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Produkt zum Begriff Scalability:


  • Understanding Big Data Scalability: Big Data Scalability Series, Part I
    Understanding Big Data Scalability: Big Data Scalability Series, Part I

    Get Started Scaling Your Database Infrastructure for High-Volume Big Data Applications  “Understanding Big Data Scalability presents the fundamentals of scaling databases from a single node to large clusters. It provides a practical explanation of what ‘Big Data’ systems are, and fundamental issues to consider when optimizing for performance and scalability. Cory draws on many years of experience to explain issues involved in working with data sets that can no longer be handled with single, monolithic relational databases.... His approach is particularly relevant now that relational data models are making a comeback via SQL interfaces to popular NoSQL databases and Hadoop distributions.... This book should be especially useful to database practitioners new to scaling databases beyond traditional single node deployments.” —Brian O’Krafka, software architect  Understanding Big Data Scalability presents a solid foundation for scaling Big Data infrastructure and helps you address each crucial factor associated with optimizing performance in scalable and dynamic Big Data clusters.   Database expert Cory Isaacson offers practical, actionable insights for every technical professional who must scale a database tier for high-volume applications. Focusing on today’s most common Big Data applications, he introduces proven ways to manage unprecedented data growth from widely diverse sources and to deliver real-time processing at levels that were inconceivable until recently.   Isaacson explains why databases slow down, reviews each major technique for scaling database applications, and identifies the key rules of database scalability that every architect should follow.   You’ll find insights and techniques proven with all types of database engines and environments, including SQL, NoSQL, and Hadoop. Two start-to-finish case studies walk you through planning and implementation, offering specific lessons for formulating your own scalability strategy. Coverage includes  Understanding the true causes of database performance degradation in today’s Big Data environments Scaling smoothly to petabyte-class databases and beyond Defining database clusters for maximum scalability and performance Integrating NoSQL or columnar databases that aren’t “drop-in” replacements for RDBMSes Scaling application components: solutions and options for each tier Recognizing when to scale your data tier—a decision with enormous consequences for your application environment Why data relationships may be even more important in non-relational databases Why virtually every database scalability implementation still relies on sharding, and how to choose the best approach How to set clear objectives for architecting high-performance Big Data implementations  The Big Data Scalability Series is a comprehensive, four-part series, containing information on many facets of database performance and scalability. Understanding Big Data Scalability is the first book in the series.   Learn more and join the conversation about Big Data scalability at bigdatascalability.com.  

    Preis: 7.48 € | Versand*: 0 €
  • Scalability Rules: 50 Principles for Scaling Web Sites
    Scalability Rules: 50 Principles for Scaling Web Sites

    50 Powerful, Easy-to-Use Rules for Supporting Hypergrowth in Any Environment   Scalability Rules is the easy-to-use scalability primer and reference for every architect, developer, web professional, and manager. Authors Martin L. Abbott and Michael T. Fisher have helped scale more than 200 hypergrowth Internet sites through their consulting practice. Now, drawing on their unsurpassed experience, they present 50 clear, proven scalability rules—and practical guidance for applying them.   Abbott and Fisher transform scalability from a “black art” to a set of realistic, technology-agnostic best practices for supporting hypergrowth in nearly any environment, including both frontend and backend systems.   For architects, they offer powerful new insights for creating and evaluating designs. For developers, they share specific techniques for handling everything from databases to state. For managers, they provide invaluable help in goal-setting, decision-making, and interacting with technical teams. Whatever your role, you’ll find practical risk/benefit guidance for setting priorities—and getting maximum “bang for the buck.”   •  Simplifying architectures and avoiding “over-engineering” •  Scaling via cloning, replication, separating functionality, and splitting data sets •  Scaling out, not up •  Getting more out of databases without compromising scalability •  Avoiding unnecessary redirects and redundant double-checking •  Using caches and content delivery networks more aggressively, without introducing unacceptable complexity •  Designing for fault tolerance, graceful failure, and easy rollback •  Striving for statelessness when you can; efficiently handling state when you must •  Effectively utilizing asynchronous communication •  Learning quickly from mistakes, and much more

    Preis: 16.04 € | Versand*: 0 €
  • Algorithmen
    Algorithmen

    Das Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht Pseudocode, sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium. EXTRAS ONLINE AUF WWW.PEARSON-STUDIUM.DE: Für Dozenten: Alle Abbildungen aus dem BuchFür Studenten: Link zur Website zum Buch mit Programmcode, Test Dateien, Programmierprojekten, Aufgaben und Übungen    

    Preis: 69.95 € | Versand*: 0 €
  • Meyer, Albin: Softwareentwicklung
    Meyer, Albin: Softwareentwicklung

