Fast and Scalable Cloud Data Management
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Mai 2020, 2020
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The unprecedented scale at which data is both produced and consumed today has generated a large demand for scalable data management solutions facilitating fast access from all over the world. As one consequence, a plethora of non-relational, distributed NoSQL database systems have risen in recent years and today's data management system landscape has thus become somewhat hard to overlook. As another consequence, complex polyglot designs and elaborate schemes for data distribution and delivery have become the norm for building applications that connect users and organizations across the globe - but choosing the right combination of systems for a given use case has become increasingly difficult as well.To help practitioners stay on top of that challenge, this book presents a comprehensive overview and classification of the current system landscape in cloud data management as well as a survey of the state-of-the-art approaches for efficient data distribution and delivery to end-user devices. The topics covered thus range from NoSQL storage systems and polyglot architectures (backend) over distributed transactions and Web caching (network) to data access and rendering performance in the client (end-user).By distinguishing popular data management systems by data model, consistency guarantees, and other dimensions of interest, this book provides an abstract framework for reasoning about the overall design space and the individual positions claimed by each of the systems therein. Building on this classification, this book further presents an application-driven decision guidance tool that breaks the process of choosing a set of viable system candidates for a given application scenario down into a straightforward decision tree. 208 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030435059
- Título
- Fast and Scalable Cloud Data Management
- Autor
- Felix Gessert
- Editorial
- Springer International Publishing Mai 2020
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030435059
- ISBN 13
- 9783030435059
- Peso del artículo
- 483 gramos
- Dimensiones
- 241x160x17 mm
The unprecedented scale at which data is both produced and consumed today has generated a large demand for scalable data management solutions facilitating fast access from all over the world. As one consequence, a plethora of non-relational, distributed NoSQL database systems have risen in recent years and today’s data management system landscape has thus become somewhat hard to overlook. As another consequence, complex polyglot designs and elaborate schemes for data distribution and delivery have become the norm for building applications that connect users and organizations across the globe - but choosing the right combination of systems for a given use case has become increasingly difficult as well.
To help practitioners stay on top of that challenge, this book presents a comprehensive overview and classification of the current system landscape in cloud data management as well as a survey of the state-of-the-art approaches for efficient data distribution and delivery to end-user devices. The topics covered thus range from NoSQL storage systems and polyglot architectures (backend) over distributed transactions and Web caching (network) to data access and rendering performance in the client (end-user).
By distinguishing popular data management systems by data model, consistency guarantees, and other dimensions of interest, this book provides an abstract framework for reasoning about the overall design space and the individual positions claimed by each of the systems therein. Building on this classification, this book further presents an application-driven decision guidance tool that breaks the process of choosing a set of viable system candidates for a given application scenario down into a straightforward decision tree.
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Acerca del autor
Wolfram “Wolle” Wingerath is the leading data engineer at Baqend where he is responsible for data analytics and all things related to real-time query processing. During his PhD studies at the University of Hamburg, Wolle conceived the scalable design behind Baqend’s real-time query engine and thereby also developed a strong background in real-time databases and related technology such as scalable stream processing,NoSQL database systems, cloud computing, and Big Data analytics. Eager to connect with others and share his experiences, Wolle regularly speaks at developer and research conferences.
Norbert Ritter is a full professor of computer science at the University of Hamburg, where he heads the databases and information systems group (DBIS). He received his PhD from the University of Kaiserslautern in 1997. His research interests include distributed and federated database systems, transaction processing, caching, cloud data management, information integration, and autonomous database systems. He has been teaching NoSQL topics in various courses for several years. Seeing the many open challenges for NoSQL systems, he, Wolle, and Felix have been organizing the annual Scalable Cloud Data Management Workshop to promote research in this area.
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