Dieses Buch hebt die verschiedenen Arten von Datenarchitekturen hervor und veranschaulicht die vielen Möglichkeiten, die hinter dem Begriff "Big Data" verborgen sind, von der Nutzung von NoSQL-Datenbanken bis hin zur Implementierung von Stream-Analytics-Architekturen, maschinellem Lernen und Governance. Skalierbare Big-Data-Architekturen behandeln reale, konkrete Anwendungsfälle aus der Industrie, die komplexe verteilte Anwendungen nutzen, zu denen Webanwendungen, RESTful APIs und eine hohe Durchsatzrate grosser Datenmengen gehören, die in hoch skalierbaren NoSQL-Datenspeichern wie Couchbase und Elasticsearch gespeichert sind. Dieses Buch zeigt, wie Datenverarbeitung in grossem Massstab erfolgen kann, von der Nutzung von NoSQL-Datenspeichern bis hin zur Kombination von Big-Data-Verteilung. Wenn die Datenverarbeitung zu komplex ist und verschiedene Verarbeitungstopologien wie lang laufende Jobs, Stream-Verarbeitung, Korrelation mehrerer Datenquellen und maschinelles Lernen umfasst, ist dies oft notwendig.