    Softwareentwicklung , Ein kompaktes Nachschlagewerk, geballt mit viel Wissen! Dieser praxisorientierte Kompass liefert Informationen über das gesamte Themenspektrum der Softwareentwicklung: Projektmanagement, Requirements Engineering, Softwarearchitektur, Programmierung und Qualitätssicherung. Ob es sich um ein Projekt im Bereich Web, Desktop, Mobile, IoT oder Machine Learning handelt, On-Premises oder in der Cloud, es finden sich viele Tipps und Tricks für die tägliche Arbeit. Dieses Buch unterstützt Entscheidungsträger bei der Wahl von Hardware, Plattformen, Programmiersprachen, Tools und Librarys. Es hilft weiter bei Fragen zur Sicherheit, zum Monitoring des produktiven Systems und zur Dokumentation. In der Praxis immer wiederkehrende bewährte Muster werden kurz und bündig erklärt. Erfahrungen mit verschiedenen Vorgehensmodellen werden diskutiert, vom Wasserfall bis zu agilen Prozessen. Sowohl Berufseinsteiger als auch erfahrene Professionals finden hier konkrete Lösungsideen für die Herausforderungen im Berufsalltag und Hinweise zu weiterführender Literatur. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 74.95 € | Versand*: 0 €
  • Wie unterscheidet sich Frontend-Entwicklung von Backend-Entwicklung in der Webentwicklung?

    Frontend-Entwicklung befasst sich mit der Gestaltung und Interaktionselementen einer Webseite, während Backend-Entwicklung für die Logik und Datenverarbeitung verantwortlich ist. Frontend-Entwickler arbeiten hauptsächlich mit HTML, CSS und JavaScript, während Backend-Entwickler mit Programmiersprachen wie Java, Python oder PHP arbeiten. Frontend-Entwicklung ist für die Benutzererfahrung und das Design einer Webseite entscheidend, während Backend-Entwicklung die Funktionalität und Datenverarbeitung im Hintergrund sicherstellt.

  • Wie unterscheidet sich die Backend-Entwicklung von der Frontend-Entwicklung und welche Fähigkeiten sind spezifisch für die Arbeit im Backend-Bereich erforderlich?

    Die Backend-Entwicklung befasst sich mit der Serverseite einer Anwendung, während die Frontend-Entwicklung für die Benutzeroberfläche zuständig ist. Backend-Entwickler müssen über Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, Python oder Ruby verfügen und sich mit Datenbanken und Serverkonfiguration auskennen. Sie müssen außerdem in der Lage sein, komplexe Algorithmen zu implementieren und Sicherheitsaspekte zu berücksichtigen.

  • Wie werden Datenbanken in der Backend-Entwicklung effektiv verwaltet und abgefragt?

    Datenbanken werden in der Backend-Entwicklung effektiv verwaltet, indem man geeignete Datenbankmanagementsysteme wie MySQL oder PostgreSQL verwendet. Die Abfrage von Daten erfolgt durch SQL-Statements, die spezifische Informationen aus der Datenbank abrufen. Indexe und Indizes können verwendet werden, um die Abfragegeschwindigkeit zu optimieren und die Datenbankleistung zu verbessern.

  • Wie kann man vermeiden, Frontend und Backend zu vermischen?

    Um Frontend und Backend zu trennen, sollten klare Schnittstellen definiert werden, über die die Kommunikation zwischen den beiden erfolgt. Das Frontend sollte nur auf die bereitgestellten APIs des Backends zugreifen und keine direkten Zugriffe auf die Datenbank oder Geschäftslogik haben. Außerdem ist es hilfreich, klare Zuständigkeiten und Aufgabenbereiche für Frontend- und Backend-Entwickler festzulegen, um eine klare Trennung der Verantwortlichkeiten zu gewährleisten.

Ähnliche Suchbegriffe für Scalability:


  • Advanced .NET Debugging
    Advanced .NET Debugging

    Mario Hewardt's Advanced .NET Debugging is an excellent resource for both beginner and experienced developers working with .NET. The book is also packed with many debugging tips and discussions of CLR internals, which will benefit developers architecting software. Jeffrey Richter, consultant, trainer, and author at Wintellect   Mario has done it again. His Advanced Windows Debugging (coauthored with Daniel Pravat) is an invaluable resource for native code debugging, and Advanced .NET Debugging achieves the same quality, clarity, and breadth to make it just as invaluable for .NET debugging. Mark Russinovich, Technical Fellow, Microsoft Corporation The Only Complete, Practical Guide to Fixing the Toughest .NET Bugs   Advanced .NET Debugging is the first focused, pragmatic guide to tracking down today's most complex and challenging .NET application bugs. It is the only book to focus entirely on using powerful native debugging tools, including WinDBG, NTSD, and CDB, to debug .NET applications. Using these tools, author Mario Hewardt explains how to identify the real root causes of problemsfar more quickly than you ever could with other debuggers.   Hewardt first introduces the key concepts needed to successfully use .NET's native debuggers. Next, he turns to sophisticated debugging techniques, using real-world examples that demonstrate many common C# programming errors.   This book enables you to Make practical use of postmortem debugging, including PowerDBG and other power tools Understand the debugging details and implications of the new .NET CLR 4.0 Master and successfully use Debugging Tools for Windows, as well as SOS, SOSEX, CLR Profiler, and other powerful tools Gain a deeper, more practical understanding of CLR internals, such as examining thread-specific data, managed heap and garbage collector, interoperability layer, and .NET exceptions Solve difficult synchronization problems, managed heap problems, interoperability problems, and much more Generate and successfully analyze crash dumps 

