Büyük veri işleme kümelerinde kaynak kararları çoğu zaman deneme yanılmayla verilir: iş başarısız olunca bellek artırılır, yavaş çalışınca düğüm eklenir. Bu yaklaşım hem israfa hem de öngörülemeyen tamamlanma sürelerine yol açar, üstelik sorunun gerçek nedenini gizler. Oysa iş yükünün profili, veri hacmi, karıştırma miktarı ve eşzamanlılık ihtiyacı ölçülebildiğinde küme boyutu, paralellik derecesi ve kaynak kotaları hesapla belirlenebilir; kapasite planı da büyüme senaryolarına göre önceden yapılabilir. Üç modüllük program, gerçek çalışma metrikleri içeren örnek Spark iş yükleri üzerinde ilerler. Katılımcılar önce darboğaz analiziyle iş yükü profilini çıkarır, ardından executor, çekirdek, bellek ve bölüm sayısı hesaplarını laboratuvarda uygular, son modülde büyüme projeksiyonu ve hizmet seviyesi penceresine göre kapasite planını hazırlar. Program çıktısı, katılımcının kendi kümesi için savunabileceği bir kapasite planı belgesi ve gerekçeli kaynak yapılandırma önerisidir.