book

Fundamentos de los sistemas escalables

by Ian Gorton

September 2024

Intermediate to advanced

340 pages

10h 39m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

Book available

Read now

Unlock full access

¿Por qué escalabilidad?A quién va dirigido este libroLo que aprenderásNota para educadoresConvenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
¿Qué es la escalabilidad?Ejemplos de escala del sistema a principios de la década de 2000¿Cómo hemos llegado hasta aquí? Breve historia del crecimiento del sistemaEscalabilidad Principios básicos de diseñoEscalabilidad y costesCompromisos de escalabilidad y arquitecturaRendimientoDisponibilidadSeguridadManejabilidadResumen y lecturas complementarias
Arquitectura básica del sistemaEscala hacia fueraEscalar la base de datos con cachéDistribuir la base de datosMúltiples niveles de procesamientoAumentar la capacidad de respuestaEscalabilidad de sistemas y hardwareResumen y lecturas complementarias
Aspectos básicos de las comunicacionesHardware de comunicacionesSoftware de comunicacionesInvocación remota de métodosFallos parcialesConsenso en sistemas distribuidosEl tiempo en los sistemas distribuidosResumen y lecturas complementarias
¿Por qué la concurrencia?HilosOrden de ejecución de los hilosProblemas con los hilosCondiciones de la carreraBloqueosEstados del hiloCoordinación del hiloPiscinas de hilosSincronización de barrerasColecciones a prueba de hilosResumen y lecturas complementarias
Diseño de serviciosInterfaz de programación de aplicaciones (API)Servicios de diseñoGestión estatalServidores de aplicacionesEscala horizontalEquilibrio de cargaPolíticas de distribución de la cargaMonitoreo de la saludElasticidadSesión AfinidadResumen y lecturas complementarias
Caché de aplicacionesCaché webControl de cachéCaduca y Última modificaciónEtagResumen y lecturas complementarias
Introducción a la mensajeríaPrimitivas de mensajeríaPersistencia de mensajesPublicar-SuscribirReplicación de mensajesEjemplo: RabbitMQMensajes, intercambios y colasDistribución y concurrenciaCompromisos entre seguridad de los datos y rendimientoCompromisos de disponibilidad y rendimientoPatrones de mensajeríaConsumidores competidoresProcesamiento Exactamente Una VezMensajes de envenenamientoResumen y lecturas complementarias

Los atractivos de ServerlessGoogle App EngineLo básicoEntorno Estándar GAEAutoescaladoAWS LambdaCiclo de vida de la función lambdaConsideraciones sobre la ejecuciónEscalabilidadCaso práctico: Equilibrar el rendimiento y los costesElegir los valores de los parámetrosDiseño del estudio de parámetros de autoescalado GAEResultadosResumen y lecturas complementarias
El movimiento hacia los microserviciosAplicaciones monolíticasRomper el monolitoImplementación de microserviciosPrincipios de los microserviciosResiliencia en microserviciosFallos en cascadaPatrón de mamparoResumen y lecturas complementarias
Bases de datos distribuidasEscalado de bases de datos relacionalesAumentar la escalaAmpliación: Réplicas de lecturaReducción de escala: Particionar los datosEjemplo: Oracle RACEl movimiento hacia NoSQLModelos de datos NoSQLLenguajes de consultaDistribución de datosEl teorema CAPResumen y lecturas complementarias
¿Qué es la coherencia final?Ventana de incoherenciaLee tus propios escritosConsistencia ajustableQuórum de lectura y escrituraRéplica de reparaciónReparación activaReparación pasivaManejo de conflictosGana el último escritorVectores de versiónResumen y lecturas complementarias
Introducción a la coherencia fuerteModelos de coherenciaTransacciones distribuidasCompromiso en dos fases2PC Modos de falloAlgoritmos de consenso distribuidoBalsaElección de LíderGran coherencia en la prácticaVoltDBLlave en mano de Google CloudResumen y lecturas complementarias
RedisModelo de datos y APIDistribución y replicaciónPuntos fuertes y débilesMongoDBModelo de datos y APIDistribución y replicaciónPuntos fuertes y débilesAmazon DynamoDBModelo de datos y APIDistribución y replicaciónPuntos fuertes y débilesResumen y lecturas complementarias
Arquitecturas dirigidas por eventosApache KafkaTemasProductores y consumidoresEscalabilidadDisponibilidadResumen y lecturas complementarias
Introducción al procesamiento de flujosPlataformas de procesamiento de flujosCaso práctico: Apache FlinkAPI del flujo de datosEscalabilidadSeguridad de los datosConclusiones y lecturas adicionales
AutomatizaciónObservabilidadPlataformas de ImplementaciónLagos de datosOtras lecturas y conclusiones

Content preview from Fundamentos de los sistemas escalables

Sobre el autor

Ian Gorton tiene 30 años de experiencia como arquitecto de software, autor, profesor de informática y consultor. Se ha centrado en las tecnologías distribuidas desde sus tiempos de estudiante de posgrado y ha trabajado en sistemas de software a gran escala en ámbitos como la banca, las telecomunicaciones, la administración pública, la sanidad y la modelización y simulación científicas. Durante este tiempo, ha visto evolucionar los sistemas de software hasta la escala masiva a la que operan rutinariamente en la actualidad.

Ian ha escrito tres libros, entre ellos Essential Software Architecture y Data Intensive Computing, y es autor de más de 200 publicaciones científicas y profesionales sobre arquitectura e ingeniería de software. En el Instituto de Ingeniería de Software Carnegie Mellon, dirigió proyectos de I+D sobre big data y sistemas masivamente escalables, y ha seguido trabajando, escribiendo y dando conferencias sobre estos temas desde que se incorporó a la Universidad Northeastern como profesor de informática en 2015. Es doctor por la Universidad Sheffield Hallam (Reino Unido) y miembro sénior de la IEEE Computer Society.