![[รีวิว] Designing Data-Intensive Applications (Martin Kleppmann) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2583659/c1a-085k3-z3onmvqxsn8v-twxpnx.jpg)
Show Notes
Designing Data-Intensive Applications (Martin Kleppmann)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/B08VL1BLHB?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/designing-data-intensive-applications-2nd-edition-the/id1884134564?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Designing+Data+Intensive+Applications+Martin+Kleppmann+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/B08VL1BLHB/
#การจำลองข้อมูล #การแบ่งพาร์ทิชัน #ธุรกรรมแบบกระจาย #ความสอดคล้องและฉันทามติ #การประมวลผลสตรีม #DesigningDataIntensiveApplications
Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems เป็นหนังสือเทคนิคว่าด้วยหลักการออกแบบระบบซอฟต์แวร์ที่ต้องจัดเก็บ ประมวลผล และส่งต่อข้อมูลในระดับที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ เขียนโดย Martin Kleppmann นักวิจัยด้านระบบกระจายและอดีตวิศวกรโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล หนังสือมิได้เป็นคู่มือใช้ผลิตภัณฑ์ฐานข้อมูลหรือเฟรมเวิร์กใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง แต่เป็นงานอธิบายเชิงแนวคิดและเชิงวิศวกรรม ที่พาผู้อ่านมองกลไกภายใต้ระบบข้อมูลสมัยใหม่ ตั้งแต่แบบจำลองข้อมูล การจัดเก็บและค้นคืนข้อมูล การจำลองข้อมูล การแบ่งพาร์ทิชัน ธุรกรรม ความสอดคล้อง การประสานฉันทามติ ไปจนถึงการประมวลผลแบบแบตช์และสตรีม เป้าหมายหลักคือทำให้ผู้อ่านตัดสินใจบนฐานของข้อแลกเปลี่ยนจริง ไม่หลงเชื่อว่ามีเทคโนโลยีใดแก้ปัญหาความน่าเชื่อถือ ประสิทธิภาพ และการขยายระบบได้พร้อมกันทุกด้าน หนังสือจึงเน้นการตั้งคำถามว่า ระบบต้องรับประกันอะไร ยอมรับความล้มเหลวแบบใดได้ และความซับซ้อนใดคุ้มค่าต่อความต้องการของงาน.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/B08VL1BLHB?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/designing-data-intensive-applications-2nd-edition-the/id1884134564?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Designing+Data+Intensive+Applications+Martin+Kleppmann+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Designing-Data-Intensive-Applications-Martin-Kleppmann.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/B08VL1BLHB/
#การจำลองข้อมูล #การแบ่งพาร์ทิชัน #ธุรกรรมแบบกระจาย #ความสอดคล้องและฉันทามติ #การประมวลผลสตรีม #DesigningDataIntensiveApplications
Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems เป็นหนังสือเทคนิคว่าด้วยหลักการออกแบบระบบซอฟต์แวร์ที่ต้องจัดเก็บ ประมวลผล และส่งต่อข้อมูลในระดับที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ เขียนโดย Martin Kleppmann นักวิจัยด้านระบบกระจายและอดีตวิศวกรโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล หนังสือมิได้เป็นคู่มือใช้ผลิตภัณฑ์ฐานข้อมูลหรือเฟรมเวิร์กใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง แต่เป็นงานอธิบายเชิงแนวคิดและเชิงวิศวกรรม ที่พาผู้อ่านมองกลไกภายใต้ระบบข้อมูลสมัยใหม่ ตั้งแต่แบบจำลองข้อมูล การจัดเก็บและค้นคืนข้อมูล การจำลองข้อมูล การแบ่งพาร์ทิชัน ธุรกรรม ความสอดคล้อง การประสานฉันทามติ ไปจนถึงการประมวลผลแบบแบตช์และสตรีม เป้าหมายหลักคือทำให้ผู้อ่านตัดสินใจบนฐานของข้อแลกเปลี่ยนจริง ไม่หลงเชื่อว่ามีเทคโนโลยีใดแก้ปัญหาความน่าเชื่อถือ ประสิทธิภาพ และการขยายระบบได้พร้อมกันทุกด้าน หนังสือจึงเน้นการตั้งคำถามว่า ระบบต้องรับประกันอะไร ยอมรับความล้มเหลวแบบใดได้ และความซับซ้อนใดคุ้มค่าต่อความต้องการของงาน.
