Designing Data-Intensive Applications
데이터 저장 또는 처리를 위한 서버/백엔드를 가진 애플리케이션을 개발자나 괸심있는 분들께 추천드립니다.
3개의 파트로 구성이 되어 있으며 목차는 다음과 같습니다.
1. Part I – 데이터 시스템의 기초
단일 장비에서 데이터를 저장할 때 적용하는 데이터 시스템 측면 설명
• Chapter 1: 신뢰성, 확장성, 유지관리성의 개념을 정의하고 이를 달성하는 방법을 고찰합니다.(완료)
• Chapter 2: 여러 가지 데이터 모델과 쿼리 언어를 비교하고, 각 모델이 어떤 상황에 적합한지 검토(완료)
• Chapter 3: 스토리지 엔진의 작동 방식—NoSQL vs RDBMS (완료)
• Chapter 4: 데이터 직렬화 포맷과 시간에 따라 진화하는 스키마의 관리를 논의합니다.(완료)
2. Part II – 분산 데이터 시스템
저장소와 데이터 검색에 여러 장비가 관여한다면 무슨일이 일어날까?
분산시스템이 필요한 이유는 확장성, 내결함성/고가용성, 지연시간
• Chapter 5: 복제(replication)
• Chapter 6: 파티셔닝/샤딩(partitioning/sharding)
• Chapter 7: 트랜잭션(transactions)
• Chapter 8: 분산 시스템의 고유한 문제들
• Chapter 9: 분산 환경에서 일관성과 합의를 달성하는 방법
3. Part III – 파생 데이터 시스템과 통합
• Chapter 10: 배치 처리 기반의 파생 데이터
• Chapter 11: 스트림 처리로 확장
• Chapter 12: 통합하여 신뢰성 있고 확장가능하며 유지관리 가능한 애플리케이션을 만드는 방법
이 책은 데이터 저장과 처리 기술의 다양하고 빠르게 변화하는 세계를 탐색하는 데 도움을 주기 위해
쓰여졌으며 이 책을 통해 어떤 기술이 어떤 목적에 적합한지를 판단할 수 있고, 여러 도구들을 조합하여
뛰어난 애플리케이션 아키텍처를 구성할 수 있는 안목을 갖게 될것으로 보입니다.
12회에 걸쳐 Chapter별로 내용은 요약해서 올릴 예정입니다.