Designing Data-Intensive Applications

Name: Designing Data-Intensive Applications
Author: Kleppmann, Martin

Kleppmann, Martin

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O'Reilly Media

Kurzinformation

Sprache:

Englisch

ISBN:

1449373321

Verlag:

O'Reilly Media

Seitenzahl:

590

Auflage:

Erschienen:

2017-04-01

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Beschreibung

Designing Data-Intensive Applications

The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems

Data is at the center of many challenges in system design today. Difficult issues need to be figured out, such as scalability, consistency, reliability, efficiency, and mainteinability. In addition, we have an overwhelming variet of tools, including relational databases, NoSQL datastores, stream or batch processors, and message brokers. What are the right choices for your application? How do you make sense of all these buzzwords? In this practical and comprehensive gjuide, author Martin Kleppmann helps you navigate this diverse landscape by examining the pros and cons of various technologies for processing and storing data. Software keeps changing, but the fundamental principles remain the same. With this book, software engineers and architects will learn how to apply those ideas in practice, and how to make full use of data in modern applications. von Kleppmann, Martin

Produktdetails

Einband:

Kartoniert

Seitenzahl:

590

Erschienen:

2017-04-01

Sprache:

Englisch

EAN:

9781449373320

ISBN:

1449373321

Verlag:

O'Reilly Media

Gewicht:

1064 g

Auflage:

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Über den Autor

Kleppmann, Martin

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.