Table of Contents
বড় মাপের তথ্য প্রক্রিয়ার জন্য কার্যকর এবং নির্ভরযোগ্য কৌশলের প্রয়োজন । প্রচুর তথ্য প্রদানের জন্য পাইথন, এর প্রচুর লাইব্রেরি এবং কমিউনিটি সমর্থনসহ, এই পন্থাগুলি প্রয়োগের জন্য জনপ্রিয়। এই নিবন্ধটি বৃহৎ মাপের তথ্য প্রক্রিয়ার জন্য পাইথনের প্রধান কাজ করার জন্য পাইথনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ কাজ শুরু করুন।
ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং
ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিংের অন্তর্ভুক্ত একাধিক মেশিন জুড়ে তথ্য উৎপাদন করা। park এবং Pocksk এবং PSABAbk এর মতো Python লাইব্রেরি অনুরূপভাবে মৃত্যুদণ্ড ও উপাত্ত বিতরণের পদ্ধতি এই প্রক্রিয়াকে সহায়তা করে। এই যন্ত্রগুলো বিশাল পরিমাণ তথ্য উৎপাদন গতি ও ক্ষমতা বৃদ্ধি করতে সাহায্য করে।
ডাটা স্টোরেজ এবং পরিচালনা
বৃহৎ মাপের প্রক্রিয়া চালানোর জন্য প্রসাধনিত স্টোরেজ উপাত্তের গুরুত্বপূর্ণ। Pettys বা CRAC ডিস্কের অবস্থান হ্রাস এবং/Wienter এর সাথে এই সকল Python লাইব্রেরিকে একত্রিত করা যায়, যেমন পান্ডা এবং পিআররো।
কর্মক্ষমতা হ্রাস করা হচ্ছে
কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য, পাইথন ডেভেলপাররা প্রায়ই গণনায় বা সিথান-এর সাথে তাল মিলিয়ে অনুবাদ করার পদ্ধতি ব্যবহার করে থাকে।
মাপ ও বিশ্লেষণ
প্রোমেট্রোস এবং গ্রাফনা পদ্ধতি অনুসরণ পদ্ধতি অনুসরণ এবং সনাক্ত করতে সাহায্য করার জন্য বিভিন্ন টুল যেমন AWS অথবা গুগল ক্লাউড এর মতো মেঘের প্লাটফর্ম, যা কাজের চাহিদার ভিত্তিতে নির্ধারিত হতে পারে।