Hands-On DDD: von der Strategie bis zum technischen Design
Aktualisiert: 2023-06-11
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Data Mesh = verteilte Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aktualisiert: 2023-06-11
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Bewährte Patterns für komplexe Python-Projekte
Aktualisiert: 2023-06-11
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Bewährte Patterns für komplexe Python-Projekte
Aktualisiert: 2023-05-11
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Hands-On DDD: von der Strategie bis zum technischen Design
Aktualisiert: 2023-05-11
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Data Mesh = verteilte Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aktualisiert: 2023-05-11
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Bewährte Patterns für komplexe Python-Projekte
bekannte Architekturpatterns - endlich in idiomatischem Python
die Komplexität anspruchsvoller Projekte erfolgreich managen
den größten Nutzen aus den Testsuiten herausholen
Pythons Popularität wächst weiterhin und mit Python werden inzwischen komplexe Projekte realisiert. Viele Python-Entwicklerinnen und -Entwickler interessieren sich deshalb für High-Level-Design-Patterns wie hexagonale Architektur, ereignisgesteuerte Architektur und die strategischen Patterns, die durch das Domain-Driven Design vorgegeben sind. Das Übertragen dieser Patterns nach Python ist allerdings nicht immer einfach.In diesem Praxisbuch stellen Harry Percival und Bob Gregory von MADE.com erprobte Architekturpatterns vor, die Python-Entwickler dabei unterstützen, die Komplexität von Anwendungen im Griff zu behalten – und den größtmöglichen Nutzen aus den Testsuiten zu ziehen. Jedes Pattern wird durch Beispiele in schönem, idiomatischem Python illustriert; dabei wird die Weitschweifigkeit der Java- oder C#-Syntax vermieden.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Hands-On DDD: von der Strategie bis zum technischen Design
Anspruchsvolles Thema, von einem DDD-Praktiker gut lesbar aufgeschlüsselt
Fokus auf der strukturierten DDD-Denkweise und den zentralen Prinzipien
Konkrete Hilfestellungen, wann Patterns genutzt werden sollten und wann nicht
Kompakte Codebeispiele - gerade vollständig genug, um Grundideen zu vermitteln
Softwareentwicklung ist heutzutage anspruchsvoller denn je: Als Entwicklerin oder Entwickler müssen Sie technologische Trends im Blick behalten, aber genauso die Business Domains hinter der Software verstehen. Dieser Praxisratgeber beschreibt zentrale Patterns, Prinzipien und Praktiken, mit denen Sie Geschäftsbereiche analysieren, die Business-Strategie verstehen und, was am wichtigsten ist, Ihr Softwaredesign besser an den Geschäftsanforderungen ausrichten können.DDD-Praktiker Vlad Khononov zeigt Ihnen, wie diese Praktiken zu einer robusten Implementierung der Geschäftslogik führen und Ihr Softwaredesign und Ihre Softwarearchitektur zukunftsfähig machen. Abschließend wird DDD in Verbindung mit Microservices-basierten, Event-getriebenen und Data-Mesh-Architekturen beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Hands-On DDD: von der Strategie bis zum technischen Design
Anspruchsvolles Thema, von einem DDD-Praktiker gut lesbar aufgeschlüsselt
Fokus auf der strukturierten DDD-Denkweise und den zentralen Prinzipien
Konkrete Hilfestellungen, wann Patterns genutzt werden sollten und wann nicht
Kompakte Codebeispiele - gerade vollständig genug, um Grundideen zu vermitteln
Softwareentwicklung ist heutzutage anspruchsvoller denn je: Als Entwicklerin oder Entwickler müssen Sie technologische Trends im Blick behalten, aber genauso die Business Domains hinter der Software verstehen. Dieser Praxisratgeber beschreibt zentrale Patterns, Prinzipien und Praktiken, mit denen Sie Geschäftsbereiche analysieren, die Business-Strategie verstehen und, was am wichtigsten ist, Ihr Softwaredesign besser an den Geschäftsanforderungen ausrichten können.DDD-Praktiker Vlad Khononov zeigt Ihnen, wie diese Praktiken zu einer robusten Implementierung der Geschäftslogik führen und Ihr Softwaredesign und Ihre Softwarearchitektur zukunftsfähig machen. Abschließend wird DDD in Verbindung mit Microservices-basierten, Event-getriebenen und Data-Mesh-Architekturen beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Bewährte Patterns für komplexe Python-Projekte
bekannte Architekturpatterns - endlich in idiomatischem Python
