Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Architecting Data-Intensive SaaS Applications: Building Scalable Software with SnowflakeНазвание: Architecting Data-Intensive SaaS Applications: Building Scalable Software with Snowflake
Автор: William Waddington, Kevin McGinley
Издательство: O’Reilly Media, Inc.
Год: 2021
Страниц: 80
Язык: английский
Формат: pdf, epub
Размер: 10.1 MB

Through explosive growth in the past decade, data now drives significant portions of our lives, from crowdsourced restaurant recommendations to AI systems identifying effective medical treatments. Software developers have unprecedented opportunity to build data applications that generate value from massive datasets across use cases such as customer 360, application health and security analytics, the IoT, machine learning, and embedded analytics.

Data applications are customer- or employee-facing applications that process large volumes of complex and fast-changing data, embedding analytics capabilities that allow users to harness their data directly within the application. Data applications are typically built by software companies that market their applications to other businesses. As you learn about some of the most common use cases of data applications in Chapter 1, you will get a sense of the breadth of this landscape. Truly, we are living in a time when most applications are becoming data applications.

Скачать Architecting Data-Intensive SaaS Applications







ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!







Автор: Ingvar16 1-05-2021, 04:05 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2024     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности