¿Por qué los archivos comprimidos hacen que tu SSD vaya más lento?

¿Por qué los archivos comprimidos hacen que tu SSD vaya más lento?

Rodrigo Alonso

Es bien sabido que los SSD suelen tener bastantes problemas de rendimiento cuando tienen que trabajar con archivos comprimidos, con los que su rendimiento se ve drásticamente reducido. En este artículo vamos a contarte por qué sucede esto, y cómo funcionan los archivos comprimidos para causar tantos problemas de rendimiento a nuestros SSD.

Como sabéis, dependiendo del tamaño de asignación de archivo que configuremos a la hora de formatear una unidad de almacenamiento (sea SSD o no) influye en el modo y el rendimiento en el que el dispositivo gestiona los archivos. De igual manera, sucede que dependiendo de cómo se haya realizado la compresión le costará más o menos al SSD gestionar dichos archivos.

Dicho esto, vamos a empezar por el principio, porque para entender qué causa estos problemas de rendimiento a los SSD con archivos comprimidos, primero debemos entender cómo funciona la compresión de archivos.

Cómo funciona la compresión de archivos

La compresión de archivos se conoce como «Lossless Compression«, o compresión sin pérdidas. A diferencia de la «Lossy Compression» o compresión con pérdidas que se utiliza por ejemplo para vídeo o música, reducir el tamaño de los archivos no implica perder calidad. Literalmente, la compresión con pérdidas reduce la calidad del archivo de audio o vídeo eliminando partes del mismo, y si hiciéramos eso en un archivo dejaría de funcionar.

Por lo tanto, la compresión de archivos siempre es sin pérdidas, y su finalidad es la de agrupar varios archivos en uno solo que ocupe menos tamaño.

Archivos comprimidos

Para explicar cómo se realiza esta compresión, que para algunos puede parecer magia, vamos a poner un ejemplo muy básico. Imaginad que los archivos son bloques de colores, y al comprimirlos lo que estamos haciendo es juntar el mismo color en un solo bloque todas las veces posibles. Lo ideal es tener solo un bloque de cada color, pero muchas veces no es posible. Con la imagen de abajo podréis entenderlo fácilmente.

Evidentemente esos bloques «desaparecidos» están anotados en un índice, de manera que cuando queramos descomprimir el archivo sabremos exactamente dónde estaban y qué contenían para «restaurarlos» a su forma original.

Otro ejemplo para que lo veáis mejor, también con bloques de colores, pero con un escenario ideal en el que solo quedaría un bloque de cada color. Aquí tenemos 10 bloques: 2 azules, 3 rojos y 5 amarillos. Al comprimirlos tendríamos solo tres bloques, uno de cada color y cada uno con un índice indicando lo que había originalmente.

Otro ejemplo más. Imaginad que tenemos un archivo cuyo contenido es el siguiente:

bbbbbuuuuuuuuuaaaaaa

Ese mismo archivo comprimido quedaría de la siguiente manera:

b5u9a6

Evidentemente, el archivo sería mucho más pequeño y ocuparía menos espacio. Así funciona la compresión.

¿Por qué los SSD pierden rendimiento con archivos comprimidos?

Aquí es donde vuelve a entrar en juego el tamaño de asignación de archivo que comentábamos al principio. Comprimir archivos significa reducir el tamaño de los mismos y además con un índice, una especie de journaling que indica cómo era el archivo originalmente antes de comprimirlo.

Debido a esto, los SSD ya tienen problemas de por sí con archivos pequeños, así que imaginad si les estamos poniendo delante un contenedor con muchos archivos muy pequeños y que, además, para descifrarlos tienen que estar consultando un índice constantemente, y eso solo para saber qué son y qué tienen dentro. Este es el motivo principal por el que los SSD pierden mucho rendimiento cuando tienen que manejar archivos comprimidos.

Fijaos en la siguiente captura del benchmark ATTO, como ejemplo. Aquí podemos ver que con archivos de pequeño tamaño el SSD tiene un rendimiento muy bajo, pero según los archivos van aumentando de tamaño, el rendimiento crece muchísimo.

Otro ejemplo, con AS SSD File Compression Benchmark, que nos muestra precisamente cómo se comporta el SSD cuando tiene que manejar archivos comprimidos. Estamos hablando de un SSD PCIe NVMe con un rendimiento de 3200 MB/s de lectura y 2800 MB/s de escritura, con algoritmos que favorecen un mejor rendimiento con archivos comprimidos y, aun así, el rendimiento se ve severamente penalizado.

Esto es todavía más ostensible en SSDs SATA 3, donde la interfaz limita todavía más el ancho de banda del dispositivo para gestionar archivos.

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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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