die Komplexität anspruchsvoller Projekte erfolgreich managen
den größten Nutzen aus den Testsuiten herausholen
Pythons Popularität wächst weiterhin und mit Python werden inzwischen komplexe Projekte realisiert. Viele Python-Entwicklerinnen und -Entwickler interessieren sich deshalb für High-Level-Design-Patterns wie hexagonale Architektur, ereignisgesteuerte Architektur und die strategischen Patterns, die durch das Domain-Driven Design vorgegeben sind. Das Übertragen dieser Patterns nach Python ist allerdings nicht immer einfach.In diesem Praxisbuch stellen Harry Percival und Bob Gregory von MADE.com erprobte Architekturpatterns vor, die Python-Entwickler dabei unterstützen, die Komplexität von Anwendungen im Griff zu behalten – und den größtmöglichen Nutzen aus den Testsuiten zu ziehen. Jedes Pattern wird durch Beispiele in schönem, idiomatischem Python illustriert; dabei wird die Weitschweifigkeit der Java- oder C#-Syntax vermieden.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Hands-On DDD: von der Strategie bis zum technischen Design
Anspruchsvolles Thema, von einem DDD-Praktiker gut lesbar aufgeschlüsselt
Fokus auf der strukturierten DDD-Denkweise und den zentralen Prinzipien
Konkrete Hilfestellungen, wann Patterns genutzt werden sollten und wann nicht
Kompakte Codebeispiele - gerade vollständig genug, um Grundideen zu vermitteln
Softwareentwicklung ist heutzutage anspruchsvoller denn je: Als Entwicklerin oder Entwickler müssen Sie technologische Trends im Blick behalten, aber genauso die Business Domains hinter der Software verstehen. Dieser Praxisratgeber beschreibt zentrale Patterns, Prinzipien und Praktiken, mit denen Sie Geschäftsbereiche analysieren, die Business-Strategie verstehen und, was am wichtigsten ist, Ihr Softwaredesign besser an den Geschäftsanforderungen ausrichten können.DDD-Praktiker Vlad Khononov zeigt Ihnen, wie diese Praktiken zu einer robusten Implementierung der Geschäftslogik führen und Ihr Softwaredesign und Ihre Softwarearchitektur zukunftsfähig machen. Abschließend wird DDD in Verbindung mit Microservices-basierten, Event-getriebenen und Data-Mesh-Architekturen beleuchtet.
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Bewährte Patterns für komplexe Python-Projekte
bekannte Architekturpatterns - endlich in idiomatischem Python
die Komplexität anspruchsvoller Projekte erfolgreich managen
den größten Nutzen aus den Testsuiten herausholen
Pythons Popularität wächst weiterhin und mit Python werden inzwischen komplexe Projekte realisiert. Viele Python-Entwicklerinnen und -Entwickler interessieren sich deshalb für High-Level-Design-Patterns wie hexagonale Architektur, ereignisgesteuerte Architektur und die strategischen Patterns, die durch das Domain-Driven Design vorgegeben sind. Das Übertragen dieser Patterns nach Python ist allerdings nicht immer einfach.In diesem Praxisbuch stellen Harry Percival und Bob Gregory von MADE.com erprobte Architekturpatterns vor, die Python-Entwickler dabei unterstützen, die Komplexität von Anwendungen im Griff zu behalten – und den größtmöglichen Nutzen aus den Testsuiten zu ziehen. Jedes Pattern wird durch Beispiele in schönem, idiomatischem Python illustriert; dabei wird die Weitschweifigkeit der Java- oder C#-Syntax vermieden.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Bewährte Patterns für komplexe Python-Projekte
bekannte Architekturpatterns - endlich in idiomatischem Python
die Komplexität anspruchsvoller Projekte erfolgreich managen
den größten Nutzen aus den Testsuiten herausholen
Pythons Popularität wächst weiterhin und mit Python werden inzwischen komplexe Projekte realisiert. Viele Python-Entwicklerinnen und -Entwickler interessieren sich deshalb für High-Level-Design-Patterns wie hexagonale Architektur, ereignisgesteuerte Architektur und die strategischen Patterns, die durch das Domain-Driven Design vorgegeben sind. Das Übertragen dieser Patterns nach Python ist allerdings nicht immer einfach.In diesem Praxisbuch stellen Harry Percival und Bob Gregory von MADE.com erprobte Architekturpatterns vor, die Python-Entwickler dabei unterstützen, die Komplexität von Anwendungen im Griff zu behalten – und den größtmöglichen Nutzen aus den Testsuiten zu ziehen. Jedes Pattern wird durch Beispiele in schönem, idiomatischem Python illustriert; dabei wird die Weitschweifigkeit der Java- oder C#-Syntax vermieden.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Hands-On DDD: von der Strategie bis zum technischen Design
