Architecting Data and Machine Learning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud
Эта книга представляет собой практическое руководство по проектированию и построению современных облачных платформ для данных и машинного обучения. Авторы, опытные инженеры и архитекторы, предлагают комплексный подход к созданию инфраструктуры, которая позволяет организациям стать по-настоящему data-driven.
Книга начинается с фундаментальных вопросов: что такое платформа данных, зачем она нужна и почему облако является оптимальной средой для её развёртывания. Авторы детально рассматривают стратегию построения аналитических и ML-возможностей в бизнесе, охватывая все этапы — от планирования до реализации.
Особое внимание уделяется архитектурным паттернам и сценариям эволюции платформ, которые позволяют масштабировать решения по мере роста потребностей компании. Книга содержит реальные кейсы и рекомендации по работе как с облачными, так и с on-premise технологиями, что делает её ценным ресурсом для организаций на разных этапах цифровой трансформации.
Издание будет особенно полезно архитекторам, инженерам данных, ML-инженерам и руководителям, которые отвечают за создание и развитие аналитических и AI-компетенций в своих компаниях. Практические советы и стратегические рекомендации помогут избежать распространённых ошибок и построить эффективную платформу для инноваций.
