Какие существуют подходы к масштабированию данных в современных системах?

Некоторые подходы к масштабированию данных в современных системах:

• Вертикальное масштабирование (scale-up). garden.struchkov.dev Увеличение ресурсов одного узла, например, за счёт добавления памяти или замены процессора на более мощный. garden.struchkov.dev Этот подход прост в реализации, но ограничен возможностями оборудования. garden.struchkov.dev
• Горизонтальное масштабирование (scale-out). garden.struchkov.dev Добавление новых узлов в систему для распределения нагрузки. garden.struchkov.dev Этот способ требует дополнительной настройки архитектуры, но обеспечивает практически неограниченное расширение. garden.struchkov.dev
• Куб масштабирования приложений (cube scaling). garden.struchkov.dev Совмещение вертикального и горизонтального масштабирования с учётом сетевой архитектуры, контейнеризации и других современных технологий. garden.struchkov.dev
• Индексирование. dzen.ru Повышение производительности запросов за счёт эффективных методов извлечения данных. dzen.ru
• Денормализация. proglib.io dzen.ru Повышение производительности чтения за счёт уменьшения количества соединений за счёт стратегической избыточности данных. dzen.ru
• Кэширование. proglib.io dzen.ru Снижение нагрузки на базу данных за счёт хранения часто используемых данных на более быстрых уровнях хранения. dzen.ru
• Репликация. proglib.io itglobal.com Повышение доступности и надёжности за счёт копирования данных в несколько баз данных. dzen.ru
• Партицирование/секционирование. itglobal.com Метод разделения больших таблиц на логические части по определённому критерию. itglobal.com Например, данные могут быть разделены по временным интервалам, географическому признаку или любому другому атрибуту, релевантному для конкретного приложения. itglobal.com