Architecture logicielle : Les parties difficiles
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com Il n'y a pas de décisions faciles à prendre en matière d'architecture logicielle. Au contraire, il y a de nombreuses parties difficiles - des problè...
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Format: | Buch |
Sprache: | fre |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com Il n'y a pas de décisions faciles à prendre en matière d'architecture logicielle. Au contraire, il y a de nombreuses parties difficiles - des problèmes difficiles ou des questions pour lesquelles il n'existe pas de meilleures pratiques - qui te forcent à choisir entre divers compromis. Ce livre t'apprendra à réfléchir de façon critique aux compromis qu'impliquent les architectures distribuées.
Neal Ford, Mark Richards, Pramod Sadalage et Zhamak Dehghani, vétérans de l'architecture et consultants en exercice, discutent des stratégies permettant de choisir une architecture appropriée. En entremêlant l'histoire d'un groupe fictif de professionnels de la technologie - l'escouade des Sysops - ils examinent tout, de la façon de déterminer la granularité des services, de gérer les flux de travail et l'orchestration, de gérer et de découpler les contrats, et de gérer les transactions distribuées, à la façon d'optimiser les caractéristiques opérationnelles, telles que l'évolutivité, l'élasticité et la performance.
En se concentrant sur les questions couramment posées, ce livre fournit des techniques pour t'aider à découvrir et à peser les compromis lorsque tu affrontes les problèmes auxquels tu es confronté en tant qu'architecte.
Analyse les compromis et documente efficacement tes décisions.
Prendre de meilleures décisions concernant la granularité des services
Comprendre les complexités de l'éclatement des applications monolithiques
Gérer et découpler les contrats entre les services
Traiter les données dans une architecture hautement distribuée
Apprendre des modèles pour gérer le flux de travail et les transactions lors de la décomposition des applications. |
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