Data compression memang terdengar sederhana, tetapi dalam praktiknya banyak jebakan. Untuk memastikan integritas data sekaligus menurunkan biaya penyimpanan dan transmisi, kompresi adalah langkah yang penting. Tetapi ada satu poin kunci—algoritma kompresi Anda harus mendukung akses acak, agar bisa melakukan sampling dan verifikasi secara efisien, jangan sampai karena mengejar rasio kompresi tinggi, kemampuan ini hilang.
Sebenarnya, ada trade-off yang jelas antara rasio kompresi dan biaya dekompresi. Jika kompresinya terlalu ekstrem, biaya komputasi saat dekompresi akan meningkat berkali-kali lipat, malah menghambat efisiensi verifikasi node. Terutama dalam skenario penyimpanan terdistribusi, titik keseimbangan ini lebih sulit dipahami. Selain itu, perlu mempertimbangkan berbagai aspek seperti transmisi jaringan, I/O disk, dan lain-lain. Terlalu mengoptimalkan satu bagian sering kali mengorbankan kinerja keseluruhan. Jadi, kuncinya adalah menemukan titik kritis yang paling optimal.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
rugdoc.eth
· 01-11 16:37
Trade-off antara rasio kompresi dan aksesibilitas memang sulit, mengejar rasio kompresi saja bodoh
Menemukan titik keseimbangan lebih sulit dari apa pun, terutama dengan sistem terdistribusi, benar-benar seperti menarik satu benang yang mempengaruhi seluruh sistem
Ketika biaya dekompresi meledak, penyesalan datang terlambat, dan harus mengatur ulang parameter lagi
Lihat AsliBalas0
UncleWhale
· 01-11 16:35
Benar, tingkat kompresi yang tinggi tidak selalu merupakan hal yang baik, biaya dekompresi kadang-kadang sangat besar...
Menimbang hal ini memang sulit, jika satu bagian dioptimalkan, bagian lain bisa menjadi lemah
Mengenai akses acak, itu benar, kita tidak bisa mengorbankan kepraktisan demi indikator
Penyimpanan terdistribusi seperti ini, di mana-mana ada jebakan, harus menemukan titik keseimbangan yang tepat
Lihat AsliBalas0
MevSandwich
· 01-11 16:26
Haha, trade-off antara rasio kompresi dan biaya dekompresi memang menjadi masalah yang abadi
Itulah sebabnya banyak proyek di Web3 mengalami hal ini, ingin rasio kompresi yang luar biasa, tapi node verifikasi langsung macet
Singkatnya, tetap harus mencari keseimbangan, kemampuan akses acak tidak boleh diabaikan
Data compression memang terdengar sederhana, tetapi dalam praktiknya banyak jebakan. Untuk memastikan integritas data sekaligus menurunkan biaya penyimpanan dan transmisi, kompresi adalah langkah yang penting. Tetapi ada satu poin kunci—algoritma kompresi Anda harus mendukung akses acak, agar bisa melakukan sampling dan verifikasi secara efisien, jangan sampai karena mengejar rasio kompresi tinggi, kemampuan ini hilang.
Sebenarnya, ada trade-off yang jelas antara rasio kompresi dan biaya dekompresi. Jika kompresinya terlalu ekstrem, biaya komputasi saat dekompresi akan meningkat berkali-kali lipat, malah menghambat efisiensi verifikasi node. Terutama dalam skenario penyimpanan terdistribusi, titik keseimbangan ini lebih sulit dipahami. Selain itu, perlu mempertimbangkan berbagai aspek seperti transmisi jaringan, I/O disk, dan lain-lain. Terlalu mengoptimalkan satu bagian sering kali mengorbankan kinerja keseluruhan. Jadi, kuncinya adalah menemukan titik kritis yang paling optimal.