Как увеличить производительность сбора и обработки данных при массовых измерениях?

Несколько способов увеличить производительность сбора и обработки данных при массовых измерениях:

• Профилирование данных. learn.microsoft.com Нужно изучить данные из источника и собрать информацию о них, чтобы понять качество, структуру и характеристики данных. learn.microsoft.com Это поможет выявить такие проблемы, как пропущенные значения, дубликаты, несовместимые форматы и другие аномалии. learn.microsoft.com
• Мониторинг производительности данных. learn.microsoft.com Нужно постоянно отслеживать эффективность хранилищ данных, собирать и анализировать метрики производительности, относящиеся к операциям с данными. learn.microsoft.com Это позволит заранее выявлять и устранять потенциальные узкие места. learn.microsoft.com
• Оптимизация запросов. learn.microsoft.com Нужно уточнить запросы, чтобы уменьшить количество подходящих и возвращаемых данных. learn.microsoft.com В результате рабочая нагрузка на базу данных снижается, ресурсы работают более эффективно, а взаимодействие пользователей становится более плавным. learn.microsoft.com
• Кэширование запросов. learn.microsoft.com Нужно сохранять результаты часто выполняемых запросов для удобства повторного использования. learn.microsoft.com Кэширование запросов устраняет необходимость многократного выполнения одного и того же запроса и снижает накладные расходы на обработку запросов. learn.microsoft.com
• Архивирование и очистка данных. learn.microsoft.com Архивирование перемещает старые данные, к которым реже обращаются, в более экономичное хранилище. learn.microsoft.com Очистка данных навсегда удаляет избыточные данные. learn.microsoft.com Оба метода способствуют повышению производительности за счёт уменьшения объёма данных, увеличения скорости доступа к данным и сокращения времени резервного копирования и восстановления. learn.microsoft.com
• Комбинирование моделей. loginom.ru Нужно построить сценарий обработки таким образом, чтобы данные «прогонялись» через сито моделей. loginom.ru Вначале используются наиболее простые алгоритмы. loginom.ru Часть данных, которые можно обсчитать при помощи таких моделей, анализируется и исключается из дальнейшей обработки. loginom.ru Оставшиеся данные передаются на следующий этап обработки, где используются более сложные алгоритмы, и так далее по цепочке. loginom.ru
• Использование распределённой обработки данных. 7universum.com Нужно разделить информацию на малые сегменты, обработать каждый сегмент на отдельном компьютере и дальнейшее объединение результатов обработки в едином узле. 7universum.com