más datos, es cuando estás comprimiendo datos que provienen de una base de datos. En el momento en que elijas reintroducir estos datos en su base de datos, necesitarás descomprimir los datos completos para que coincidan con los datos en el lado de la base de datos y se puedan almacenar.

Cuándo utilizar la compresión de datos con pérdida

Hay momentos en los que no necesitas o no deseas todos los datos, como el ruido de IoT y los dispositivos de red. No necesitas esos datos, solo los datos que te brindan información contextual necesaria para el negocio. Otro ejemplo es el uso de inteligencia artificial (IA) en fórmulas de compresión de datos que podrían utilizarse en el front-end de un proceso de ingestión de datos. Si estás estudiando un problema específico y solo deseas los datos que se relacionan directamente con ese problema, puedes decidir que tu fórmula de compresión de datos no incluya datos que no sean relevantes para el problema.

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Cómo conservar el consumo de procesamiento

Los ciclos de procesamiento de la CPU para big data son costosos, por lo que parte del proceso de compresión de datos debería centrarse en descargar el procesamiento de la CPU.

Esto se puede lograr utilizando Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), que son microchips que puedes configurar como procesadores adicionales para tu computadora. Al utilizar FPGAs, puedes descargar parte del procesamiento de compresión de tu CPU y acelerar el rendimiento de tu hardware.

Cómo seleccionar el codec adecuado

Un codec es una combinación de hardware y software que comprime y descomprime datos, por lo que desempeña un papel central en las operaciones de compresión y descompresión de big data. Existen muchos tipos diferentes de codecs, por lo que es importante seleccionar el tipo correcto de codec para el tipo correcto de datos o archivo.

El tipo de codec que selecciones dependerá del tipo de datos y archivo que estés intentando comprimir. Hay codecs tanto para compresión de datos sin pérdida como con pérdida. También hay codecs que deben procesar todos los archivos de datos como "un todo", mientras que otros codecs pueden dividir los datos para que puedan ser procesados en paralelo y luego reensamblados en su destino. Algunos codecs están diseñados para datos visuales, mientras que otros procesan exclusivamente datos de audio.

¿Por qué es importante la compresión de datos?

Determinar el tipo de compresión de datos que se va a utilizar para big data es una parte vital de las operaciones con big data. Solo en términos de recursos, el departamento de TI no puede permitirse el costo de un procesamiento descontrolado y un almacenamiento desmesurado. Los datos, incluso si deben almacenarse en su totalidad, deben comprimirse tanto como sea posible.

Dicho esto, existen pasos adicionales que puedes tomar para limitar el almacenamiento y el procesamiento, así como operaciones adecuadas para los algoritmos y metodologías que utilizas en la compresión de big data. Dominar estas opciones es un punto de datos clave para el departamento de TI.

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