Informatyka
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Rajesh Sheth, Rohan...
Becoming a solutions architect requires a hands-on approach, and this edition of the Solutions Architect's Handbook brings exactly that. This handbook will teach you how to create robust, scalable, and fault-tolerant solutions and next-generation architecture designs in a cloud environment. It will also help you build effective product strategies for your business and implement them from start to finish.This new edition features additional chapters on disruptive technologies, such as Internet of Things (IoT), quantum computing, data engineering, and machine learning. It also includes updated discussions on cloud-native architecture, blockchain data storage, and mainframe modernization with public cloud.The Solutions Architect's Handbook provides an understanding of solution architecture and how it fits into an agile enterprise environment. It will take you through the journey of solution architecture design by providing detailed knowledge of design pillars, advanced design patterns, anti-patterns, and the cloud-native aspects of modern software design.By the end of this handbook, you'll have learned the techniques needed to create efficient architecture designs that meet your business requirements.
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Kamal Arora
Becoming a solutions architect gives you the flexibility to work with cutting-edge technologies and define product strategies. This handbook takes you through the essential concepts, design principles and patterns, architectural considerations, and all the latest technology that you need to know to become a successful solutions architect.This book starts with a quick introduction to the fundamentals of solution architecture design principles and attributes that will assist you in understanding how solution architecture benefits software projects across enterprises. You'll learn what a cloud migration and application modernization framework looks like, and will use microservices, event-driven, cache-based, and serverless patterns to design robust architectures. You'll then explore the main pillars of architecture design, including performance, scalability, cost optimization, security, operational excellence, and DevOps. Additionally, you'll also learn advanced concepts relating to big data, machine learning, and the Internet of Things (IoT). Finally, you'll get to grips with the documentation of architecture design and the soft skills that are necessary to become a better solutions architect.By the end of this book, you'll have learned techniques to create an efficient architecture design that meets your business requirements.
Solutions Architect's Interview. Winning strategies and effective tactics for interview success
Saurabh Shrivastava, Neelanjali Srivastav, Dhiraj Thakur, Sanjeet...
The Solutions Architect role sits at the intersection of technology, business strategy, and communication. Excelling in it takes more than technical expertise—it demands architectural thinking, leadership, and problem-solving skills. This book guides you in achieving this balance, walking you through every stage of becoming a Solutions Architect.It begins by unpacking what the role truly involves and then progresses into the nuances of interview preparation across multiple domains. You’ll learn how to structure your responses to scenario-based questions, highlight both your technical proficiency and soft skills, and position yourself as a strategic problem solver. Each chapter offers practical exercises, frameworks, and real interview examples that help you build the confidence and insight to stand out. The final chapter guides you through your first 90 days as a new Solutions Architect, aligning with business goals, understanding organizational architecture, and building credibility.By the end of this book, you’ll have the technical, behavioral, and strategic foundation to ace your interviews and thrive in any Solutions Architect role.
Charalampos S Arapidis, Charalampos S. Arapidis
Sonar is an open source platform used by development teams to manage source code quality. Sonar has been developed with this main objective in mind: make code quality management accessible to everyone with minimal effort. As such, Sonar provides code analyzers, reporting tools, manual reviews, defect-hunting modules, and TimeMachine as core functionalities. It also comes with a plugin mechanism enabling the community to extend the functionality, making Sonar the one-stop-shop for source code quality by addressing not only the developer's requirements, but also the manager's needs.The Sonar Code Quality Testing Essentials book will help you understand the different factors that define code quality and how to improve your own or your team's code using Sonar.You will learn to use Sonar effectively and explore the quality of your source code in the following axes:Coding StandardsDocumentation and CommentsPotential Bugs and DefectsUnit Testing CoverageDesign and ComplexityThrough practical examples, you will customize Sonar components and widgets to identify areas where your source code is lacking. The book goes down to proposing good practices and common solutions that you can put to use to improve such code.You will start with installing and setting up a Sonar server and performing your first project analysis. Then you will go through the process of creating a custom and balanced quality profile exploring all Sonar components through practical examples. After reading the book, you will be able to analyze any project using Sonar and know how to read and evaluate quality metrics.Hunting potential bugs and eliminating complexity are the hottest topics regarding code quality. The book will guide you through the process of finding such problematic areas, leveraging and customizing the most appropriate components. Knowing the best tool for each task is essential. While you improve code and design through the book, you will notice that metrics go high and alerts turn green. You will use the Time Machine and the Timeline to examine how your changes affected the quality.Sonar Code Quality Testing Essentials will enable you to perform custom quality analysis on any Java project and quickly gain insight on even large code bases, as well as provide possible solutions to code defects and complexity matters.
Alistair McDonald, Brian Fitzpatrick
As a busy administrator, you know Spam is a major distraction in todays network. The effects range from inappropriate content arriving in the mailboxes up to contact email addresses placed on a website being deluged with unsolicited mail, causing valid enquiries and sales leads to be lost and wasting employee time. The perception of the problem of spam is as big as the reality. In response to the growing problem of spam, a number of free and commercial applications and services have been developed to help network administrators and email users combat spam. Its up to you to choose and then get the most out of an antispam solution. Free to use, flexible, and effective, SpamAssassin has become the most popular open source antispam application. Its unique combination of power and flexibility make it the right choice. This book will now help you set up and optimize SpamAssassin for your network.
Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II
Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das,...
Apache Spark jest oprogramowaniem open source, przeznaczonym do klastrowego przetwarzania danych dostarczanych w różnych formatach. Pozwala na uzyskanie niespotykanej wydajności, umożliwia też pracę w trybie wsadowym i strumieniowym. Framework ten jest również świetnie przygotowany do uruchamiania złożonych aplikacji, włączając w to algorytmy uczenia maszynowego czy analizy predykcyjnej. To wszystko sprawia, że Apache Spark stanowi znakomity wybór dla programistów zajmujących się big data, a także eksploracją i analizą danych. To książka przeznaczona dla inżynierów danych i programistów, którzy chcą za pomocą Sparka przeprowadzać skomplikowane analizy danych i korzystać z algorytmów uczenia maszynowego, nawet jeśli te dane pochodzą z różnych źródeł. Wyjaśniono tu, jak dzięki Apache Spark można odczytywać i ujednolicać duże zbiory informacji, aby powstawały niezawodne jeziora danych, w jaki sposób wykonuje się interaktywne zapytania SQL, a także jak tworzy się potoki przy użyciu MLlib i wdraża modele za pomocą biblioteki MLflow. Omówiono również współdziałanie aplikacji Sparka z jego rozproszonymi komponentami i tryby jej wdrażania w poszczególnych środowiskach. W książce: API strukturalne dla Pythona, SQL, Scali i Javy operacje Sparka i silnika SQL konfiguracje Sparka i interfejs Spark UI nawiązywanie połączeń ze źródłami danych: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3 i Kafka operacje analityczne na danych wsadowych i strumieniowanych niezawodne potoki danych i potoki uczenia maszynowego Spark: twórz skalowalne i niezawodne aplikacje big data!
Spark. Zaawansowana analiza danych
Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh...
Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna! Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania. Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań! Przykłady prezetnowane w książce obejmują: Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich Wikipedia i ukryta analiza semantyczna Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo Analiza danych genomicznych i projekt BDG Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder Poznaj potencjał i wydajność Apache Spark!