Data mesh в действии, Майхжак Я., Балноян С., Сивяк М., 2024

Data mesh в действии, Майхжак Я., Балноян С., Сивяк М., 2024.

   Потребность эффективно хранить большие объемы данных и обращаться к ним стала одной из ключевых потребностей любого бизнеса. Сетка данных (data mesh) — это новый способ децентрализовать управление данными, радикально повышая их безопасность и доступность. Хорошо спроектированная сетка данных позволяет потреблять данные в режиме самообслуживания и помогает избавляться от узких мест, которые свойственны монолитным архитектурам данных.
Пора разобраться с тем, как на практике децентрализовать данные и организовать их в эффективную сетку. Сперва вы создадите простейший жизнеспособный продукт данных, а потом, продвигаясь от главы к главе, преобразуете его в самообслуживаемую платформу данных. Вам наверняка понравятся предложенные в книге «ползунки», с помощью которых можно будет настроить сетку под ваши потребности.
Книга предназначена для профессионалов в области данных и не привязана к конкретным программным стекам или платформам данных.




ОСНОВЫ СЕТКИ ДАННЫХ.
Парадигма сетки данных заключается в первую очередь в том, чтобы децентрализовать ответственность. Например, команда, которая разрабатывает компонент для регистрации клиентов компании, также создает набор данных, с помощью которого можно анализировать зарегистрированных клиентов. При этом команда заботится о том, чтобы этот набор был в удобном формате: она преобразует данные (например, в файл CSV) и предоставляет их так, как нужно потребителям данных (например, через центральную систему обмена файлами).

Но это простое с виду описание связано с далеко идущими последствиями, потому что в большинстве компаний данные рассматриваются как побочный продукт. Обычно они приобретают ценность только после того, как в качестве побочного продукта размещаются в хранилище, затем силами централизованной команды по работе с данными попадают в центральный узел системы, а затем их снова получают децентрализованные субъекты. Таким субъектом может быть аналитик в отделе маркетинга, или рекомендательная система, которая используется в маркетинговой кампании, или служба вывода в веб-интерфейс. На рис. 1.1 изображена общая форма архитектуры данных — как с организационной, так и с технической точки зрения. Мы также постарались показать все ее подводные камни.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Введение.
Благодарности.
О научном редакторе русского издания.
От издательства.
О книге.
Для кого эта книга.
Структура книги.
Часть 1. Введение.
Часть 2. Четыре принципа на практике.
Часть 3. Инфраструктура и системная архитектура.
Как пользоваться этой книгой.
Пример: компания «Messflix».
Форум liveBook.
Об авторах.
Иллюстрация на обложке.
Часть 1 Введение.
Глава 1. Что такое сетка данных и зачем она нужна.
Глава 2. Подходит ли вам сетка данных?.
Глава 3. Как запустить минимально жизнеспособный продукт сетки данных в течение месяца.
Часть 2 Четыре принципа на практике.
Глава 4. Владение доменами.
Глава 5. Данные как продукт.
Глава 6. Федеративное вычислительное управление.
Глава 7. Самообслуживаемая платформа данных.
Часть 3 Инфраструктура и системная архитектура.
Глава 8. Сравнение самообслуживаемых платформ данных.
Глава 9. Разработка архитектуры решения.
Приложение А.
Приложение B.
Приложение C.
Приложение D.

Купить .





Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Майхжак :: Балноян :: Сивяк :: сетка данных