Преимущества сериализации научных данных:

• Передача данных по сети. 4 Сериализация позволяет передавать сложные структуры данных через сеть в удобном формате. 4 Это особенно полезно при клиент-серверных взаимодействиях и в распределённых системах. 4
• Хранение данных. 4 Сериализация позволяет сохранять состояние объектов в файлы или базы данных. 4 Это полезно, когда необходимо сохранять промежуточное состояние программы, чтобы возобновить работу позже. 4
• Интеграция разных систем. 4 Сериализация позволяет преобразовывать данные в общие форматы, такие как JSON или XML, что упрощает интеграцию. 4
• Производительность. 4 В некоторых случаях бинарные форматы сериализации могут быть более компактными и быстрыми для передачи по сети, чем текстовые форматы. 4
• Сохранение совместимости. 4 При использовании версионирования данных можно сохранить совместимость между разными версиями программ, десериализуя старые данные в новой версии приложения. 4
• Расширяемость. 4 Многие форматы сериализации позволяют встраивать пользовательские типы данных, что делает их более гибкими для разных приложений. 4

Недостатки сериализации научных данных:

• Оверхед. 4 Сериализированные данные могут включать метаданные или дополнительную информацию, необходимую для восстановления данных в исходное состояние. 4
• Сложность. 4 Разработка и поддержание механизмов сериализации и десериализации может быть сложной задачей, особенно при работе с более сложными структурами данных или в случае несовместимости форматов между разными версиями программ. 4
• Безопасность. 4 Важно обратить внимание на безопасность при десериализации данных. 4 Сериализация может быть использована злоумышленниками для внедрения вредоносного кода (например, при десериализации данных из ненадёжных источников). 4
• Сложности совместимости. 4 В некоторых случаях может возникнуть проблема совместимости между версиями программ, особенно если структуры данных изменились. 4
• Производительность. 4 Некоторые форматы сериализации могут быть менее эффективными с точки зрения производительности по сравнению с бинарными форматами. 4
• Вложенные ссылки и циклические зависимости. 4 Если данные содержат вложенные ссылки на объекты или имеют циклические зависимости, механизмы сериализации и десериализации могут столкнуться с трудностями при правильном восстановлении таких связей. 4

Для научных наборов данных, имеющих большой объём, таких как данные, получаемые от спутников, или численные модели климата, погоды и океанов, были разработаны специальные бинарные стандарты сериализации, например HDF, netCDF и более старый GRIB. 12