Podsumowanie roku czyli książki o bazach danych i IT które przeczytałem w 2022.

Tomasz Gintowt
4 min readDec 27, 2022

--

“Książkowe” posumowanie roku 2022. Czytanie rozwija, to wiemy nie od dziś. Kwestia znalezenia czasu,a to już w prostej linii jest powiązane z odpowiednią organizacją czasu. Poniżej przedstawiam listę książek, które przeczytałem w 2022. Jest to moja subiektywna ocena i masz prawo się z nią zgadzać lub nie — wybór należy do Ciebie.

  1. Inżynieria niezawodnych baz danych — Laine Campbell, Charity Majors

Jedna z najciekawszych książek, jaką przeczytałem w ostatnim czasie. Jeśli pracujesz z relacyjnymi i nieralacyjnymi bazami danych, zdecydowanie to warto przeczytać tę pozycję. Dzisiejszy, świat IT oczekuje niezawodności i wydajności. Książka w bardzo przystępny sposób opisuje jak uzyskać zadowalającą niezawodność. Książka nie skupia się na jednej technologii, jest raczej przeglądem przez dostępne opcje. Sporo miejsca zostało poświęcone na różne rodzaje infrastruktury, zarządzanie ryzykiem, monitorowanie, replikacje i kopie zapasowe. Gdyby był tutaj przycisk “Lubie to”, to śmiało bym go kliknął.

2. Practical DataOps — Harvinder Atwal

Temat DataOps jest mi szczególnie bliski, ale niestety zawiodłem się na tej pozycji. Jest to raczej “big picture” i zbiór luźnych sugestii jak stworzyć zespół DataOps. Budżety, teoria Agile, Lean Manufacturing to jest główna część tej publikacji. Jako inżynier przyznam, że nie znalazłem tam tego, czego szukałem, a samą książkę polecam raczej managerom oraz liderom.

3. Projektowanie Baz Danych dla każdego — Michael. J. Hernandez

Przede wszystkim nie jest to książka o jednej technologii. Znalazłem w sporo odniesień do PostgreSQL, Oracle, MySQL, a sam autor przechodzi w niej przez takie zagadnienia jak organizacje spotkań czy podział na role oraz pokazuje karty, które ułatwiają współpracę pomiędzy działami w firmie. Pomimo mojego 15-letniego doświadczenia w branży, autorowi udało się zaskoczyć mnie kilkoma ciekawymi pomysłami, dotyczącymi projektowania bazy danych. Jeśli trapią Cię myśli, jak powinna wyglądać idealna tabela, to w tej pozycji znajdziesz odpowiedź.

4. Praca, którą widać — Dominica DeGrandis

Najmniej techniczna książka ale świetnie wpisująca się w świat IT. Zaoszczędzę Ci kilku godzin i powiem, że idealność nie istnieje. Książka zawiera dużo ciekawych wskazówek jak organizować czas, prowadzić projekty i przede wszystkim jak skupić się na postępie oraz złotej zasadzie “małymi kroczkami do przodu”. Całość bez zbędnego bełkotu i na luzie, przyjemnie się czytało, sprawdza się w życiu prywatnym.

5. Inżyniera chaosu. Odporność systemów w praktyce — Casey Rosenthal, Nora Jones

Książka była prezentem dla prelegentów na https://devopsforum.pl/ . Warto przeczytać jak wielcy tego świata, Google, Facebook, Microsoft zapewniaja wysoką dostępność swoich usług. Książka jest o tyle ciekawa, że działy zostały napisane przez różnych autorów pracujacych w największych firmach IT. Świetnie widać kierunek w którym rozwija się cyfrowy świat. Dla części z nas jest to utopia, niewiele firm stać na utrzymywanie działów odpowiedzialnych za stworzenie narzędzi do inżynierii chaosu.

6. NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji — Guy Harrison

Jesteś ciekawy, w jakim kierunku zmierza świat baz danych? Tutaj znajdziesz odpowiedź. Książka o wielu technologiach — pokazuje, że wszyscy rozwiązują te same techniczne problemy tylko w różny sposób. Rewelacyjna pigułka wiedzy o różnych rozwiązaniach na rynku Big Data oraz NoSQL. Bardzo polecam!

Tomasz Gintowt

Tomasz Gintowt jest Architektem/DevOps/DBA/Trenerem, głównie skupiony na dostarczaniu rozwiązań składowania i przetwarzania danych. Nie są mu obce wszelkiej maści bazy danych, systemy real-time data i streamingu. Obecnie pracuje z Apache Kafka, RabbitMQ, Elastic Stack i PostgreSQL. Organizator spotkań DataOps Poland.

https://www.linkedin.com/in/tomasz-gintowt/

https://dataops-academy.pl — kursy i szkolenia.

--

--

Tomasz Gintowt

Architect, DevOps, SysOps, and DBA. Currently, I’m an IT Systems Engineer working with Apache Kafka, RabbitMQ, PostgreSQL, Elastic Stack in Real-Time Data Team.