Некоторые методы для chunking данных в современных системах:

• Chunking фиксированного размера. 1 Данные делятся на куски одинакового размера. 1 Подходит для систем хранения файлов, потоковой обработки данных и пакетной обработки в машинном обучении. 1
• Chunking переменного размера. 1 Данные делятся на куски разных размеров. 1 Подходит для дедупликации в системах хранения и обработки нерегулярных данных. 1
• Контент-ориентированное chunking. 1 Данные разбиваются на куски в соответствии со специфическими шаблонами внутри контента, а не по размеру. 1 Используется для систем резервного копирования и дедупликации со схожим контентом. 1
• Логическое chunking. 1 Данные разбиваются на куски по логическим единицам, а не по размеру. 1 Проходит обработку текста по предложениям или параграфам, данных временных рядов по временным интервалам, а записей базы данных по ключам. 1
• Динамическое chunking. 1 Размер данных адаптируется с учётом ограничений, таких как доступность памяти и распределение рабочей нагрузки. 1 Подходит для потоковых приложений, аналитики в реальном времени и адаптивных систем. 1
• Файл-ориентированное chunking. 1 Большие файлы разбиваются на куски для передачи, хранения и обработки. 1 Используется в системах обмена файлами, облачном хранении и видеостриминге. 1
• Task-ориентированное chunking. 1 Данные делятся на куски, оптимизированные для параллельных задач обработки. 1 Используется для параллельного обучения моделей машинного обучения и распределённых систем. 1

Выбор метода зависит от размера данных, характера контента и вычислительных ресурсов. 5