Некоторые способы оптимизации работы с большими массивами данных в современном информационном пространстве:

• Распределённое хранение. 1 Системы типа Hadoop HDFS разбивают данные на блоки и хранят их распределённо, что обеспечивает высокую отказоустойчивость и эффективность. 1
• Обработка в реальном времени. 1 Системы, такие как Apache Kafka или Apache Storm, позволяют обрабатывать огромные потоки данных практически мгновенно. 1
• NoSQL базы данных. 1 Например, MongoDB или Cassandra оптимизированы для работы с неструктурированными или слабо структурированными данными. 1
• Инструменты анализа. 1 Платформы, такие как Apache Spark и Hadoop MapReduce, предоставляют возможность обрабатывать и анализировать большие объёмы данных на кластерах из сотен или даже тысяч машин. 1
• Облачные платформы. 1 Решения, такие как Amazon S3 или Google BigQuery, предлагают масштабируемое хранение и анализ данных без необходимости создания и поддержания собственной инфраструктуры. 1
• Кэширование. 35 Данные, которые занимают немного места, но к которым часто обращаются в процессе анализа, например, справочники, можно кэшировать в оперативную память. 5
• Дедупликация. 4 Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. 4 В итоге избыточные данные оптимизируются, а их целостность не нарушается. 4
• Комбинирование моделей. 5 Вначале используются наиболее простые алгоритмы. 5 Часть данных, которые можно обсчитать при помощи таких моделей, анализируется и исключается из дальнейшей обработки. 5 Оставшиеся данные передаются на следующий этап обработки, где используются более сложные алгоритмы, и так далее по цепочке. 5

Не существует универсальных способов оптимизации производительности, пригодных для всех задач и любых объёмов данных. 5 Оптимизация должна производиться на различных уровнях: аппаратное обеспечение, системы хранения данных, аналитическая платформа, подготовка исходных данных, специализированные алгоритмы. 5