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오늘날의 대부분의 애플리케이션은 계산중심이 아닌 데이터중심적이다. CPU 성능은 성능을 제한하는 요소가 아니고, 문제는 데이터의양, 복잡도, 변화 속도 이다.

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많은 app은 다음의 기능을 필요로 한다.

• Database: 앱이 나중에 다시 데이터를 찾을 수 있게 데이터를 저장한다.
• Cache: 읽기 속도 향상을 위해 값비싼 수행 결과를 기억한다.
• Search Index: 키워드로 검색하거나, 필터링 할 수 있게 제공한다.
• Stream processing: 비동기 처리를 위해 다른 프로세스로 메세지 보내기
• Batch processing: 주기적으로 대량의 누적된 데이터를 분석한다.

많은 생각 없이 application 을 만들 수 있는 이유는 데이터 시스템이 충분히 추상화가 되어있기 때문이다.

하지만, 간단한 일이 아니다. application 의 요구사항은 다르고 각 시스템마다 다양한 특성을 가지고 있기 때문에 어떤 도구와 어떤 접근 방식이 수행중인 작업에 적합한지 생각해야 한다.

이 책은 시스템의 원칙과 실용성, 그리고 이를 활용한 데이터 중심 애플리케이션을 개발하는 방법을 담고있다.

신뢰할 수 있고, 확장 가능하며, 유지보수하기 쉽게 만들기 위한 기초적인 노력을 먼저 살펴본다.

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데이터 시스템에 대한 생각 (Thinking About Data Systems)

DB, queue, cache 등 매우 다른 범주에 속하는 도구이지만, 각각은 다른 접근 패턴을 가지고 있으면서도 그 경계가 조금씩 허물어지고 있다.

• message queue

점점 application 은 단일 도구로 데이터 처리와 저장을 모두 만족시킬 수 없다. 대신에 작업(work)을 하나의 도구에 효율적으로 수행할 수 있는 task 로 쪼개고, 그 각 도구들을 application code 를 이용해 연결한다.

다양한 구성요소를 결합한 데이터 시스템의 예