Как увеличить производительность сбора и обработки данных при массовых измерениях?

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

• Профилирование данных. 1 Нужно изучить данные из источника и собрать информацию о них, чтобы понять качество, структуру и характеристики данных. 1 Это поможет выявить такие проблемы, как пропущенные значения, дубликаты, несовместимые форматы и другие аномалии. 1
• Мониторинг производительности данных. 1 Нужно постоянно отслеживать эффективность хранилищ данных, собирать и анализировать метрики производительности, относящиеся к операциям с данными. 1 Это позволит заранее выявлять и устранять потенциальные узкие места. 1
• Оптимизация запросов. 1 Нужно уточнить запросы, чтобы уменьшить количество подходящих и возвращаемых данных. 1 В результате рабочая нагрузка на базу данных снижается, ресурсы работают более эффективно, а взаимодействие пользователей становится более плавным. 1
• Кэширование запросов. 1 Нужно сохранять результаты часто выполняемых запросов для удобства повторного использования. 1 Кэширование запросов устраняет необходимость многократного выполнения одного и того же запроса и снижает накладные расходы на обработку запросов. 1
• Архивирование и очистка данных. 1 Архивирование перемещает старые данные, к которым реже обращаются, в более экономичное хранилище. 1 Очистка данных навсегда удаляет избыточные данные. 1 Оба метода способствуют повышению производительности за счёт уменьшения объёма данных, увеличения скорости доступа к данным и сокращения времени резервного копирования и восстановления. 1
• Комбинирование моделей. 2 Нужно построить сценарий обработки таким образом, чтобы данные «прогонялись» через сито моделей. 2 Вначале используются наиболее простые алгоритмы. 2 Часть данных, которые можно обсчитать при помощи таких моделей, анализируется и исключается из дальнейшей обработки. 2 Оставшиеся данные передаются на следующий этап обработки, где используются более сложные алгоритмы, и так далее по цепочке. 2
• Использование распределённой обработки данных. 5 Нужно разделить информацию на малые сегменты, обработать каждый сегмент на отдельном компьютере и дальнейшее объединение результатов обработки в едином узле. 5