designing-data-intensive-applications

데이터 중심 애플리케이션 설계 책 스터디

발표 정리

Part 1 데이터 시스템 기초

1. 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 유지보수하기 쉬운 애플리케이션
2. 데이터 모델과 질의 언어
3. 저장소와 검색
4. 부호화와 발전

Part 2 분산 데이터

5. 복제
6. 파티셔닝과 복제
7. 트랜잭션
8. 분산 시스템의 골칫거리
9. 일관성과 합의

Part 3 파생 데이터

10. 일괄 처리
11. 스트림 처리

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이번 스터디가 끝난 뒤 얻고 싶은 것

본 도서를 1회 완독, 데이터 저장/처리 관점에서 서비스 환경이 확장성, 성능, 신뢰성 등을 충족하기 위해 필요한 기술을 이해한다.

스터디 운영 방식

• 발표자료 작성

  • 노션 하단 캘린더에서 해당 스터디 일자에 개인별로 페이지를 생성하여 작성한다.
  • 학습하면서 어려웠거나 이해가 안 되는 점을 정리하여 추가한다. (스터디 때 팀원들과 논의할 수 있도록)
  • 주 목적은 학습이므로 문서 작성에 너무 많은 리소스를 들일 필요는 없다. (하지만 public하게 노출되는 만큼 퀄리티가 유지되면 좋다)
  • 발표자로 선정된 스터디원의 발표 자료는 repository에 업로드한다. (이후 수정은 스터디원들이 자유롭게)

• 오프라인 모임

  • 스터디는 매주 일요일 오전 스터디 카페를 통해 2시간 진행한다.

• 발표 방식

  • 매주 모임 때 랜덤으로 1명을 지정하여 발표를 수행한다. (고로 발표 자료는 모두가 준비한다)
  • 흥미있거나 자신있는 챕터라면 스터디 당일 자원하여 발표할 수 있다. (권장)
  • 발표 시간에는 학습 중 모르거나 어려웠던 부분을 서로 질문하고 답변하는 시간을 갖는다.
    • 발표자라고 해서 꼭 잘 알지 못해도 된다.