Kafka: The Definitive Guide
Autor Gwen Shapira, Todd Palino, Rajini Sivaram, Krit Pettyen Limba Engleză Paperback – 2023
Merită menționat că această a doua ediție a Kafka: The Definitive Guide pune la dispoziția inginerilor exemple detaliate care pot fi transpuse direct în arhitecturi de date complexe. Resursele prezentate, de la configurarea clusterelor de producție până la scrierea de microservicii bazate pe evenimente, sunt fundamentate pe experiența directă a autorilor de la Confluent și LinkedIn. Remarcăm o structură tehnică riguroasă care pornește de la principiile de design și ajunge la detalii de implementare precum protocolul de replicare și gestionarea tranzacțiilor. Putem afirma că volumul depășește sfera unui simplu manual introductiv, abordând critic AdminClient API și noile mecanisme de securitate. Complementar lui Kafka Streams in Action, care se concentrează strict pe procesarea fluxurilor de date, Kafka: The Definitive Guide acoperă infrastructura de bază și administrarea sistemului, zonă pe care volumele specializate tind să o ignore. De asemenea, în comparație cu Kafka Troubleshooting in Production, acest ghid oferă o viziune holistică asupra întregului ecosistem, nu doar soluții pentru incidente punctuale. Gwen Shapira integrează aici expertiza acumulată în lucrări anterioare precum Hadoop Application Architectures. Dacă în volumul despre Hadoop accentul cădea pe integrarea componentelor într-o soluție de management al datelor, aici autorii rafinează perspectiva asupra „datelor în mișcare”, oferind un cadru solid pentru scalabilitate și fiabilitate. Textul menține un ton practic, concentrându-se pe metrici operaționale și sarcini de mentenanță esențiale pentru stabilitatea sistemelor în producție.
Preț: 369.81 lei
Preț vechi: 462.26 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 13-27 mai
Livrare express 28 aprilie-02 mai pentru 76.24 lei
Specificații
ISBN-10: 1492043087
Pagini: 425
Dimensiuni: 176 x 230 x 27 mm
Greutate: 0.84 kg
Ediția:2nd Edition
Editura: O'Reilly
De ce să citești această carte
Recomandăm acest volum arhitecților software și inginerilor DevOps care au nevoie de o înțelegere profundă a platformei Apache Kafka. Cititorul câștigă acces la bunele practici de configurare și monitorizare utilizate de creatorii tehnologiei. Este un instrument esențial pentru oricine dorește să construiască conducte de date scalabile și microservicii fiabile, beneficiind de explicații clare asupra mecanismelor interne de stocare și replicare.
Despre autor
Gwen Shapira este Solutions Architect la Cloudera și o figură centrală în comunitatea big data, având peste 15 ani de experiență în proiectarea arhitecturilor de date scalabile. Fost consultant senior la Pythian și Oracle ACE Director, ea aduce o perspectivă pragmatică asupra tehnologiilor de streaming. Alături de ea, coautorii de la LinkedIn și Confluent, precum Todd Palino și Rajini Sivaram, completează echipa cu expertiză directă în dezvoltarea și operarea infrastructurii Kafka la scară masivă.
Descriere
Every enterprise application creates data, whether it consists of log messages, metrics, user activity, or outgoing messages. Moving all this data is just as important as the data itself. With this updated edition, application architects, developers, and production engineers new to the Kafka streaming platform will learn how to handle data in motion.
Additional chapters cover Kafka's AdminClient API, transactions, new security features, and tooling changes. Engineers from Confluent and LinkedIn responsible for developing Kafka explain how to deploy production Kafka clusters, write reliable event-driven microservices, and build scalable stream processing applications with this platform.
Through detailed examples, you'll learn Kafka's design principles, reliability guarantees, key APIs, and architecture details, including the replication protocol, the controller, and the storage layer.
You'll examine:
Best practices for deploying and configuring KafkaKafka producers and consumers for writing and reading messages Patterns and use-case requirements to ensure reliable data delivery. Best practices for building data pipelines and applications with Kafka How to perform monitoring, tuning, and maintenance tasks with Kafka in productionThe most critical metrics among Kafka's operational measurements Kafka's delivery capabilities for stream processing systems