Zarz - Helion
ebook
Autor: Piethein StrengholtTytuł oryginału: Data Management at Scale: Modern Data Architecture with Data Mesh and Data Fabric, 2nd Edition
TÅ‚umaczenie: Piotr Pilch
ISBN: 978-83-289-0547-4
stron: 384, Format: ebook
Data wydania: 2024-05-21
Księgarnia: Helion
Cena książki: 49,50 zł (poprzednio: 99,00 zł)
Oszczędzasz: 50% (-49,50 zł)
Osoby które kupowały "Zarz", wybierały także:
- Databricks. Kurs video. Wst 148,98 zł, (59,59 zł -60%)
- Apache NiFi. Kurs video. Automatyzacja przep 148,98 zł, (59,59 zł -60%)
- Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci 139,00 zł, (55,60 zł -60%)
- Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zł, (67,05 zł -55%)
- Excel 2013. Kurs video. Poziom drugi. Przetwarzanie i analiza danych 79,00 zł, (35,55 zł -55%)
Spis treści
Zarządzanie danymi w zbiorach o dużej skali. Nowoczesna architektura z siatką danych i technologią Data Fabric. Wydanie II eBook -- spis treści
Słowo wstępne
Przedmowa
1. Firma oparta na danych
- Najnowsze osiągnięcia w zakresie rozwoju technologii i trendy branżowe
- ZarzÄ…dzanie danymi
- Analityka powoduje fragmentaryzacjÄ™ "krajobrazu" danych
- Zmienia się szybkość dostarczania oprogramowania
- Wpływ technologii chmury na zarządzanie danymi jest ogromny
- Prywatność i bezpieczeństwo to kwestie o najwyższym priorytecie
- Systemy operacyjne i analityczne wymagajÄ… zintegrowania
- Firmy funkcjonują w ekosystemach pracy zespołowej
- Przedsiębiorstwa są obarczone przestarzałymi architekturami danych
- Hurtownia danych dla przedsiÄ™biorstw: pojedyncze "źródÅ‚o prawdy"
- "Jezioro" danych: scentralizowane repozytorium danych ze strukturÄ… i bez niej
- Kłopotliwość centralizacji
- Określanie strategii dotyczącej danych
- Podsumowanie
2. Organizowanie danych z użyciem domen danych
- Punkty poczÄ…tkowe procesu projektowania architektury
- Każda aplikacja dysponuje magazynem danych
- Aplikacje sÄ… zawsze unikalne
- "ZÅ‚ote" źródÅ‚a
- Dylemat dotyczÄ…cy integracji danych
- Role aplikacji
- Inspiracje architektury oprogramowania
- Domeny danych
- Metodyka DDD
- Architektura biznesowa
- Granice domeny i szczegóÅ‚owość
- Właściwości domeny
- Zasady dotyczÄ…ce domenowego zarzÄ…dzania danymi rozproszonymi
- Zasady projektowe dotyczÄ…ce domen danych
- Najlepsze praktyki dotyczÄ…ce dostawców danych
- Zakres odpowiedzialności w ramach własności domeny
- Proces przejścia na domenowe zarządzanie danymi rozproszonymi
- Podsumowanie
3. Odwzorowanie domen na architekturÄ™ technologii
- Topologie domen: zarzÄ…dzanie obszarami problemów
- Topologia w pełni stowarzyszonych domen
- Topologia domen nadzorowanych
- Topologia częściowo stowarzyszonych domen
- Topologia domen dopasowanych do łańcucha wartości
- Topologia domen uproszczonych
- Topologia domen uproszczonych i częściowo nadzorowanych
- Topologia domen scentralizowanych
- Wybór wÅ‚aÅ›ciwej topologii
- Topologie stref docelowych: zarządzanie obszarami rozwiązań
- Pojedyncza strefa docelowa danych
- Strefy docelowe dopasowane do systemów źródÅ‚owych i konsumentów
- Strefa docelowa danych z jednostkÄ… centralnÄ…
- Wiele stref docelowych danych
- Wiele stref docelowych zarzÄ…dzania danymi
- Praktyczny przykład stref docelowych
- Podsumowanie
4. ZarzÄ…dzanie produktami z danymi
- Czym sÄ… produkty z danymi?
