Що таке Кластеризація / Clustering в IT?

Кластеризація (Clustering) - це метод аналізу даних, який полягає в згрупуванні схожих об'єктів чи даних в одній категорії або кластері.
Основна ідея полягає в тому, щоб об'єкти всередині кожного кластера були більш схожими між собою, ніж з тими, що належать до інших кластерів. Це дозволяє виявляти структури чи закономірності в наборах даних, спрощувати їх аналіз та робити висновки на основі аналізу схожих об'єктів. Кластеризація широко використовується в різних галузях, включаючи машинне навчання та аналіз даних де важливо знайти приховані патерни в масивах даних.
В IT "Clustering" також визначатися як практика розгортання кількох серверів (вузлів) для розподілу трафіку, балансування навантаження. Ця стратегія дозволяє горизонтально масштабувати проєкти та забезпечує їх високу доступність.
У контексті розподілених систем кластеризація дозволяє оптимізувати роботу застосунків шляхом розподілу завдань між різними вузлами. Також, вона створює можливість автоматичного перерозподілу навантаження та забезпечення резервного запасу в разі відмови одного з серверів. Це створює умови для ефективного масштабування систем та забезпечує високу доступність сервісів, що є особливо важливим у великих проєктах та застосунках.

🔗 Цитувати допис: "Що таке Кластеризація / Clustering в IT?"

Якщо ви хочете процитувати цей допис у своїй роботі, статті, блозі, використовуйте наведену нижче інформацію.

Розгорнути деталі


🙌 Підтримати блог @memecode

Ви можете поширити цей допис у соцмережах, чим допоможете платформі цейво розвиватись (* ^ ω ^)

📝 Більше публікацій:
Обкладинка нотатки: Що таке DDL (Data Definition Language) та DML (Data Manipulation Language)? Коли та для чого використовуються?
Обкладинка нотатки: Що таке ТCL (Transaction Control Language), DCL (Data Control Language) та DQL (Data Query Language)
Дисклеймер

Інформація на сайті tseivo.com є суб'єктивною та відображає особисті погляди та досвід авторів та авторок блогів.

Використовуйте цей ресурс як одне з декількох джерел інформації під час своїх досліджень та прийняття рішень. Завжди застосовуйте критичне мислення. Людина сама несе відповідальність за свої рішення та дії.