В современном мире всё острее встает проблема работы с огромными объемами данных и большими нагрузками. Крупные Web-приложения, социальные сети, различные научные исследования, бизнес-аналитика, а также множество других областей, так или иначе, сталкиваются с проблемами управления и анализа данных большого объема («big data»). Кроме анализа уже накопленного объема данных, возникают задачи манипулирования данными под большой нагрузкой, характерные, например, для Web-приложений. В таких проектах большое количество пользователей одновременно читают и пишут информацию, что требует от системы управления данными не только большой пропускной способности и низких задержек, но и масштабируемости, надежности и определённых гарантий согласованности данных. Несмотря на большую популярность, опыт применения и универсальность, традиционные SQL-ориентированные СУБД зачастую не могут удовлетворить требования современных приложений, что привело к появлению большого числа специализированных распределённых систем, способных лучше справляться с возникающими задачами. В данной статье предлагается обзор некоторых современных решений, обеспечивающих масштабируемость при работе с большими объемами данных под высокими нагрузками.
нереляционные модели данных, масштабируемость, согласованность данных