Description
데이터 엔지니어링, 경험을 구조화하고 패턴으로 표준화하다
데이터 파이프라인을 설계하다 보면, 프로젝트가 달라져도 놀랍도록 비슷한 문제를 반복해서 마주하게 됩니다.
이 책은 이러한 반복이 개인의 역량 부족이 아니라, 표준화된 패턴과 전략이 부재했기 때문이라고 말합니다.
데이터 수집, 오류 처리, 멱등성, 데이터 품질, 관찰 가능성까지 현업 데이터 엔지니어가 매번 고민해 온 핵심 과제를 디자인 패턴으로 정리해 제시합니다. 패턴별로 언제 사용해야 하는지, 어떤 해결책이 있으며 어떤 트레이드오프가 따르는지를 함께 설명해 설계 판단의 기준을 명확히 합니다. 기술 스택과 환경이 바뀌어도 재사용할 수 있는 원칙을 통해, 더 탄력적이고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 설계하도록 돕는 실무형 가이드입니다.
주요 내용
● 반복되는 데이터 엔지니어링 문제를 패턴으로 일반화
● 데이터 수집부터 운영·모니터링까지, 워크플로 전반에서 다루는 실무 핵심 과제
● 설계 트레이드오프를 탐색하고 효과적인 멀티 에이전트 시스템 구현하기
● 기술 스택에 종속되지 않는 설계 원칙 강조
이 책은 이러한 반복이 개인의 역량 부족이 아니라, 표준화된 패턴과 전략이 부재했기 때문이라고 말합니다.
데이터 수집, 오류 처리, 멱등성, 데이터 품질, 관찰 가능성까지 현업 데이터 엔지니어가 매번 고민해 온 핵심 과제를 디자인 패턴으로 정리해 제시합니다. 패턴별로 언제 사용해야 하는지, 어떤 해결책이 있으며 어떤 트레이드오프가 따르는지를 함께 설명해 설계 판단의 기준을 명확히 합니다. 기술 스택과 환경이 바뀌어도 재사용할 수 있는 원칙을 통해, 더 탄력적이고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 설계하도록 돕는 실무형 가이드입니다.
주요 내용
● 반복되는 데이터 엔지니어링 문제를 패턴으로 일반화
● 데이터 수집부터 운영·모니터링까지, 워크플로 전반에서 다루는 실무 핵심 과제
● 설계 트레이드오프를 탐색하고 효과적인 멀티 에이전트 시스템 구현하기
● 기술 스택에 종속되지 않는 설계 원칙 강조
데이터 엔지니어링 디자인 패턴 (데이터 수집부터 품질, 오케스트레이션, 관찰 가능성까지 반복되는 문제를 해결하는 70가지 패턴 전략)
$35.00