ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Site Reliability Engineering. Jak Google zarządza systemami producyjnymi Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Richard Murphy

Autorzy:
Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Richard Murphy
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
504
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Książka

niedostępna

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Ebook 29,90 zł najniższa cena z 30 dni

79,00 zł (-50%)
39,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

29,90 zł najniższa cena z 30 dni

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Historia firmy Google może być analizowana na wiele sposobów. Można podziwiać jej błyskawiczny rozwój i niesamowitą umiejętność skalowania usług. Na uwagę zasługuje jej innowacyjność i zaangażowanie w rozwijanie technologii, które jeszcze wczoraj wydawały się fikcją. Nie możemy traktować tradycji jako autorytetu, musimy nauczyć się myśleć od nowa i nie mamy czasu na czekanie — tak brzmi filozofia firmy, która przyświeca jej ogromnemu sukcesowi. W ten sposób narodziły się praktyki z obszarów rozwoju oprogramowania, ale i zarządzania zwane SRE: Site Reliability Engineering. Każda firma może je zastosować, ale tylko Google mógł je wymyślić.

Jeśli chcesz zrozumieć filozofię SRE, trzymasz w ręku właściwą, choć nietypową książkę. Jest to zbiór najciekawszych esejów i artykułów autorstwa osób odpowiedzialnych za SRE w Google. Z lektury tych esejów dowiesz się, w jaki sposób zaangażowanie w cały cykl życia oprogramowania umożliwił skuteczne budowanie, wdrażanie, monitorowanie i konserwowanie jednych z największych systemów informatycznych świata. Poznasz zasady i praktyki, które pozwalają inżynierom z Google tworzyć bardziej skalowalne i niezawodne oraz wydajniejsze systemy. Zaprezentowane tu podejście SRE możesz naturalnie bezpośrednio wdrożyć w swojej organizacji.

W tej książce:

  • wyjaśniono, czym jest Site Reliability Engineering (SRE) i dlaczego podejście to różni się od tradycyjnych praktyk z branży IT,
  • opisano wzorce, operacje i obszary zainteresowania wpływające na pracę inżynierów SRE,
  • przedstawiono zasady codziennej pracy inżynierów SRE,
  • pokazano, jak budować duże rozproszone systemy informatyczne i nimi zarządzać,
  • skomentowano stosowane w Google dobre praktyki z obszaru szkoleń, komunikacji i spotkań.

SRE — niezbędne, gdy podstawą sukcesu jest niezawodność systemu!


Betsy Beyer pisze dokumentacje techniczne dla Google. Specjalizuje się w podejściu SRE. Kilka lat temu była wykładowcą na Stanford University.

Chris Jones jest inżynierem SRE odpowiedzialnym za Google App Engine. Wcześniej odpowiadał za statystyki reklam, hurtownie danych i system pomocy technicznej w Google.

Jennifer Petoff jest menedżerem programu w zespole SRE w Google. Zarządzała dużymi globalnymi projektami z wielu dziedzin, takich jak badania naukowe, inżynieria czy kadry.

Niall Murphy kieruje zespołem SRE odpowiedzialnym za reklamy w Google. Przewodniczy organizacji INEX — irlandzkiego huba internetowego. Jest też autorem lub współautorem wielu prac i książek technicznych.

Winter Sale! / Ebooki -50%, książki -40%, audiobooki po 16,90zł

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Chris Jones jest inżynierem SRE odpowiedzialnym za Google App Engine. Wcześniej odpowiadał za statystyki reklam, hurtownie danych i system pomocy technicznej w Google.

Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Richard Murphy - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
79,00 zł
Niedostępna
Ebook
39,50 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.