مقدمه مفهومی درباره واژه فشرده سازی (Compression) به تکنیک های کاهش اندازه فایل ها یا جریان های داده اشاره دارد. این فرآیند با حذف افزونگی ها یا تقریب های هوشمندانه، مصرف فضای ذخیره سازی و پهنای باند را کاهش می دهد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات فشرده سازی در انتقال داده های وب (GZIP)، ذخیره سازی رسانه (MP3, JPEG)، پشتیبان گیری، سیستم های فایل و پایگاه داده ها کاربرد دارد. در محاسبات ابری، فشرده سازی هزینه های انتقال را کاهش می دهد. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT فشرده سازی ZIP فایل ها تصاویر JPEG با فشرده سازی با اتلاف پروتکل HTTP با GZIP سیستم های فایل مانند NTFS با فشرده سازی transparent پایگاه داده های ستونی با فشرده سازی پیشرفته نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های بزرگ، فشرده سازی بر طراحی شبکه و ذخیره سازی تأثیر می گذارد. در سیستم های توزیع شده، فشرده سازی داده ها قبل از انتقال عملکرد را بهبود می بخشد. در معماری های edge computing، فشرده سازی هوشمند یک ضرورت است. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف اولین الگوریتم های فشرده سازی مانند Huffman Coding در دهه 1950 توسعه یافتند. در دهه 1980 با ظهور فرمت های ZIP و JPEG، فشرده سازی عمومی شد. امروزه الگوریتم های پیشرفته ای مانند Zstandard و Brotli کارایی بهتری ارائه می دهند. تفکیک آن از واژگان مشابه فشرده سازی با رمزنگاری که هدفش امنیت است متفاوت است. همچنین با نمونه گیری (Sampling) که حجم داده را با حذف بخشی از آن کاهش می دهد فرق دارد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف Python: ماژول های zlib و bz2 Java: کلاس های Deflater/Inflater C++: کتابخانه های Boost.Iostreams JavaScript: APIهای Compression Streams Go: پکیج compress چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن چالش اصلی، تعادل بین میزان فشرده سازی و بار پردازشی مورد نیاز است. همچنین برخی کاربران بین فشرده سازی با اتلاف و بدون اتلاف تمایز قائل نمی شوند. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی استفاده بهینه از فشرده سازی می تواند به میزان قابل توجهی در منابع صرفه جویی کند، اما نیاز به درک عمیق نیازمندی های سیستم و ویژگی های داده دارد.
