Горизонтальная масштабируемость – это ключевой аспект при работе с большими данными, который позволяет эффективно обрабатывать увеличивающиеся объемы информации. Давайте разберем предложенные варианты и определим правильный ответ.

• Расширение механизма обработки данных при росте объема данных: Этот вариант подразумевает добавление новых узлов (серверов) в систему для обработки данных. Это действительно является признаком горизонтальной масштабируемости, так как система может расширяться без необходимости изменения существующих узлов.
• Увеличение скорости обработки при росте объема данных: Хотя увеличение скорости обработки может быть следствием горизонтальной масштабируемости, это не является её определением. Скорее, это результат, который может достигаться при добавлении новых ресурсов.
• Спад скорости обработки при росте объема данных: Это противоположный эффект, который наблюдается, когда система не может масштабироваться. Такой спад не соответствует принципам горизонтальной масштабируемости.
• Изменение масштабов представления результатов обработки данных: Этот вариант касается визуализации и представления данных, а не процесса обработки данных. Поэтому он также не соответствует определению горизонтальной масштабируемости.

Таким образом, правильный ответ на вопрос о горизонтальной масштабируемости при обработке Big Data – это расширение механизма обработки данных при росте объема данных. Это означает, что при увеличении объема данных система может добавлять новые узлы для обработки без необходимости переработки уже существующих узлов.