Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems
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Beschreibung
"Designing Data-Intensive Applications" von Martin Kleppmann ist ein umfassendes Werk, das sich mit den Prinzipien und Methoden befasst, die zum Entwurf moderner datenintensiver Anwendungen erforderlich sind. Das Buch bietet einen tiefen Einblick in die Architektur von Software-Systemen, die große Mengen an Daten verarbeiten müssen, und behandelt dabei zentrale Themen wie Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit. Kleppmann erklärt grundlegende Konzepte wie Batch-Processing, Stream-Processing sowie verschiedene Speichersysteme und deren Vor- und Nachteile. Er untersucht Datenmodelle und Abfragesprachen, indem er relationale Datenbanken mit NoSQL-Systemen vergleicht. Zudem beleuchtet er die Herausforderungen der Konsistenz und Replikation in verteilten Systemen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Praxis: Der Autor beschreibt bewährte Entwurfsmuster und Architekturen für den Aufbau robuster Systeme. Dabei werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Implementierungsstrategien vorgestellt. Durch anschauliche Beispiele macht Kleppmann komplexe technische Konzepte zugänglich. Insgesamt dient das Buch als wertvoller Leitfaden für Software-Ingenieure und Architekten, die datenintensive Anwendungen entwickeln oder bestehende Systeme verbessern möchten. Es vermittelt nicht nur technisches Wissen, sondern fördert auch ein tieferes Verständnis für die Komplexität moderner Datenverarbeitungssysteme.
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Über den Autor
Martin is a researcher in distributed systems at the University of Cambridge. Previously he was a software engineer and entrepreneur at Internet companies including LinkedIn and Rapportive, where he worked on large-scale data infrastructure. In the process he learned a few things the hard way, and he hopes this book will save you from repeating the same mistakes. Martin is a regular conference speaker, blogger, and open source contributor. He believes that profound technical ideas should be accessible to everyone, and that deeper understanding will help us develop better software.
- hardcover
- 182 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Kartoniert
- 173 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 1344 Seiten
- Erschienen 2020
- McGraw-Hill Education Ltd
- hardcover
- 866 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 605 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 307 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Gebunden
- 205 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer




