1. การประมวลผลแบบกระจาย: แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่สามารถปรับให้เหมาะสมโดยการกระจายปริมาณงานไปยังเครื่องต่างๆ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถใช้ทรัพยากรการประมวลผลได้ดีขึ้นและลดภาระในเครื่องใดเครื่องหนึ่ง
2. การบีบอัดข้อมูล: โดยการบีบอัดข้อมูล คุณสามารถลดความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมได้ เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
3. ระบบนิเวศ Hadoop: ระบบนิเวศ Hadoop ประกอบด้วยเครื่องมือต่างๆ ที่สามารถใช้สร้างแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึงเครื่องมือสำหรับการจัดเก็บแบบกระจาย การประมวลผล และการวิเคราะห์
4. การจำลองข้อมูล: โดยการจำลองข้อมูลในหลาย ๆ โหนด คุณสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลจะพร้อมใช้งานเสมอ แม้ในกรณีที่โหนดล้มเหลว
5. การแบ่งพาร์ติชันข้อมูล: โดยการแบ่งพาร์ติชันข้อมูล คุณสามารถกระจายข้อมูลข้ามโหนดได้ในลักษณะที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องถูกจัดเก็บไว้ในโหนดเดียวกัน วิธีนี้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาและลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูล
6. การประมวลผลในหน่วยความจำ: ด้วยการใช้หน่วยความจำแทนพื้นที่จัดเก็บดิสก์ คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลตามเวลาจริง
7. การสตรีมข้อมูล: ด้วยการใช้เทคโนโลยีการสตรีม คุณสามารถประมวลผลข้อมูลตามที่สร้างขึ้น แทนที่จะรอให้มีการจัดเก็บข้อมูล สิ่งนี้สามารถช่วยลดจำนวนโหนดที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่
8. การประมวลผลแบบคลาวด์: ด้วยการใช้บริการคลาวด์คอมพิวติ้ง คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของคลาวด์เพื่อสร้างแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ไม่มีทรัพยากรในการสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง
วันที่เผยแพร่: