# 데이터 중심 애플리케이션 설계

## Part 2. 분산 데이터

[[복제]] 대 [[파티셔닝]]

05장 [[복제]]
06장 [[파티셔닝]]

p.132

# Part 1. 데이터 시스템의 기초

## 04장. 부호화와 발전

[[애플리케이션]]


## 03장. 저장소와 검색

[[데이터베이스]]
[[데이터 구조]]





## 02장. 데이터 모델과 질의 언어

[[그래프형 데이터 모델]]
[[데이터 시스템의 기초]]
[[트리플 저장소 모델]]
[[시멘틱 웹]]

## 01장. 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 유지보수하기 쉬운 애플리케이션

[[소프트웨어 시스템 설계 원칙]]

[[신뢰성]]<sup>reliability</sup>
[[확장성]]<sup>scalability</sup>
[[유지보수성]]<sup>maintainability</sup>

[[계산 중심]] compute-intensive
[[데이터 중심]] data-intensive

많은 애플리케이션은 다음을 필요로 한다.

- 구동 애플리케이션이나 다른 애플리케이션에서 나중에 다시 데이터를 찾을 수 있게 데이터를 저장 ([[데이터베이스]])
- 읽기 속도 향상을 위해 값비싼 수행 결과를 기억 ([[캐시]])
- 사용자가 키워드로 데이터를 검색하거나 다양한 방법으로 필터링할 수 있게 제공 ([[검색 색인]], [[search index]])
- 비동기 처리를 위해 다른 프로세스로 메시지 보내기 ([[스트림 처리]], [[stream processing]])
- 주기적으로 대량의 누적된 데이터를 분석 ([[일괄 처리]], [[batch processing]])

신뢰할 수 있고 확장 가능하며 [[유지보수]]하기 쉬운 [[시스템]]을 지탱하는 핵심 [[아이디어]]

[[기술]], [[데이터]]
[[하둡]], [[스파크]] 오픈소스 대용량 분산 데이터 처리 솔루션

## Ref

- http://github.com/ept/ddia-references