- Problemy z Å‚Ä…czeniem ze sobÄ… kodu, danych, metadanych i infrastruktury
- Produkty z danymi jako jednostki logiczne
- Wzorce projektowe produktów z danymi
- Czym jest wzorzec CQRS?
- Repliki do odczytu jako produkty z danymi
- Zasady projektowe w przypadku produktów z danymi
- Projekt optymalizowany pod kÄ…tem odczytu i ukierunkowany na zasoby
- Dane produktu są trwałe
- Zastosowanie języka wszechobecnego
- Przechwytywanie bezpoÅ›rednio ze źródÅ‚a
- Przejrzyste standardy wspóÅ‚dziaÅ‚ania
- Żadnych nieprzetworzonych danych
- Niedostosowywanie siÄ™ do konsumentów
- Brakujące wartości, wartości domyślne i typy danych
- Spójność semantyczna
- Atomowość
- Zgodność
- Uogólnianie zmiennych danych referencyjnych
- Nowe dane oznaczają nową własność
- Wzorce bezpieczeństwa danych
- Ustanowienie metamodelu
- Umożliwienie samoobsługi
- Wzajemne relacje między domenami
- Spójność w przedsiÄ™biorstwie
- Historyzacja, ponowne dostarczenia i nadpisania
- Możliwości biznesowe z wieloma właścicielami
- Model operacyjny
- Architektura produktów z danymi
- Ogólny projekt platformy
- Możliwości przechwytywania i wprowadzania danych
- Jakość danych
- Historyzacja danych
- Projekt rozwiązań
- Rzeczywisty przykład
- Dopasowywanie do kont magazynu
- Dopasowywanie do potoków danych
- Możliwości udostępniania danych
- Usługi udostępniające dane
- UsÅ‚uga modyfikowania plików
- Usługa dezidentyfikacji
- Orkiestracja rozproszona
- Inteligentne usÅ‚ugi konsumentów
- Kwestie dotyczące bezpośredniego korzystania z danych
- Początek działań
- Podsumowanie
5. Zarządzanie interfejsami API i usługami
- ZarzÄ…dzanie interfejsami API - wprowadzenie
- Czym jest architektura SOA?
- Integracja EAI
- Orkiestracja usług
- Choreografia usług
- Usługi publiczne i prywatne
- Modele usług i kanoniczne modele danych
- Porównania z architekturÄ… hurtowni danych dla przedsiÄ™biorstw
- Nowoczesne ujęcie zarządzania interfejsami API
- Model stowarzyszonego zakresu odpowiedzialności
- Brama interfejsów API
- Interfejs API jako produkt
- Usługi złożone
- Kontrakty interfejsów API
- Wykrywalność interfejsów API
- Mikrousługi
- Funkcje
- Siatka usług
- Granice domeny z mikrousługami
- Komunikacja w ekosystemie
- Interfejsy API powiÄ…zane z komfortem pracy
- Usługa GraphQL
- Wzorzec Backends For Frontends
- Praktyczny przykład
- ZarzÄ…dzanie metadanymi
- Ukierunkowane na operacje odczytu interfejsy API udostępniające produkty z danymi
- Podsumowanie
6. ZarzÄ…dzanie zdarzeniami i powiadomieniami
- Wprowadzenie do zdarzeń
- Powiadomienia i stan przenoszony
- Model komunikacji asynchronicznej
- Jaką mają postać nowoczesne architektury zależne od zdarzeń?
