Fundamentos de la computación distribuida para Big Data

La creación de software que se adapte a millones de usuarios y procese petabytes de datos requiere ir más allá de una sola máquina.Comprender cómo se coordinan los equipos a través de una red es la base de la ingeniería de backend moderna y el big data. Este curso basado en texto lo guiará a través de los conceptos esenciales de los sistemas distribuidos, y le permitirá pasar de pensar en aplicaciones locales de un solo hilo a diseñar arquitecturas resilientes y escalables horizontalmente que impulsan las plataformas en la nube actuales. Lo que aprenderás: - Comprenda la terminología fundamental del sistema distribuido, incluida la latencia, el rendimiento y la escala horizontal frente a la vertical. - Analizar las compensaciones del teorema CAP y cómo influyen en el diseño de bases de datos y la consistencia de los datos. - Explore los protocolos de comunicación y los mecanismos de transmisión de mensajes que permiten coordinar nodos independientes. - Estudiar estrategias de tolerancia a fallas, conceptos básicos de consenso y cómo los sistemas detectan y se recuperan de fallas de nodos. - Examine los patrones modernos como las arquitecturas basadas en eventos y las estrategias de partición utilizadas en el procesamiento de big data. Comenzará con los conceptos básicos de la comunicación de red y las arquitecturas de sistemas antes de sumergirse en la replicación, el consenso y los patrones de escalado modernos nativos de la nube.A través de explicaciones escritas claras, escenarios prácticos y ejercicios conceptuales, construirá un modelo mental robusto de entornos distribuidos. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes, aspirantes a ingenieros de datos y arquitectos de sistemas que desean una base teórica sólida antes de trabajar con herramientas de big data.No se requiere experiencia previa con sistemas distribuidos. Comience a leer hoy para dominar los patrones de arquitectura que mantienen los sistemas globales en funcionamiento.