Почему происходит масштабирование данных при работе с большими объемами информации?
Масштабрование данных происходит при работе с большими объёмами информации, потому что обычные инструменты не могут обработать их эффективно. 4 На это уходит слишком много времени. 4
Для обработки больших данных применяют особое ПО, которое работает по технологии MapReduce. 4 Сначала алгоритм отбирает данные по заданным параметрам, затем распределяет между отдельными узлами, серверами или компьютерами, а потом они одновременно обрабатывают эти сегменты данных параллельно друг с другом. 4
Также необходимость масштабирования базы данных возникает, когда к этому подталкивают текущие или будущие бизнес-потребности проекта. 1 Например, решения перестают отвечать требованиям рынка или рост компании опережает текущие возможности по обработке данных. 1
Существует два стандартных механизма масштабирования: 3
- Вертикальное. 3 В сервер добавляют память и диски. 3 Однако у этого метода есть свои пределы — по количеству ядер на процессор, количеству процессоров, объёму памяти. 3
- Горизонтальное. 3 Используют много машин и распределяют данные между ними. 3 Чтобы поместить данные в кластер, их нужно шардировать — то есть для каждой записи определить, на каком конкретно сервере она будет размещена. 3