- Kolejki komunikatów
- Brokery zdarzeń
- Style przetwarzania zdarzeń
- Producenci zdarzeń
- Konsumenci zdarzeń
- Platformy przetwarzania strumieniowego zdarzeń
- Model nadzoru
- Magazyny zdarzeÅ„ jako magazyny produktów z danymi
- Magazyny zdarzeń w roli zaplecza serwerowego aplikacji
- Strumieniowanie jako fundament operacyjny
- Gwarancje i spójność
- Poziom spójnoÅ›ci
- Metody przetwarzania
- UporzÄ…dkowanie komunikatów
- Kolejka DLQ
- WspóÅ‚dziaÅ‚anie w przypadku strumieniowania
- Nadzór i samoobsÅ‚uga
- Podsumowanie
7. Zbierzmy wszystko razem
- WspóÅ‚dziaÅ‚anie domen
- Szybkie przypomnienie
- Porównanie dystrybucji danych i integracji aplikacji
- Wzorce dystrybucji danych
- Wzorce integracji aplikacji
- Spójność i wykrywalność
- Inspirowanie, motywowanie i kierowanie w stronÄ™ zmiany
- Określanie granic domen
- ObsÅ‚uga wyjÄ…tków
- Transformacja organizacyjna
- Topologie zespoÅ‚ów
- Planowanie organizacyjne
- Podsumowanie
8. Nadzór nad danymi i ich bezpieczeÅ„stwo
- Nadzór nad danymi
- Struktura nadzoru
- Procesy: działania w ramach nadzoru nad danymi
- Zapewnienie efektywności i pragmatyczności nadzoru
- UsÅ‚ugi wspomagajÄ…ce nadzór nad danymi
- Kontrakty danych
- Bezpieczeństwo danych
- Nowoczesna metoda oparta na silosach
- Granice zaufania
- Klasyfikacje i etykiety danych
- Klasyfikacje wykorzystania danych
- Jednolita struktura bezpieczeństwa danych
- Dostawcy tożsamości
- Praktyczny przykład
- Typowy przepływ przetwarzania zabezpieczeń
- Zabezpieczanie architektur opartych na interfejsach API
- Zabezpieczanie architektur zależnych od zdarzeń
- Podsumowanie
9. Demokratyzowanie danych za pomocÄ… metadanych
- ZarzÄ…dzanie metadanymi
- Model metadanych przedsiębiorstwa
- Praktyczny przykład metamodelu
- Domeny danych i produkty z danymi
- Modele danych
- Pochodzenie danych
- Inne obszary metadanych
- Architektura "jeziora" metadanych
- Rola katalogu
- Rola grafu wiedzy
- Podsumowanie
10. Nowoczesne zarzÄ…dzanie danymi podstawowymi
- Style zarzÄ…dzania danymi podstawowymi
- Integracja danych
- Projektowanie rozwiÄ…zania do zarzÄ…dzania danymi podstawowymi
- ZarzÄ…dzanie danymi podstawowymi ukierunkowane na domenÄ™
- Dane referencyjne
- Dane podstawowe
- Zarządzanie danymi podstawowymi i jakość danych jako usługa
- ZarzÄ…dzanie danymi podstawowymi i opieka nad danymi
- Wymiana wiedzy
- Widoki zintegrowane
- Komponenty wielokrotnego użycia i logika integracji
- Ponowne publikowanie danych za poÅ›rednictwem koncentratorów integracji
- Ponowne publikowanie danych z użyciem agregatów
- Zalecenia dotyczÄ…ce nadzoru nad danymi
- Podsumowanie
11. Przekształcanie danych w wartość
- Wyzwania towarzyszące przekształcaniu danych w wartość
- Magazyny danych domenowych
- SzczegóÅ‚owość zastosowaÅ„ dopasowanych do konsumentów
- Porównanie magazynów DDS i produktów z danymi
- Najlepsze praktyki
- Wymagania biznesowe
- Docelowa grupa odbiorców i model operacyjny
- Wymagania niefunkcjonalne
- Potoki danych i modele danych
- Ustalanie zasięgu roli odgrywanej przez używane magazyny DDS
- Analityka biznesowa
- Warstwy semantyczne
- Narzędzia zautomatyzowane i dane
- Najlepsze praktyki
- Zaawansowana analityka (MLOps)
- Inicjowanie projektu
- Eksperymentowanie i monitorowanie
- Inżynieria danych
- Operacjonalizacja modelu
- WyjÄ…tki
- Podsumowanie
12. Wykorzystanie teorii w praktyce
- Krótka refleksja na temat Twojej podróży po Å›wiecie danych
- Scentralizowane czy zdecentralizowane?
- Praktyczne zastosowanie
- Etap oportunistyczny: określenie strategicznego kierunku
- Etap transformacji: wyznaczenie fundamentu
- Etap optymalizacji: profesjonalizacja zdolności
- Kultura pracy zależna od danych
- Metodyka DataOps
- Nadzór i znajomość
- Rola architektów w przedsiÄ™biorstwie
- Plany i diagramy
- Umiejętności na obecne czasy
- Kontrola i nadzór
- I coÅ› na koniec