Какие существуют методы оптимизации обработки больших данных в распределенных системах?

Некоторые методы оптимизации обработки больших данных в распределённых системах:

• Кэширование. proglib.io studwork.ru Позволяет минимизировать затратные запросы к базе данных и избегать повторного выполнения высокозатратных вычислений. proglib.io Для этого часто запрашиваемые данные хранятся в кэше, что позволяет быстро их получать. proglib.io
• Балансировка нагрузки. proglib.io studwork.ru Использование балансировщиков нагрузки позволяет равномерно распределять входящий трафик между несколькими серверами, чтобы избежать перегрузки одного сервера. proglib.io
• Асинхронная обработка. proglib.io Позволяет системе быстро реагировать на запросы пользователя, при этом выполняя более длительные задачи в фоновом режиме. proglib.io
• Индексирование в базах данных. proglib.io Индексы — специальные структуры данных, которые значительно ускоряют поиск и извлечение данных из базы данных. proglib.io
• Сжатие данных. proglib.io Алгоритмы сжатия находят и удаляют повторяющиеся элементы в данных, заменяя их более компактными представлениями. proglib.io В результате уменьшается объём трафика и нагрузка на сеть, сокращается время ожидания, требуется меньше вычислительных ресурсов для передачи и обработки данных. proglib.io
• Предварительное кэширование. proglib.io Техника, при которой данные заранее загружаются в кэш до того, как они действительно понадобятся пользователю. proglib.io