Большие данные на Kubernetes: Практическое руководство по созданию эффективных и масштабируемых решений для данных

Эта книга представляет собой практическое руководство по развертыванию и управлению решениями для больших данных в среде Kubernetes. Автор, Нейлсон Крепальде, генеративный стратег по искусственному интеллекту в Amazon Web Services (AWS), делится опытом, полученным при создании архитектуры больших данных на основе Kubernetes во время работы в качестве технического директора консалтинговой компании A3Data.

Книга начинается с основ контейнеризации с использованием Docker, включая установку, работу с образами и создание собственных контейнеров для задач пакетной обработки и API-сервисов. Затем подробно рассматривается архитектура Kubernetes: контрольная плоскость, компоненты узлов, а также ключевые объекты, такие как Pods, Deployments, StatefulSets, Jobs и Services (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer).

Основное внимание уделяется построению эффективных и масштабируемых data-решений, охватывая проектирование систем, оптимизацию производительности и обеспечение отказоустойчивости. Руководство предназначено для инженеров данных, DevOps-специалистов и архитекторов, желающих использовать преимущества Kubernetes для обработки больших данных.