『Designing Data-Intensive Applications』のカバーアート

Designing Data-Intensive Applications

The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems

プレビューの再生
プレミアムプランに登録する プレミアムプランを無料で試す
期間限定:2025年12月1日(日本時間)に終了
2025年12月1日までプレミアムプランが3か月 月額99円キャンペーン開催中。300円分のKindle本クーポンも。 *適用条件あり。詳細はこちら
オーディオブック・ポッドキャスト・オリジナル作品など数十万以上の対象作品が聴き放題。
オーディオブックをお得な会員価格で購入できます。
会員登録は4か月目以降は月額1,500円で自動更新します。いつでも退会できます。
オーディオブック・ポッドキャスト・オリジナル作品など数十万以上の対象作品が聴き放題。
オーディオブックをお得な会員価格で購入できます。
30日間の無料体験後は月額¥1500で自動更新します。いつでも退会できます。

Designing Data-Intensive Applications

著者: Martin Kleppmann
ナレーター: Benjamin Lange
プレミアムプランに登録する プレミアムプランを無料で試す

期間限定:2025年12月1日(日本時間)に終了

30日間の無料体験後は月額¥1500で自動更新します。いつでも退会できます。

¥6,100 で購入

¥6,100 で購入

このコンテンツについて

Newly adapted for audiobook listeners.

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 maintainability. In addition, we have an overwhelming variety 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 guide, 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.

Peer under the hood of the systems you already use, and learn how to use and operate them more effectively.

Make informed decisions by identifying the strengths and weaknesses of different tools.

Navigate the trade-offs around consistency, scalability, fault tolerance, and complexity.

Understand the distributed systems research upon which modern databases are built.

Peek behind the scenes of major online services, and learn from their architectures.

©2017 Martin Kleppmann (P)2021 Upfront Books
データサイエンス 工学
まだレビューはありません