Масштабируемость архитектуры — это способность системы справляться с возросшей рабочей нагрузкой, многократно применяя экономически эффективную стратегию |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-01-11 19:35 Масштабируемость архитектуры — это способность системы справляться с возросшей рабочей нагрузкой, многократно применяя экономически эффективную стратегию. Это означает, что может быть сложно масштабировать систему за пределы определенной точки, если стратегия масштабирования финансово невыгодна. Три основных препятствия для масштабируемости: 1 — Централизованные компоненты: могут стать единой точкой отказа в работе 2 — Компоненты с высокой задержкой: это компоненты, которые выполняют длительные по времени операции 3 - Сильная связанность: затрудняет масштабирование компонентов Поэтому для построения масштабируемой системы лучше следовать принципам отсутствия состояния, слабой связанности и асинхронной обработки. Некоторые распространенные методы улучшения масштабируемости: - Балансировка нагрузки: распределяйте запросы по нескольким серверам, чтобы не допустить превращения одного сервера в узкое место. - Кэширование: сохранение в памяти наиболее часто запрашиваемой информации. - Обработка на основе событий: используйте асинхронный подход для обработки длительных задач. - Шардинг: разделение большого набора данных на более мелкие подмножества - шарды для горизонтальной масштабируемости. Источник: vk.com Комментарии: |
|