Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems

wenn Sie Entscheidungen über die Architektur der Systeme treffen müssen, an denen Sie arbeiten – zum Beispiel, wenn Sie Tools zur Lösung eines bestimmten Problems auswählen und herausfinden müssen, wie sie am besten anzuwenden sind. Aber selbst wenn Sie bei Ihren Werkzeugen keine Wahl haben, wird Ihnen dieses Buch dabei helfen, ihre Stärken und Schwächen besser zu verstehen.

Sie sollten über Erfahrung im Erstellen webbasierter Anwendungen oder Netzwerkdienste verfügen und mit relationalen Datenbanken und SQL vertraut sein. Alle nicht relationalen Datenbanken und andere datenbezogene Tools, die Sie kennen, sind nett, aber nicht erforderlich.

Ein allgemeines Verständnis gängiger Netzwerkprotokolle wie TCP und HTTP ist hilfreich. Ihre Wahl der Programmiersprache oder des Frameworks spielt für dieses Buch keine Rolle.

Wenn einer der folgenden Punkte auf Sie zutrifft, werden Sie dieses Buch wertvoll finden:

• Sie möchten lernen, wie Sie Datensysteme skalierbar machen, um beispielsweise Web- oder mobile Apps mit Millionen von Benutzern zu unterstützen.
• Sie müssen Anwendungen hochverfügbar (Minimierung von Ausfallzeiten) und betriebssicher machen.
• Sie suchen nach Möglichkeiten, Systeme auch bei wachsendem Wachstum, sich ändernden Anforderungen und Technologien nachhaltig wartungsfreundlicher zu gestalten.
• Sie sind von Natur aus neugierig, wie Dinge funktionieren, und möchten wissen, was auf großen Websites und Online-Diensten vor sich geht. Dieses Buch schlüsselt die Interna verschiedener Datenbanken und Datenverarbeitungssysteme auf, und es macht großen Spaß, das intelligente Denken zu erkunden, das in ihr Design eingeflossen ist.

Tatsächlich handelt es sich um eine Form der vorzeitigen Optimierung. Es ist jedoch auch wichtig, das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe auszuwählen, denn verschiedene Technologien haben jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen. Wie wir sehen werden, sind relationale Datenbanken wichtig, aber nicht das letzte Wort im Umgang mit Daten.

Dieses Buch versucht nicht, detaillierte Anweisungen zur Installation oder Verwendung bestimmter Softwarepakete oder APIs zu geben, da es bereits eine Menge Dokumentation für diese Dinge gibt. Stattdessen diskutieren wir die verschiedenen Prinzipien und Kompromisse, die für Datensysteme grundlegend sind, und untersuchen die unterschiedlichen Designentscheidungen, die von verschiedenen Produkten getroffen werden.

Wir betrachten hauptsächlich die Architektur von Datensystemen und die Art und Weise, wie sie in datenintensive Anwendungen integriert werden. Dieses Buch hat keinen Platz, um Bereitstellung, Betrieb, Sicherheit, Verwaltung und andere Bereiche zu behandeln – das sind komplexe und wichtige Themen, und wir würden ihnen nicht gerecht, wenn wir sie in diesem Buch nur als oberflächliche Randbemerkungen machen würden. Sie verdienen eigene Bücher.

Viele der in diesem Buch beschriebenen Technologien fallen in den Bereich des Schlagworts Big Data. Der Begriff „Big Data“ wird jedoch so überstrapaziert und unterdefiniert, dass er in einer ernsthaften technischen Diskussion nicht sinnvoll ist. Dieses Buch verwendet weniger zweideutige Begriffe, wie z. B. Single-Node versus verteilte Systeme oder Online-/interaktive versus Offline-/Batch-Verarbeitungssysteme.

Dieses Buch hat einen Schwerpunkt auf freie und Open-Source-Software (FOSS), da das Lesen, Modifizieren und Ausführen von Quellcode eine großartige Möglichkeit ist, zu verstehen, wie etwas im Detail funktioniert. Offene Plattformen reduzieren auch das Risiko von Vendor Lock-in. Gegebenenfalls diskutieren wir aber auch über proprietäre Software (Closed-Source-Software, Software as a Service oder unternehmenseigene Software, die nur in der Literatur beschrieben, aber nicht veröffentlicht wird).