La compression de données peut sembler simple en théorie, mais en pratique, elle comporte de nombreux pièges. Pour réduire les coûts de stockage et de transmission tout en garantissant l'intégrité des données, la compression est une étape essentielle. Mais il y a un point clé — votre algorithme de compression doit supporter l'accès aléatoire, afin de permettre une validation par échantillonnage efficace, sans sacrifier cette capacité au nom d’un taux de compression plus élevé.

En réalité, il existe un compromis évident entre le taux de compression et la surcharge lors de la décompression. Si la compression est trop agressive, le coût de calcul lors de la décompression peut augmenter de façon exponentielle, ce qui nuit à l'efficacité de la validation par les nœuds. Surtout dans un contexte de stockage distribué, cet équilibre est encore plus difficile à trouver. Il faut également prendre en compte plusieurs dimensions comme la transmission réseau, l'I/O disque, etc. Une optimisation excessive d’un seul aspect peut souvent sacrifier la performance globale. La clé est donc de trouver ce point critique optimal.