Chapter 1 - Reliable, Scalable and Maintainable - Designing Data Intensive applications book review

Kunal Cholera

10 Aug 201909:59

Takeaways

🔍 **Identificar el caso de uso de datos intensivo**: Si la aplicación utiliza o genera grandes volúmenes de datos y la complejidad de los datos cambia rápidamente.
🌐 **Componentes de arquitectura típica**: Incluyen usuarios, un servidor de API, capas de tráfico con equilibrio de carga, servidores de aplicaciones y bases de datos primarias.
🚀 **Funcionamiento del cacheo**: El cache sirve para una rápida respuesta en solicitudes de lectura y es actualizado en caso de escritura o si hay una falla de cacheo.
🔍 **Uso de índices de texto completo**: Para búsquedas rápidas a gran escala basadas en palabras clave o facetas.
📤 **Mensajería asincrónica**: El código de aplicación emite mensajes a colas de mensajes como Kafka para procesamiento asincrónico, como el envío de correos electrónicos.
🛠️ **Roles del desarrollador de aplicaciones**: Diseñar sistemas de datos para fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad.
💪 **Fiabilidad**: Tolerancia a fallos, asegurando que no haya acceso no autorizado y que los resultados sean conformes al diseño.
📈 **Escalabilidad**: Capacidad del sistema para manejar un mayor volumen de tráfico y complejidad a lo largo del tiempo.
🕒 **Tiempo de respuesta vs. Throughput**: Los sistemas en línea se centran en el tiempo de respuesta, mientras que los sistemas fuera de línea se centran en el throughput.
🔄 **Técnicas de escalabilidad**: Escalar verticalmente (maquinas más potentes) o horizontalmente (distribuir la carga en máquinas menos pesadas).
🔧 **Mantenibilidad**: Verificar si el sistema es operable, testable y evolucionable, con un enfoque en la facilidad de operación y mantenimiento, diseño de buenas prácticas y reducción de deuda de código.

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