Martin Kleppmann

Los datos están en el centro de muchos desafíos que se presentan actualmente en el diseño de sistemas. Hay que resolver cuestiones complejas, como la escalabilidad, la coherencia, la fiabilidad, la eficiencia y el mantenimiento. Además, existe una abrumadora variedad de herramientas, incluyendo bases de datos relacionales, almacenes de datos NoSQL, procesadores de flujo o por lotes y gestores de mensajes. ¿Cuáles son las opciones correctas para nuestra aplicación? ¿Cómo podemos entender todos estos conceptos que están de moda? En esta guía práctica, el autor Martin Kleppmann le ayuda a navegar por este variado panorama examinando los pros y los contras de las distintas tecnologías destinadas al procesamiento y almacenamiento de datos. El software cambia constantemente, pero los principios fundamentales siguen siendo los mismos. Con este libro, los ingenieros y arquitectos de software aprenderán a aplicar esas ideas en la práctica y a aprovechar al máximo los datos en las aplicaciones modernas.

"Analizar detalladamente el funcionamiento interno de los sistemas que ya utiliza, aprender a operar con ellos y utilizarlos con mayor eficacia."Adoptar decisiones informadas, identificando los puntos fuertes y débiles de las diferentes herramientas.

"Encontrar el equilibrio en relación con la coherencia, la escalabilidad, la tolerancia a fallos y la complejidad de las aplicaciones."Comprender la investigación sobre sistemas distribuidos en la que se fundamentan las bases de datos modernas.

"Echar un vistazo a lo que hay entre bambalinas en los principales servicios online y aprender de sus arquitecturas. Martin Kleppmann es investigador de sistemas distribuidos en la Universidad de Cambridge, Reino Unido. Antes desarrolló las funciones de ingeniero de software y empresario en empresas de Internet como Linkedln y Rapportive, donde trabajó en infraestructuras de datos a gran escala. Martin imparte habitualmente conferencias, es bloguero y desarrollador de código abierto.

Marcombo

Diseño de aplicaciones mediante el uso intensivo de datos

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