Anspruchsvolles Thema, von einem DDD-Praktiker gut lesbar aufgeschlüsselt
Fokus auf der strukturierten DDD-Denkweise und den zentralen Prinzipien
Konkrete Hilfestellungen, wann Patterns genutzt werden sollten und wann nicht
Kompakte Codebeispiele - gerade vollständig genug, um Grundideen zu vermitteln
Softwareentwicklung ist heutzutage anspruchsvoller denn je: Als Entwicklerin oder Entwickler müssen Sie technologische Trends im Blick behalten, aber genauso die Business Domains hinter der Software verstehen. Dieser Praxisratgeber beschreibt zentrale Patterns, Prinzipien und Praktiken, mit denen Sie Geschäftsbereiche analysieren, die Business-Strategie verstehen und, was am wichtigsten ist, Ihr Softwaredesign besser an den Geschäftsanforderungen ausrichten können.DDD-Praktiker Vlad Khononov zeigt Ihnen, wie diese Praktiken zu einer robusten Implementierung der Geschäftslogik führen und Ihr Softwaredesign und Ihre Softwarearchitektur zukunftsfähig machen. Abschließend wird DDD in Verbindung mit Microservices-basierten, Event-getriebenen und Data-Mesh-Architekturen beleuchtet.
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Bewährte Patterns für komplexe Python-Projekte
bekannte Architekturpatterns - endlich in idiomatischem Python
die Komplexität anspruchsvoller Projekte erfolgreich managen
den größten Nutzen aus den Testsuiten herausholen
Pythons Popularität wächst weiterhin und mit Python werden inzwischen komplexe Projekte realisiert. Viele Python-Entwicklerinnen und -Entwickler interessieren sich deshalb für High-Level-Design-Patterns wie hexagonale Architektur, ereignisgesteuerte Architektur und die strategischen Patterns, die durch das Domain-Driven Design vorgegeben sind. Das Übertragen dieser Patterns nach Python ist allerdings nicht immer einfach.In diesem Praxisbuch stellen Harry Percival und Bob Gregory von MADE.com erprobte Architekturpatterns vor, die Python-Entwickler dabei unterstützen, die Komplexität von Anwendungen im Griff zu behalten – und den größtmöglichen Nutzen aus den Testsuiten zu ziehen. Jedes Pattern wird durch Beispiele in schönem, idiomatischem Python illustriert; dabei wird die Weitschweifigkeit der Java- oder C#-Syntax vermieden.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Data Mesh = verteile Architekturen auch für das Datenmanagement!
Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird der Komplexität der Organisationsstrukturen, der immer zahlreicheren Datenquellen und dem steigenden Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. In diesem praxisorientierten Buch führt die Autorin Zhamak Dehghani in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Paradigma basierend auf Konzepten moderner verteilter Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt:innen, Entwickler:innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für die Verwaltung analytischer Daten. Dabei behandelt Data Mesh Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch den organisatorischen Wandel hin zu neuen Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
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Hands-On DDD: von der Strategie bis zum technischen Design
Anspruchsvolles Thema, von einem DDD-Praktiker gut lesbar aufgeschlüsselt
Fokus auf der strukturierten DDD-Denkweise und den zentralen Prinzipien
Konkrete Hilfestellungen, wann Patterns genutzt werden sollten und wann nicht
Kompakte Codebeispiele - gerade vollständig genug, um Grundideen zu vermitteln
Softwareentwicklung ist heutzutage anspruchsvoller denn je: Als Entwicklerin oder Entwickler müssen Sie technologische Trends im Blick behalten, aber genauso die Business Domains hinter der Software verstehen. Dieser Praxisratgeber beschreibt zentrale Patterns, Prinzipien und Praktiken, mit denen Sie Geschäftsbereiche analysieren, die Business-Strategie verstehen und, was am wichtigsten ist, Ihr Softwaredesign besser an den Geschäftsanforderungen ausrichten können.DDD-Praktiker Vlad Khononov zeigt Ihnen, wie diese Praktiken zu einer robusten Implementierung der Geschäftslogik führen und Ihr Softwaredesign und Ihre Softwarearchitektur zukunftsfähig machen. Abschließend wird DDD in Verbindung mit Microservices-basierten, Event-getriebenen und Data-Mesh-Architekturen beleuchtet.
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