具體描述
作者簡介
Martin Kleppmann是英國劍橋大學分布式係統方嚮的研究員。此前，他曾是LinkedIn和Rapportive等互聯網公司的軟件工程師，負責大規模數據基礎設施建設。在此過程中他遇到過一些睏難，因此他希望這本書能夠幫助讀者避免重蹈覆轍。Martin還是一位活躍的會議演講者、博主和開源貢獻者。他認為，每個人都應該學習深刻的技術理念，對技術的深入理解能幫助我們開發齣更好的軟件。
譯者簡介
趙軍平, 大數據存儲與分析資深開發者與推廣者（EMC 10餘年），GPU異構計算的親曆者。中國計算機協會專傢委員，DELL EMC資深架構師。12年係統研發、創新與團隊管理經驗，擅長數據存儲與保護, 雲計算與大數據實時分析，GPU異構加速優化等。相關領域已申請中、美技術專利100餘項，並多次在SNIA，LinuxConf，Hadoop Summit, Nvidia GPU Tech Conf等做技術分享，持續關注數據密集和計算密集相關技術的演進、融閤與賦能推廣。
呂雲鬆，北京大學計算機碩士，碩士及DELL EMC中國研究院實習期間專注於大數據實時流式處理相關的研究。現就職於華為2012中軟院黎曼實驗室，主要從事深度學習的研發。
耿煜，DELL EMC架構師兼GTM負責人，緻力於推廣企業級數字化轉型方案。深耕分布式架構以及雲計算12年，先後任職於ChinaCache，Sun Microsystems以及EMC等公司。
李三平，美國麻省大學計算機工程專業博士，DELL EMC中國研究院首席科學傢，研究方嚮為機器學習、深度學習、智能運維、遙感影像等。已在IEEE Transactions期刊和會議上發錶論文數十篇，申請美國專利20餘項。推崇簡約，熱衷機器學習。
全書分為三大部分：
第一部分，主要討論有關增強數據密集型應用係統所需的若乾基本原則。首先開篇第1章即瞄準目標：可靠性、可擴展性與可維護性，如何認識這些問題以及如何達成目標。第2章我們比較瞭多種不同的數據模型和查詢語言，討論各自的適用場景。接下來第3章主要針對存儲引擎，即數據庫是如何安排磁盤結構從而提高檢索效率。第4章轉嚮數據編碼（序列化）方麵，包括常見模式的演化曆程。
第二部分，我們將從單機的數據存儲轉嚮跨機器的分布式係統，這是擴展性的重要一步，但隨之而來的是各種挑戰。所以將依次討論數據遠程復製（第5章）、數據分區（第6章）以及事務（第7章）。接下來的第8章包括分布式係統的更多細節，以及分布式環境如何達成一緻性與共識（第9章）。
第三部分，主要針對産生派生數據的係統，所謂派生數據主要指在異構係統中，如果無法用一個數據源來解決所有問題，那麼一種自然的方式就是集成多個不同的數據庫、緩存模塊以及索引模塊等。首先第10章以批處理開始來處理派生數據，緊接著第11章采用流式處理。第12章總結之前介紹的多種技術，並分析討論未來構建可靠、可擴展和可維護應用係統可能的新方嚮或方法。
用戶評價
##從高層視角係統的介紹瞭數據在存儲和讀取中的方方麵麵，非常有助於建立自己的知識體係。書中很多內容都是平時會接觸到的一些問題，但是在實際工作中未必能夠把這些零碎的東西串起來，形成體係框架。這本書可以讓你整理你自己的知識，讓他們連接在一起，變成一個樹結構，後麵你...
評分 評分 評分 評分##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 relati...
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