Designing Scalable Streaming Architectures with Apache Kafka : Apply Proven Patterns, Balance Trade-Offs, and Build High-Performance Systems for Data-Intensive Applications
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Modern applications are no longer limited by code alone, they are limited by how fast they can process, distribute, and react to data in real time.Can your architecture handle millions of events without collapsing under latency, bottlenecks, consumer lag, or inconsistent data flows Designing Scalable Streaming Architectures with Apache Kafka is a practical, production-focused guide for data engineers, backend developers, software engineers, and solutions architects who want to build resilient, high-performance streaming systems that scale under real-world pressure.Instead of treating Apache Kafka as 'just another messaging tool,' this book explains how Kafka functions as the backbone of modern event-driven architecture, distributed systems, real-time analytics, microservices communication, and large-scale data pipelines.You'll learn how to: - Design scalable Kafka architectures for high-throughput systems- Structure events and schemas for long-term evolution- Build reliable producers and fault-tolerant consumers- Manage partitions, replication, and delivery guarantees- Diagnose consumer lag, rebalance issues, and production bottlenecks- Apply stream processing, CQRS, and event sourcing patterns effectively- Handle scaling, observability, and failure recovery in production environments- Understand the real trade-offs behind exactly-once processing and asynchronous communicationInside, you'll explore practical chapters such as Partitioning Strategies and Their Trade-Offs, Handling Failures and Backpressure in Applications, Multi-Cluster and Geo-Distributed Architectures, and When Not to Use Kafka: Limits and Trade-Offs.Every concept is explained with real architectural reasoning and hands-on code examples designed for modern distributed systems, not toy projects.Whether you are building real-time data pipelines, event-driven microservices, streaming analytics platforms, or scalable backend systems, this book will help you make better architectural decisions, avoid costly design mistakes, and operate Kafka with confidence in production.If you want to build faster, more resilient, and scalable streaming systems with Apache Kafka, this book belongs on your desk.…
N° de ref. del artículo 9798196222634
- Título
- Designing Scalable Streaming Architectures with Apache Kafka : Apply Proven Patterns, Balance Trade-Offs, and Build High-Performance Systems for Data-Intensive Applications
- Autor
- Kevin R Auguste
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798196222634
- Peso del artículo
- 404 gramos
- Dimensiones
- 254x178x12 mm
Modern applications are no longer limited by code alone, they are limited by how fast they can process, distribute, and react to data in real time.
Can your architecture handle millions of events without collapsing under latency, bottlenecks, consumer lag, or inconsistent data flows?
Designing Scalable Streaming Architectures with Apache Kafka is a practical, production-focused guide for data engineers, backend developers, software engineers, and solutions architects who want to build resilient, high-performance streaming systems that scale under real-world pressure.
Instead of treating Apache Kafka as “just another messaging tool,” this book explains how Kafka functions as the backbone of modern event-driven architecture, distributed systems, real-time analytics, microservices communication, and large-scale data pipelines.
You’ll learn how to:
-
Design scalable Kafka architectures for high-throughput systems
-
Structure events and schemas for long-term evolution
-
Build reliable producers and fault-tolerant consumers
-
Manage partitions, replication, and delivery guarantees
-
Diagnose consumer lag, rebalance issues, and production bottlenecks
-
Apply stream processing, CQRS, and event sourcing patterns effectively
-
Handle scaling, observability, and failure recovery in production environments
-
Understand the real trade-offs behind exactly-once processing and asynchronous communication
Inside, you’ll explore practical chapters such as Partitioning Strategies and Their Trade-Offs, Handling Failures and Backpressure in Applications, Multi-Cluster and Geo-Distributed Architectures, and When Not to Use Kafka: Limits and Trade-Offs.
Every concept is explained with real architectural reasoning and hands-on code examples designed for modern distributed systems, not toy projects.
Whether you are building real-time data pipelines, event-driven microservices, streaming analytics platforms, or scalable backend systems, this book will help you make better architectural decisions, avoid costly design mistakes, and operate Kafka with confidence in production.
If you want to build faster, more resilient, and scalable streaming systems with Apache Kafka, this book belongs on your desk.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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