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Algorithmen und Datenstrukturen
    Algorithmen und Datenstrukturen

    Dieses moderne Lehrbuch zum Thema Algorithmen und Datenstrukturen führt auf systematische Art und Weise in die Kunst der Programmierung ein und liefert sowohl das dazu erforderliche Wissen als auch das Handwerkszeug. Es behandelt in drei Teilen nicht nur das Entwerfen, die Gestaltung und die Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen, sondern vermittelt auch das Verständnis für ausgewählte Algorithmen zur Lösung von Standardaufgaben sowie die Konzepte und Methoden für das Design der Architektur von größeren Programmsystemen. Ausgehend von einer fundierten Darstellung der Grundlagen wird anhand von vielen Beispielen und illustriert durch eine Fülle von Abbildungen gezeigt, wie man von einer Aufgabenstellung zu ihrer algorithmischen Lösung gelangt. Die Motivation, die Erläuterung und die Anwendung der wichtigsten Paradigmen zur Gestaltung der Architektur von größeren Programmsystemen runden den behandelten Stoff ab. Der durchgängig verwendete, leicht erlern- und gut lesbare Pseudocode gestattet es, den Blick auf das Wesentliche zu richten, und erlaubt eine einfache Übertragung der behandelten Algorithmen in eine konkrete Programmiersprache. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Software Engineering, aber auch an Studierende anderer Studienrichtungen, für die eine Grundausbildung in Algorithmen und Programmierung vorgesehen ist, wie z.B. die Bioinformatik. Über die Autoren Gustav Pomberger ist Vorstand des Instituts für Wirtschaftsinformatik - Software Engineering an der Johannes Kepler Universität in Linz. Heinz Dobler ist Leiter des Masterstudiengangs Software Engineering der Fachhochschule Oberösterreich in Hagenberg. Beide beschäftigen sich seit vielen Jahren sowohl in der Forschung als auch in der Lehre mit der systematischen Entwicklung von Algorithmen, Datenstrukturen und Architekturen großer Softwaresysteme. Über den Inhalt TEIL I: Algorithmen und Datenstrukturen Einführung, Grundbegriffe und elementare Konzepte Struktur und systematischer Entwurf von Algorithmen Grundkonzepte zur Modellierung von Datenobjekten Rekursive Algorithmen und Laufzeitkomplexität von Algorithmen TEIL II: Elementare Algorithmen für Standardaufgaben (Auswahl) Suchalgorithmen und Sortieralgorithmen Algorithmen zur Erzeugung von Zufallszahlen Exhaustionsalgorithmen und Algorithmen auf Zeichenketten TEIL III: Elementare Programmierparadigmen Modulorientierte Programmierung Datenorientierte Programmierung Objektorientierte Programmierung Auf der Companion-Webseite Alle Abbildungen aus dem Buch (Für den Dozenten) Code für ausgewählte Algorithmen Beispielprogramme Compiler-Generator Coco-2

    Preis: 31.99 € | Versand*: 0 €
  • Häfele Bedienelement für Programmierung
    Häfele Bedienelement für Programmierung


    Preis: 84.50 € | Versand*: 0.00 €
  • Understanding Big Data Scalability: Big Data Scalability Series, Part I
    Understanding Big Data Scalability: Big Data Scalability Series, Part I

