Распределённая обработка данных в современных корпоративных системах позволяет упростить централизованный анализ данных и создание отчётов из обобщённой базы данных для всей компании в целом и для каждого её структурного подразделения. 2

Некоторые области применения распределённой обработки данных:

• Анализ и обработка Big Data в режиме реального времени. 1 Например, для этих целей используют платформы распределённых вычислений с открытым исходным кодом, такие как Apache Hadoop и Spark. 1
• Научные симуляции. 1 Распределённые вычисления широко используются в таких областях, как моделирование климата, молекулярная динамика и астрофизика. 1
• Сфера финансовых услуг. 1 Здесь распределённые вычисления применяют для анализа рисков, выявления мошенничества и разработки торговых алгоритмов. 1
• Работа с данными от IoT-устройств. 1 Например, система Fog Computing компании Cisco обрабатывает данные на границе сети, уменьшая их объём, который необходимо передавать на центральный сервер для обработки. 1
• Приложения машинного обучения. 1 Распределённые вычисления используют, например, для обучения глубоких нейронных сетей. 1

Использование распределённой обработки данных помогает решать задачи, требующие высокой производительности, отказоустойчивости и гибкости масштабирования. 3