Чтобы обеспечить масштабируемость бизнес-приложений с помощью кластерной архитектуры, можно использовать следующие подходы:

• Горизонтальное масштабирование. 14 Добавление новых узлов в кластер позволяет увеличивать вычислительные мощности. 1 Такой подход эффективен для компаний, которые сталкиваются с растущими объёмами данных и числом пользователей. 1
• Параллельные вычисления. 1 Использование нескольких узлов для одновременного выполнения задач ускоряет обработку данных. 1 Это особенно полезно для аналитических приложений, где требуется быстрая реакция на изменения. 1
• Динамическое распределение нагрузки. 1 Такой подход позволяет избежать перегрузки отдельных узлов и снизить затраты на энергопотребление. 1
• Сегментация данных. 1 Кластеры позволяют разбивать большие объёмы данных на более мелкие группы, что облегчает их анализ и помогает выявлять скрытые закономерности. 1
• Использование общего сервера. 3 Такой подход обеспечивает повышенную масштабируемость, поскольку при заданном объёме памяти общий сервер позволяет поддерживать большее количество пользователей, чем при использовании выделенных серверов. 3
• Автомасштабирование. 2 По мере увеличения нагрузки на конкретное приложение необходимо развёртывать больше контейнеров, чтобы соответствовать росту спроса. 2 Оркестраторы контейнеров обрабатывают масштабирование, отслеживая стандартные показатели, такие как использование ЦП или памяти, а также определяемые пользователем данные телеметрии. 2

Для управления кластерами и обеспечения масштабируемости можно использовать специальные системы, например Kubernetes, Marathon, Apache Mesos и Swarm. 2