針對大數據處理，采用分庫分表等技術，減少單數據表的壓力。對查詢頻繁的業(yè)務進行緩存，Redis等。

有些編程語言天生就適合處理大規(guī)模數據，Go、Python等。些高性能的框架如Spring Boot提升程序運行效率。

根據實際情況，適時增加服務器的硬件配置，如增加內存容量、使用更快的SSD硬盤等。

操作系統(tǒng)中有很多參數直接影響到內存的使用效率，通過調整這些參數，在定程度上提高內存的使用率。

通過租用云服務商的彈性計算資源來對突發(fā)的大流量訪問。當訪問量下降時，又及時釋放這部分資源，節(jié)省成本。

這個領域大量的實時數據處理和分析，所以我司考慮使用更高效的數據處理工具，Hadoop、Spark等。對于高發(fā)的場景，利用負載均衡技術，將請求分散到多個服務器上處理。

企業(yè)云服務選擇具有自動擴縮容功能的云服務，這樣根據實際需求動態(tài)調整資源。通過CDN加速靜態(tài)內容的加載，減輕服務器的壓力。

在這個領域處理大量的高清圖片和視頻，這會對服務器的存儲和帶寬提出較高要求通過使用對象存儲服務，配合CDN加速，來提高用戶體驗。