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Nº de artículo:
203254474
Designing Data-Intensive Applications for Developers: A Practical Guide to Building Reliable and Scalable Data Systems
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COP 136912
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What Stands Out
Practical Guidance
Offers hands-on approaches and practical advice that empowers developers to effectively design and implement robust data systems tailored to real-world scenarios.
Scalability Focus
Equips developers with strategies to build scalable systems, ensuring applications can handle growth in data volumes and user demand without compromising performance.
Reliability Insights
Covers essential principles of reliability in data systems, guiding developers to create resilient applications that guarantee data integrity and uptime.
Detalles de producto
| Publisher | Independently published |
| Publication date | December 21, 2025 |
| Language | English |
| Print length | 143 pages |
| ISBN-13 | 979-8279287697 |
| Item Weight | 12 ounces (340.2 grams) |
| Dimensions | 7.24 x 0.52 x 10.24 inches (18.4 x 1.3 x 26 cm) |
| Book 1 of 2 | Designing Data-Intensive Applications Series |
Who Should Buy?
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Software Developers
Ideal for developers looking to design efficient data systems and improve their understanding of data management principles.
-
Technical Architects
Useful for architects who need to strategize and implement scalable and reliable data architectures in their organizations.
-
Data Engineers
Beneficial for data engineers focused on building and maintaining robust data pipelines and handling complex data challenges.
-
Beginner Programmers
May not be suitable for beginners lacking foundational knowledge in data systems and application design principles.
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Designing Data-Intensive Applications for Developers: A Practical Guide to Building Reliable and Scalable Data Systems
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características y beneficios
- A practical guide for developers to build reliable data systems.
- Focuses on scalability, data consistency, and operational reliability.
- Teaches handling of data models, storage, and retrieval mechanisms.
- Covers replication, partitioning, and graceful failure handling.
- Explores batch and stream processing along with data pipelines.
- Ideal for software and data engineers looking to enhance application scalability.
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