Некоторые ключевые принципы масштабирования данных в различных отраслях:

• Создание масштабируемой и гибкой инфраструктуры. 1 Для бесперебойной обработки данных необходимо учитывать такие факторы, как ёмкость хранилища, вычислительная мощность и пропускная способность сети. 1
• Модульность, возможность повторного использования и доступность. 1 Это обеспечивает гибкость и совместную работу внутри организации. 1 Например, использование технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes, позволяет независимо инкапсулировать и развёртывать модульные компоненты. 1
• Автоматизация и непрерывная потоковая передача данных. 1 Автоматизация способствует масштабируемости за счёт сокращения ручного вмешательства, повышения эффективности и минимизации ошибок. 1 Например, внедрение инструментов для организации сквозных рабочих процессов обработки данных, обеспечивающих плавный переход между различными этапами конвейера обработки данных. 1
• Эффективное распределение ресурсов. 3 Ограничения памяти, квоты ЦП и пропускную способность диска можно настроить для улучшения производительности и избегания конфликтов ресурсов. 3
• Балансировка нагрузки и репликация. 4 Балансировка нагрузки обеспечивает равномерное распределение входящих запросов по узлам, не позволяя одному узлу стать узким местом. 4 Репликация предполагает создание копий данных на нескольких узлах, что повышает отказоустойчивость и доступность. 4