Many businesses rely on distributed data processing to improve their analytical capabilities.
Implementing distributed data processing helped the company handle more customers at peak times.
Researchers preferred distributed data processing for analyzing huge amounts of scientific data.
The efficiency of distributed data processing can significantly reduce processing times for complex tasks.
היעילות של עיבוד נתונים מבוזר יכולה לצמצם משמעותית את זמני העיבוד במשימות מורכבות.
Using distributed data processing, companies can scale their operations without investing in more hardware.
באמצעות עיבוד נתונים מבוזר, חברות יכולות להרחיב את פעילותן ללא השקעה נוספת בחומרה.
In online gaming, distributed data processing enhances the experience for millions of players.
במשחקים מקוונים, עיבוד נתונים מבוזר משפר את החוויה למיליוני שחקנים.
With distributed data processing, teams can share workloads across different locations seamlessly.
עם עיבוד נתונים מבוזר, צוותים יכולים לחלוק עומסי עבודה בין מיקומים שונים בצורה חלקה.
Distributed data processing is essential in cloud computing for optimal performance and resource use.
עיבוד נתונים מבוזר חיוני במחשוב ענן לביצועים מיטביים ושימוש יעיל במשאבים.
Distributed data processing allows multiple computers to work on large data sets simultaneously.
עיבוד נתונים מבוזר מאפשר למחשבים רבים לעבוד על מאגרי נתונים גדולים בו-זמנית.
Distributed data processing is data processing performed on independent but interconnected computers representing a distributed system.
עיבוד נתונים מבוזר מתייחס לעיבוד מידע המבוצע על ידי מחשבים עצמאיים אך מחוברים ביניהם המייצגים מערכת מבוזרת.
The rise of big data has made distributed data processing a crucial technology for analysts.
And find ways to make sure the distributed data processing is at least as efficient as centralized data processing.
But it is not a law of nature that centralized data processing is always less efficient than distributed data processing.