थोड़ा नुकसान

लेखक: Randy Alexander
निर्माण की तारीख: 26 अप्रैल 2021
डेट अपडेट करें: 1 जुलाई 2024
Anonim
हिंदी कार्टून | Mama Chidiya Kahani  | Tuni Chidiya ka Cartoon | Hindi Cartoon Kahaniyan | Chichu TV
वीडियो: हिंदी कार्टून | Mama Chidiya Kahani | Tuni Chidiya ka Cartoon | Hindi Cartoon Kahaniyan | Chichu TV

विषय

परिभाषा - बिट लॉस का क्या अर्थ है?

आईटी शब्दजाल में, बिट लॉस को आमतौर पर किसी फ़ाइल या डेटा सेट में डिजिटल जानकारी की सबसे छोटी संभव राशि के भ्रष्टाचार के रूप में परिभाषित किया जाता है। आईटी प्रोफेशनल्स ट्रांसमिशन के मामले में, या डेटा स्टोरेज के दौरान कुछ नुकसान के रूप में देख सकते हैं।


Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।

Techopedia बिट लॉस की व्याख्या करता है

डिजिटल डेटा की अवधारणा के मूल में डेटा इकाई के रूप में बिट है। एक बहुत ही बुनियादी स्तर पर, डेटा स्ट्रीम बाइनरी संयोजनों से बनी होती हैं, जिनमें से बिट सबसे छोटा हिस्सा होता है। डेटा के इन बहुत छोटे टुकड़ों का भ्रष्टाचार विभिन्न तरीकों से हो सकता है, जिसमें बिट सिंक्रनाइज़ेशन समस्याएं और साथ ही शोर या हस्तक्षेप जो ट्रांसमिशन को प्रभावित करता है। भंडारण में कुछ प्रकार की बिट हानि भी हो सकती है, जहां भंडारण सामग्री समय के साथ कम हो जाती है, हालांकि पुराने एनालॉग स्टोरेज विधियों के साथ इस तरह का बिट लॉस अधिक प्रचलित था, क्योंकि यह नए प्रकार के डेटा स्टोरेज जैसे सॉलिड-स्टेट मीडिया के साथ है। इसके विपरीत, पिछले दशकों के डेटा भंडारण के तरीके, जैसे कि फ्लॉपी डिस्क और चुंबकीय टेप, कभी-कभी बिट रोट कहे जाने वाले पर्यावरणीय या कालानुक्रमिक स्थिति के प्रति संवेदनशील थे, जहां डेटा के बिट्स का प्रतिनिधित्व करने वाले आरोपों को वास्तव में समय के साथ बदल दिया गया था।


प्रभावी आईटी प्रबंधन के संदर्भ में, पेशेवरों को डेटा की बड़ी इकाइयों के नुकसान के साथ अधिक सौदा हो सकता है, जैसे कि प्रसारण पर पैकेट का नुकसान, फिर वास्तविक बिट हानि के साथ। फिर भी, जबकि कुछ प्रणालियों में बिट हानि को अनदेखा किया जा सकता है, यह दूसरों में गंभीर समस्याएं पैदा कर सकता है, यहां तक ​​कि सबसे छोटे डेटा टुकड़ों का नुकसान भी पूरे डेटा सेट को प्रभावी ढंग से दूषित कर सकता है।