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Las cookies, los identificadores de dispositivos o los identificadores online de similares características (p. ej., los identificadores basados en inicio de sesión, los identificadores asignados aleatoriamente, los identificadores basados en la red), junto con otra información (p. ej., la información y el tipo del navegador, el idioma, el tamaño de la pantalla, las tecnologías compatibles, etc.), pueden almacenarse o leerse en tu dispositivo a fin de reconocerlo siempre que se conecte a una aplicación o a una página web para una o varias de los finalidades que se recogen en el presente texto.

La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

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.

  • 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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Llega bzip3, el formato de compresión de archivos con ratios hasta 6 veces mejores que bzip2

Una pirámide de cubos azules translúcidos de distintos tamaños conectada mediante hilos a un solo cubo pequeño y compacto.
La eficiencia de bzip3 permite reducir grandes volúmenes de información en archivos mucho más pequeños que sus predecesores.
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bzip3 se presenta como el sucesor espiritual de bzip2, la herramienta de compresión abierta que durante años acompañó a servidores y distribuciones Linux. Desarrollada por Kamila Szewczyk y publicada en GitHub, promete ratios de compresión notablemente superiores y tiempos de proceso más ajustados que su predecesor, sobre todo cuando el material a comprimir es texto o código fuente.

No se trata de un fork, sino de una reescritura completa. bzip3 combina un codificador entrópico de mezcla de contextos de orden 0, una transformada de Burrows-Wheeler acelerada mediante suffix arrays (a través de la biblioteca libsais, de Ilya Grebnov) y un pase RLE con Lempel-Ziv más predicción, una técnica inspirada en LZ77 y en el modelado de contexto PPM. Esa combinación es la que le permite sacar partido a los datos repetitivos, algo habitual en repositorios de código, dumps de bases de datos y logs archivados.

Los benchmarks frente a xz, zstd y bzip2 son notables

Szewczyk publicó un benchmark propio comprimiendo 262 tarballs de todas las versiones de Perl 5 en un único archivo. En su modo más agresivo (-b 511), bzip3 reduce ese corpus a 546.456.978 bytes, frente a los 3.441.163.911 bytes de bzip2 y los 2.056.645.240 bytes de LZMA (xz).

Parámetros bzip3 comprimir Linux.
Parámetros del formato bzip3 para comprimir en sistemas Linux.

La diferencia es de 6,3 veces respecto a bzip2 y de 3,8 veces respecto a Zstandard, que se queda en 3.076.143.660 bytes sobre el mismo archivo. En tiempos, bzip3 completa la compresión en 7 minutos y 8 segundos, frente a los 12 minutos y 9 segundos de xz. La descompresión también gana: 4 minutos y 6 segundos frente a los 9 minutos y 22 segundos de bzip2, y cerca de los 3 minutos y 51 segundos de zstd. El rendimiento depende del compilador: las compilaciones para Linux x64 con clang13 rondan los 17 MiB/s de compresión y 23 MiB/s de descompresión por hilo, mientras que los binarios de Windows o de 32 bits quedan por detrás.

Dónde tiene sentido usar bzip3 hoy y sus riesgos

El encaje inmediato no pasa por sustituir gzip en una CDN ni zstd en un bus de eventos de baja latencia. Su terreno natural son los archivos de larga vida: snapshots de bases de datos, distribuciones de datasets, backups fríos y, en general, cualquier repositorio dominado por texto o código fuente.

Combinado con lrzip, que aporta duplicación de largo alcance antes de comprimir, el archivo de Perl usado como referencia baja hasta 60.072.608 bytes, por debajo de los 64.774.202 bytes de lrzip junto a lzma y de los 75.685.065 bytes de lrzip junto a bzip2.

No conviene perder de vista sus límites: el formato es incompatible con bzip2 (un archivo .bz2 no se abre con bunzip3, ni al revés), el valor máximo del parámetro de bloque (-b 511) exige picos de memoria RAM cercanos a los 12 GB, algo delicado en entornos de integración continua con cuotas ajustadas, y el ecosistema que lo rodea es todavía joven, lo que previsiblemente limita por ahora su integración de serie en los pipelines más habituales.

Instalación, licencia y el aviso a conocer

Para probarlo, podéis compilar el código fuente con los comandos habituales (git clone, bootstrap.sh, configure y make) o instalarlo directamente vía Homebrew en macOS. El repositorio principal acumula 1.300 estrellas, 19 watchers y 61 forks, y ya aparece empaquetado en varias distribuciones Linux.

El proyecto se distribuye bajo licencia LGPLv3: cualquier modificación de la propia biblioteca bzip3/libbz3 debe publicarse con esa misma licencia, pero el enlazado dinámico desde software propietario está permitido sin obligar a liberar código adicional. Pese a todo, Szewczyk incluye en el README una advertencia poco habitual y muy directa: no hay que comprimir datos con este programa a menos que se esté dispuesto a aceptar la posibilidad, aunque sea mínima, de que no puedan recuperarse. No es una coletilla legal de compromiso; es una recomendación explícita de mantener una segunda copia con xz o zstd mientras el proyecto termina de madurar.

Preguntas frecuentes sobre bzip3

¿Es bzip3 un reemplazo directo de bzip2?
No. El formato es incompatible: un archivo comprimido con bzip3 no puede abrirse con las herramientas de bzip2, ni al revés.
¿Cuánta memoria RAM necesita bzip3 en su modo más agresivo?
Con el parámetro de bloque en su valor máximo (-b 511), el benchmark de la autora reporta picos de memoria cercanos a los 12 GB durante la compresión.
¿Se puede usar bzip3 para datos críticos en producción?
La propia autora advierte que existe una posibilidad mínima de que los datos comprimidos con bzip3 no sean recuperables, por lo que recomienda mantener una segunda copia con xz o zstd mientras el proyecto madura.