Некоторые преимущества использования кластерной модели для обработки больших объёмов данных:

• Высокая производительность. 1 Объединение ресурсов нескольких узлов позволяет значительно ускорить выполнение операций. 1 Задачу с большим объёмом вычислений можно поделить на части и решать их параллельно на разных узлах. 1
• Надежность и отказоустойчивость. 1 Если один из узлов выходит из строя, оставшиеся могут взять на себя его функции и продолжить выполнение задач. 1 Этому способствуют механизмы резервирования и восстановления данных. 1
• Масштабируемость. 1 При увеличении нагрузки можно просто добавить новые узлы в кластер, нарастив его мощность и производительность. 1
• Гибкость и универсальность. 1 Возможно построение кластеров различной структуры и размера, адаптированных под конкретные задачи и места. 1
• Возможность балансировки нагрузки. 1 Балансировка способствует оптимальному использованию имеющихся ресурсов. 1 При резком увеличении нагрузки система продолжит работать стабильно и без сбоев. 1
• Оптимизация работы с большими данными и высокой нагрузкой. 3 Кластеры позволяют работать с данными непосредственно в их исходной форме, что сокращает время на предварительную обработку и ускоряет обучение моделей машинного обучения. 3
• Увеличение пропускной способности. 3 Распределение нагрузки между несколькими кластерами позволяет обрабатывать больше запросов одновременно. 3