    Get Started Scaling Your Database Infrastructure for High-Volume Big Data Applications  “Understanding Big Data Scalability presents the fundamentals of scaling databases from a single node to large clusters. It provides a practical explanation of what ‘Big Data’ systems are, and fundamental issues to consider when optimizing for performance and scalability. Cory draws on many years of experience to explain issues involved in working with data sets that can no longer be handled with single, monolithic relational databases.... His approach is particularly relevant now that relational data models are making a comeback via SQL interfaces to popular NoSQL databases and Hadoop distributions.... This book should be especially useful to database practitioners new to scaling databases beyond traditional single node deployments.” —Brian O’Krafka, software architect  Understanding Big Data Scalability presents a solid foundation for scaling Big Data infrastructure and helps you address each crucial factor associated with optimizing performance in scalable and dynamic Big Data clusters.   Database expert Cory Isaacson offers practical, actionable insights for every technical professional who must scale a database tier for high-volume applications. Focusing on today’s most common Big Data applications, he introduces proven ways to manage unprecedented data growth from widely diverse sources and to deliver real-time processing at levels that were inconceivable until recently.   Isaacson explains why databases slow down, reviews each major technique for scaling database applications, and identifies the key rules of database scalability that every architect should follow.   You’ll find insights and techniques proven with all types of database engines and environments, including SQL, NoSQL, and Hadoop. Two start-to-finish case studies walk you through planning and implementation, offering specific lessons for formulating your own scalability strategy. Coverage includes  Understanding the true causes of database performance degradation in today’s Big Data environments Scaling smoothly to petabyte-class databases and beyond Defining database clusters for maximum scalability and performance Integrating NoSQL or columnar databases that aren’t “drop-in” replacements for RDBMSes Scaling application components: solutions and options for each tier Recognizing when to scale your data tier—a decision with enormous consequences for your application environment Why data relationships may be even more important in non-relational databases Why virtually every database scalability implementation still relies on sharding, and how to choose the best approach How to set clear objectives for architecting high-performance Big Data implementations  The Big Data Scalability Series is a comprehensive, four-part series, containing information on many facets of database performance and scalability. Understanding Big Data Scalability is the first book in the series.   Learn more and join the conversation about Big Data scalability at bigdatascalability.com.  

    Preis: 6.41 € | Versand*: 0 €
  • Wie kann das Schlüsselwort "- Programmierung" in verschiedenen Bereichen wie Informatik, Webentwicklung und Softwareentwicklung angewendet werden?

    In der Informatik bezieht sich das Schlüsselwort "- Programmierung" auf die Entwicklung von Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung von Problemen und zur Optimierung von Prozessen. In der Webentwicklung bezieht sich das Schlüsselwort "- Programmierung" auf die Verwendung von Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript, um interaktive und ansprechende Websites und Webanwendungen zu erstellen. In der Softwareentwicklung bezieht sich das Schlüsselwort "- Programmierung" auf die Erstellung von Anwendungen und Systemen mithilfe von Programmiersprachen wie Java, C++ oder Python, um spezifische Anforderungen zu erfüllen und komplexe Probleme zu lösen. In allen Bereichen ist die Programmierung ein wesentlicher Bestandteil, um innovative Lösungen zu entwickeln, die die Effizienz, Funktionalität und Benutzer

  • Wie können Datenbanken effektiv in einer Backend-Programmierung genutzt werden, um schnelle und zuverlässige Datenabfragen und -manipulationen zu ermöglichen?

    Datenbanken können effektiv genutzt werden, indem sie strukturierte Abfragen ermöglichen, um gezielt nach bestimmten Informationen zu suchen. Durch die Verwendung von Indizes und Optimierungen können Datenbankabfragen beschleunigt werden. Transaktionen und ACID-Eigenschaften gewährleisten die Zuverlässigkeit von Datenmanipulationen.

  • Wie kann das Konzept der objektorientierten Programmierung in verschiedenen Bereichen wie Softwareentwicklung, Webentwicklung und Datenanalyse angewendet werden?

    In der Softwareentwicklung ermöglicht die objektorientierte Programmierung die Modellierung von realen Objekten und deren Interaktionen, was zu einer klareren und strukturierteren Codebasis führt. In der Webentwicklung können objektorientierte Prinzipien verwendet werden, um die Wiederverwendbarkeit von Code zu verbessern und komplexe Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse können objektorientierte Konzepte verwendet werden, um Datenstrukturen zu modellieren und Analysealgorithmen zu implementieren, was zu einer effizienteren und wartungsfreundlicheren Codebasis führt. Insgesamt ermöglicht die objektorientierte Programmierung eine bessere Organisation, Wartbarkeit und Erweiterbarkeit von Code in verschiedenen Bereichen der Softwareentwicklung.

  • Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Frontend- und Backend-Frameworks und welche Vorteile bieten sie bei der Entwicklung von Webanwendungen?

    Frontend-Frameworks sind für die Gestaltung und Interaktion von Benutzeroberflächen zuständig, während Backend-Frameworks die Logik und Datenverarbeitung der Anwendung steuern. Frontend-Frameworks bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche und Interaktionen, während Backend-Frameworks die Sicherheit, Skalierbarkeit und Effizienz der Anwendung verbessern. Die Verwendung von beiden Frameworks ermöglicht eine klare Trennung von Präsentation und Logik, was die Entwicklung, Wartung und Skalierung von Webanwendungen erleichtert.

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