Data Engineering Design Patterns: Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems
Эта книга представляет собой практическое руководство по применению проверенных архитектурных шаблонов (паттернов) для построения надёжных и эффективных систем обработки данных. Автор, опытный инженер данных, систематизирует накопленный опыт сообщества, предлагая готовые решения для типичных проблем, с которыми сталкиваются разработчики при создании конвейеров данных (data pipelines).
Книга охватывает ключевые аспекты инженерии данных: от приёма и загрузки данных (data ingestion) до обеспечения их качества, идемпотентности операций и наблюдаемости (data observability). Каждый паттерн представлен в контексте реальных бизнес-задач, с описанием проблемы, предлагаемого решения и возможных последствий его применения. Это позволяет читателю осознанно выбирать подходящие подходы для своих проектов.
Издание технологически-агностично: принципы и паттерны применимы независимо от конкретных инструментов. Однако для иллюстрации автор использует примеры реализации с открытым исходным кодом и сервисы публичных облаков. Книга поможет как исправить проблемы в существующих компонентах данных, так и грамотно спроектировать новые системы, избегая типичных ошибок и изобретения велосипедов.
