?Optimize queries by indexing and reducing redundant computations. ??Implement caching at multiple layers to reduce repetitive processing. ??Leverage distributed computing frameworks like Spark for large datasets. ??Scale horizontally by adding more nodes instead of relying on a single powerful machine. ??Use data partitioning and sharding to balance load across resources. ??Monitor system performance with real-time logging and automated alerts. ??Optimize ETL processes to handle incremental updates instead of full reloads.

De nada sirve escalar sin un objetivo, es más, quizá hay muchas veces que no sea ni necesario puesto que no se va a sacar partido a ese nuevo nivel de escalado. Al final siempre se debe partir teniendo un conocimiento total de lo que hay hasta el momento y el como se utiliza. El como se utiliza es muy importante, ya que muchas veces el primer pensamiento que se tiene es el escalar, hace falta esto, hace falta lo otro,… pero es que muchas veces no es necesario. Muchas veces esa falta viene simplemente de que los recursos no se están utilizando de la forma correcta. Por eso siempre creo que se debe de hacer la pregunta ?Estoy aprovechando al máximo lo que ya tengo? Si es así, y se queda corto, entonces a escalar. ??