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Wenn ich lieber bin etwas zu überprüfen, möchte ich bei bestimmten Publikation suchen. Und jetzt bin ich immer noch, welche Art von Buch zu verwechseln, die ich in dieser Zeit mache Wunsch behilflich sein könnten. Fühlst du das gleiche? Warten Sie, kann mir jeder sagen, genau das, was zu bevorzugen meine einsame und Freizeit zu unterhalten? Welche Art der Veröffentlichung ist wirklich zu empfehlen? Solch ein harter Punkt, ist das, was Sie so gut wie ich fühle mich wohl wirklich, wenn viel mehr zusätzliche Zeit mit und haben auch keinen Vorschlag zu überprüfen.
Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, by Martin Kleppmann
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
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.
Produktinformation
Taschenbuch: 590 Seiten
Verlag: O'Reilly UK Ltd.; Auflage: Revised (31. März 2017)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1449373321
ISBN-13: 978-1449373320
Größe und/oder Gewicht:
17,8 x 3,1 x 23,3 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.7 von 5 Sternen
16 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 669 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
Wow. Ist selten, dass mich ein IT-Buch so begeistert zurücklässt. Wer interessiert ist an neuen Big Data Möglichkeiten ist (ohne selbst Big Data zu haben ;), aber sich etwas verloren fühlt im Softwaredschungel der verschiedenen Skalierungskonzepte, bekommt hier einen sehr fundierten Überblick (Landkarten inkl.). Heutzutage wird ja gefühlt wöchentlich über neue Frameworks oder Datenbanken gebloggt. Erst war MapReduce das Ding, dann Batch Processing, dann Stream Processing…All das findet man auch in diesem Buch. Es hilft also beim Lesen, wenn man selbst schon einen groben Überblick vom Markt hat. Grundlegendes Wissen zu Datenbanken ist, denke ich, ein Muss, da das Buch eher für Backend-Leute geschrieben ist. Aber statt Algorithmen und APIs mit Code-Listings aufzudröseln und eine Anleitung mit Beispieldatensätzen zu geben (was man bei dem Titel des Buches vielleicht vermuten könnte), geht es hier eher um die Ideen hinter den verschiedenen Ansätzen und wie sie alle untereinander bzw. mit bekannten altgedienten Lösungen im Zusammenhang stehen. Einzelne Software-Produkte sind hier nur Randnotizen. Dafür wird jedoch an jedem Ende eines Kapitels eine sagenhafte Liste an weiterführenden Material geboten, was deutlich die Leidenschaft des Autors für das Thema erkennen lässt.Ich fand es spannend wie der Bogen von einfachen überschaubaren Datenbank-Architekturen (Single-Leader) zu verteilten Systemen geschlagen wird. Man ist überrascht wie viele Integritätsprobleme sich für Daten ergeben können (Zitat Kollege: „Verteilte Systeme sind die Hölle“). Durch die einfach gehaltenen Flussdiagramme sind die lauernden Gefahren immer sofort verständlich. Der Autor verwendet zudem sehr oft Querverweise und wiederholt Erklärungen mehrmals. Liest man große Passagen am Stück, ist es vielleicht etwas zu viel des Guten. Aber es ist gerade dann hilfreich, wenn man das Buch wieder in die Hand nimmt, um weiterzulesen oder man bestimmte Abschnitte nochmal nachschlagen möchte. Letzteres werde ich sicherlich noch viele Male tun.
eines der besten Fachbücher, die ich die letzten Jahregelesen habe.Martin Kleppmann hat erstens sehr gründlich recherchiert,zweitens meiner Ansicht nach die Inhalte besonders gut und sachgerechtstrukturiert, und drittens kann er unterhaltsam und angenehmschreiben.So soll Fachliteratur sein.Congrats to the author!
Mir hat ein roter Faden sehr gefehlt, zudem liegt ein wesentlicher Schwerpunkt auf Datenbanken. Im Grunde ein Datenbankbuch mit einigen Ausflügen in andere Bereiche zumal es generell häufig gar nicht um große Datenmengen sondern eher im Konsistenz und Netzwerkprobleme geht. Kein schlechtes Buch aber doch leider nicht so gut wie erwartet.
Das Buch beginnt mit einem Zitat von Alan Key:"Computing is pop culture .... Pop culture holds a disdain for history. Pop culture is all about identity and feeling like you're participating. It has nothing to do with cooperation, the past or the future - it's living in the present. I think the same is true of most people write code for money. They have no idea where their culture is coming from".Es ist wohl als Antithese, als Stück von Aufklärung, zu dieser Kultur gedacht. Ich kann mich den bisherigen Rezensenten nur anschließen. Es gehört zu den besten Büchern die in meiner umfangreichen Bibliothek stehen und ich habe es mit viel Freude von der ersten bis zur letzten Seite durchgelesen. Unbedingt zu empfehlen, selbst wenn man das Thema nicht unmittelbar braucht.
I'm working in IT for 10+ years and so far tried to keep myself far away from databases. Recently bought this book in order to get up to speed with database technologies and was shocked about how much interesting algorithms and ideas are implemented in DBMS and what are the problems these are solving.The book is easy enough to read, diagrams helps a lot to understand the flow and the problems. I would recommend this book to everybody working in development, testing or architecture areas, since it reveals lots of potential problems your software might have. You don't even need a database to feel these problems and possible solutions.
Hervorragendes Buch. Eines der besten Informatik-Bücher das ich je besessen habe. Viele komplexe bzw. neue Technologien sehr unprätentiös beschrieben. Kaufempfehlung!
Sehr gut geschriebenes Lehrbuch, welches in die untiefen der dezentralen Datenverarbeitung einführt. Auch als Nicht-Informatiker ist es gut verständlich den Konzepten der einzelnen Designs zu Folgen und Vor- und Nachteile, bzw. Design Choices klar zu erkennen. Sollte man vermutlich in die Standardbibliothek rund um Data Warehouses und Data Engineering einpflegen.
This is one the mostusefull computer science books that I have read in in a long time. The author explains complex subject in an easy to understand manner. I warmly recommend the book to students as well as to more seasoned practitioners.
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