Przetwarzanie danych w dużej skali. Niezawodność, skalowalność i konserwacja systemów wyd. 2

Projektowanie systemów przetwarzających duże ilości danych wymaga wyborów, których skutki wykraczają poza szybkość pojedynczego zapytania. Autorzy pokazują, jak oceniać niezawodność, skalowalność i łatwość utrzymania w kontekście konkretnych potrzeb aplikacji. Zamiast wskazywać jedno narzędzie jako rozwiązanie wszystkich problemów, porównują modele, mechanizmy i kompromisy stojące za współczesnymi systemami danych.

Książka zaczyna od decyzji architektonicznych: systemów transakcyjnych i analitycznych, chmury oraz własnej infrastruktury, a także rozwiązań jedno- i wielowęzłowych. Następnie omawia wymagania niefunkcjonalne, modele danych i sposoby przechowywania informacji. Czytelnik poznaje działanie indeksów, struktur plików, baz relacyjnych i innych modeli zapytań. Zyskuje podstawę do rozumienia, dlaczego techniki sprawdzające się w jednym zastosowaniu mogą okazać się nieodpowiednie w innym.

W dalszych częściach przedstawiono replikację, podział danych, transakcje i uzgadnianie stanu w systemach rozproszonych. Autorzy wyjaśniają też przetwarzanie wsadowe i strumieniowe oraz architekturę sterowaną zdarzeniami. Drugie wydanie uwzględnia rozwój usług chmurowych, wyszukiwanie wektorowe, synchronizację danych i oprogramowanie działające przede wszystkim lokalnie. Ważne miejsce zajmują również konsekwencje prawne i społeczne pracy z danymi.

To lektura dla projektantów i programistów systemów, którzy chcą rozumieć mechanizmy ukryte pod interfejsami baz danych i usług. Przykłady pomagają formułować pytania o opóźnienia, dostępność, spójność oraz koszty operacyjne. Dzięki temu książka wspiera świadome decyzje techniczne także wtedy, gdy konkretne produkty i platformy ulegają zmianie.