What are the benefits of using data executors in distributed machine learning systems?

Некоторые преимущества использования данных исполнителей в распределённых системах машинного обучения:

• Эффективность. neptune.ai www.xenonstack.com Распределённые системы позволяют разбивать сложные задачи на небольшие фрагменты и обрабатывать их на многочисленных компьютерах параллельно, что сокращает время решения. neptune.ai
• Масштабируемость. neptune.ai www.xenonstack.com Распределённые системы естественно масштабируются, так как работают на нескольких машинах. neptune.ai Вместо повторного обновления одной системы можно установить ещё одну машину для обработки увеличивающейся нагрузки. neptune.ai
• Толерантность к сбоям и надёжность. neptune.ai www.xenonstack.com Распределённые системы более отказоустойчивы, чем одиночные машины: они продолжают работать, даже если один или несколько узлов или центров данных выходят из строя. neptune.ai
• Экономичность. neptune.ai www.xenonstack.com По сравнению с большими централизованными системами распределённые системы более экономичны: организации могут использовать множество недорогих машин для выполнения одних и тех же задач, а не тратить деньги на одну высокопроизводительную систему. www.xenonstack.com