Привет, Хаброжители!

Издательство Sprint book представляет второе издание книги Питхейна Стренгхольта «Масштабируемые данные» — фундаментальное руководство по построению современных архитектур данных в эпоху цифровой трансформации.

Время централизованного хранения информации, например, в хранилищах данных (data warehouse) уходит в прошлое. Сегодня компании сталкиваются с необходимостью обрабатывать огромные объемы информации в реальном времени, обеспечивая при этом гибкость, безопасность и согласованность данных. Датафикация происходит повсюду: в смартфонах, телевизорах, электронных книгах, промышленных машинах, автомобилях с автопилотами, роботах и т. д. Она стремительно меняет нашу жизнь. А темы, заложенные в книге Стренгхольта, становятся новым стандартом для организаций, стремящихся построить гибкую, безопасную и ориентированную на бизнес-ценности инфраструктуру данных.

Вместе с количеством генерируемых данных растет и их сложность. Облачные технологии, управление API, микросервисы, открытые данные, ПО как услуга (software-as-a-service, SaaS) и новые модели доставки программного обеспечения сегодня актуальны как никогда. Все эти тенденции фрагментируют ландшафт данных.

В этой книге Питхейн Стренгхольт объединяет многолетний практический опыт работы с крупными корпорациями и предлагает комплексный подход к созданию масштабируемых архитектур.

О научном редакторе русскоязычного издания
Дмитрий Бардин — ведущий разработчик, архитектор решений, один из авторов курса «Архитектор ПО» от «Яндекс Практикума». В настоящее время занимается разработкой бэкенда «КиноПоиска» с применением языков Go и Java. В прошлом руководитель службы продуктовой разработки и ресурс-менеджер. Опыт в ИТ — более 15 лет.

Об авторе
Питхейн Стренгхольт — директор по данным в отделении Microsoft в Нидерландах. В этой роли он выступает как партнер руководителей по цифровым технологиям крупных предприятий, помогает развивать сообщества и налаживать диалог с группами разработчиков продуктов. Питхейн также ведет свой блог, где регулярно рассказывает о последних тенденциях в управлении данными, включая концепцию сетки данных, управление данными и масштабирование стратегий.

Современные системы данных кардинально отличаются от решений прошлого десятилетия. Если раньше компании могли позволить себе пакетную обработку информации в конце рабочего дня, то сегодня бизнес требует мгновенного доступа к актуальным данным. Технологии усложнились: аналитические системы обрабатывают сложные запросы, стриминговые платформы обеспечивают непрерывный поток событий, а микросервисная архитектура требует новых подходов к интеграции. По мере развития технологий росли и ожидания пользователей. Пользователь часто подключается к множеству различных серверных систем, расположенных в разных частях компании, когда переходит с мобильной версии на настольную, меняет местоположение или запускает одно приложение за другим. В то же время ему важна бесперебойная работа в реальном времени.

Решение проблемы масштабируемости данных в LinkedIn привело к созданию Apache Kafka — платформы, объединившей обмен сообщениями, хранение и обработку событий. Этот опыт показал, что современные системы требуют принципиально нового подхода:

• Децентрализованного управления данными.
• Гибкой интеграции между сервисами.
• Поддержки потоковой обработки в реальном времени.

Использование Kafka не только изменило инфраструктуру LinkedIn, но и повлияло на архитектурные принципы проектирования распределенных систем в целом.

«Питхейн придерживается определенных взглядов на архитектуру, которые основаны на хорошо продуманном наборе принципов. Эти принципы позволяют отделить пространство принятия решений с помощью логических границ, внутри которых должно уместиться множество практических решений. Я думаю, что этот подход будет очень ценным для архитекторов и инженеров, поскольку в своей предметной области они сталкиваются с разными компромиссами, описанными в этой книге. Действительно, Питхейн берет вас в путешествие, которое выходит за рамки данных и приложений и охватывает сложную материю взаимодействий, объединяющих целые компании».

Джей Крепс (Jay Kreps), соучредитель и генеральный директор Confluent

Концепция Data Mesh как описание социотехнического подхода к использованию данных, предложенная Жамаком Дехгани, стала логическим продолжением эволюции управления данными. Однако автор книги отмечает, что многие организации сталкиваются с трудностями при ее реализации:

• Сложность адаптации к крупным корпоративным ландшафтам.
• Отсутствие четких рекомендаций по моделированию продуктов данных.
• Ограниченность подхода только аналитическими сценариями.

Во втором издании книги особое внимание уделяется практическим аспектам внедрения современных архитектур данных. Автор дополняет теорию реальными кейсами из своей практики в ABN AMRO и Microsoft.

Для кого эта книга?

Издание предназначено для профессионалов, работающих с данными в условиях высоких нагрузок. Особенной она окажется полезной:

• Руководителям и архитекторам.
• Директорам по обработке и анализу данных, техническим директорам, архитекторам предприятия и ведущим архитекторам данных.
• Аналитическим группам.
• Дата-сайентистам, дата-инженерам, аналитикам данных и руководителям аналитических отделов.
• Команде разработчиков.
• Дата-инженерам, BI-инженерам, разработчикам моделей и проектировщикам данных, а также другим специалистам по данным.
• Группам контроля и управления.
• Руководителям службы информационной безопасности, специалистам по защите данных, аналитикам информационной безопасности, руководителям по соблюдению нормативных требований, операторам баз данных и бизнес-аналитикам.

Структура и содержание

Книга построена по принципу постепенного погружения — от стратегических вопросов управления данными и архитектуры данных на абстрактном уровне до конкретных технических решений:

1. Основы современного управления данными, как оно влияет на цифровую трансформацию.
2. Управление данными в целом, исследуя методологии управления большими ландшафтами данных с применением предметно-ориентированных подходов и бизнес-архитектур.
3. Топология и область подготовки данных как способ структурирования архитектуры данных и ее согласования с предметными областями.
4. Продукты данных, разделение ответственности на команды и запросы.
5. Управление API.
6. Управление событиями и уведомлениями.
7. Объединяет сведения из предыдущих глав в общий обзор, дополненный рекомендациями по организации архитектуры и примерами из личного опыта.

«Масштабируемые данные» — это must-have для профессионалов, проектирующих системы обработки данных нового поколения. Второе издание существенно дополнено практическими примерами и актуальными рекомендациями для работы в современных условиях.

Ознакомьтесь с книгой «Масштабируемые данные. Высоконагруженные архитектуры, Data Mesh и Data Fabric. 2-е изд.» на нашем сайте.

» Оглавление
» Отрывок

По факту оплаты бумажной версии книги на e-mail высылается электронная книга.
Для Хаброжителей скидка 25 % по купону — Данные