A compressão de dados, por mais que pareça simples de falar, na prática apresenta várias armadilhas. Para garantir a integridade dos dados ao mesmo tempo que se reduz os custos de armazenamento e transmissão, a compressão é uma ferramenta essencial. Mas há um ponto-chave — o seu algoritmo de compressão deve suportar acesso aleatório, assim é possível realizar amostragem e validação de forma eficiente, sem comprometer essa capacidade em busca de uma taxa de compressão mais alta.

Na realidade, existe um equilíbrio evidente entre a taxa de compressão e o overhead de descompressão. Se a compressão for muito agressiva, o custo computacional na descompressão aumenta exponencialmente, prejudicando a eficiência da validação pelos nós. Especialmente em cenários de armazenamento distribuído, esse ponto de equilíbrio fica ainda mais difícil de determinar. Além disso, é preciso considerar múltiplos fatores como transmissão de rede, I/O de disco, entre outros; otimizar excessivamente um aspecto pode acabar sacrificando o desempenho geral. Portanto, o segredo está em encontrar aquele ponto crítico ótimo.