Anhand der so ermittelten Kriterien lässt sich dann gezielt die passende Technologie auswählen. Die heute verfügbaren Datenverarbeitungsplattformen von Hadoop über NoSQL bis hin zu relationalen Datenbanken unterstützen nicht nur unterschiedliche Skalierungsmechanismen, sie unterstützen auch unterschiedliche Vorgehensweisen. Ist mit häufiger Veränderung zu rechnen beziehungsweise ist die Aufrechterhaltung von Diensten auch bei Veränderung besonders wichtig, dann muss die Datenverarbeitung die benötigte Flexibilität mitbringen. Verlangt ein Anwendungsfall besonders hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten, empfiehlt sich In-Memory-Computing. Stehen hohe Skalierbarkeit sowie eine schnelle Speicherung und eine einfache Abfrage riesiger Datenmengen im Vordergrund, spricht das für Key-Value-Datenbanken. Traditionelle relationale Datenbanken sind in diesem Fall dagegen eher nicht geeignet, da sie komplexere Skalierungsmodelle unterstützen und einen hohen Aufwand für den Umgang mit heterogenen oder sich häufig ändernden Daten erfordern. Eine allgemeingültige Regel gibt es allerdings nicht. Die vorhergehende Auseinandersetzung mit den Anwendungsfällen ist deshalb entscheidend.
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