Разделение вычислений и хранения

Архитектурный принцип “compute и storage раздельно”: данные хранятся централизованно (например, в S3 или сетевом хранилище), а вычислительные узлы (серверы приложений, аналитические кластеры) не имеют собственного стораджа, а лишь временно кешируют или запрашивают нужные данные; это позволяет независимо масштабировать хранение (растет объем – увеличили S3) и вычисления (увеличили/уменьшили число серверов под нагрузку), упрощает замену узлов (они stateless); примеры: serverless функции, которые берут данные из общего хранилища, Snowflake (раздельные compute warehouse и единое хранилище данных); минус – увеличение сетевых задержек на доступ к данным, поэтому требуют быстрых сетей, кеширование часто используемых данных и продуманное разделение горячих и холодных данных.