To kompletny, praktyczny i sprawdzony przewodnik po tworzeniu architektury nowoczesnego oprogramowania, w pełni zaktualizowany o nowe materiały poświęcone rozwiązaniom mobilnym, chmurze, zarządzaniu energią, podejściu DevOps, przetwarzaniu kwantowemu i innym zagadnieniom.

Zaktualizowana o 11 nowych rozdziałów książka Architektura oprogramowania w praktyce, wydanie czwarte dokładnie wyjaśnia, czym jest architektura oprogramowania, dlaczego ma ona znaczenie, a także jak ją projektować, tworzyć, analizować i modyfikować oraz jak nią zarządzać w zdyscyplinowany i skuteczny sposób.

Trzech poważanych architektów oprogramowania omawia cały cykl życia, prezentując praktyczne wskazówki, metody stosowane przez ekspertów i sprawdzone modele przydatne w każdym projekcie niezależnie od poziomu jego złożoności. Dowiesz się, jak za pomocą architektury radzić sobie z coraz większymi wymaganiami i systemami oraz wyższym poziomem abstrakcji, a także jak uzyskiwać emergentne atrybuty jakościowe, gdy systemy są dynamicznie łączone na nowe sposoby.

W tym podręczniku znajdziesz informacje na temat optymalizowania za pomocą architektury najważniejszych atrybutów jakościowych (w tym wydajności, modyfikowalności, zabezpieczeń, dostępności, współdziałania, testowalności, użyteczności, łatwości wdrażania itd.), co pomoże Ci zrozumieć, jak zarządzać istniejącymi architekturami, dopracowywać je, przekształcać w celu rozwiązywania nowych problemów i tworzyć architektury wielokrotnego użytku, które stają się strategicznymi aktywami biznesowymi.

• Zobacz, jak architektura wpływa na środowisko techniczne, cykle życia projektów, profile biznesowe i Twoją pracę, a także jak te czynniki wpływają na architekturę.
• Wykorzystaj sprawdzone wzorce, interfejsy i praktyki do optymalizowania jakości za pomocą architektury.
• Twórz architekturę z myślą o rozwiązaniach mobilnych, chmurze, uczeniu maszynowym i przetwarzaniu kwantowym.
• Projektuj systemy pod kątem coraz ważniejszych atrybutów takich jak wydajność energetyczna i bezpieczeństwo.
• Skaluj systemy, odkrywając czynniki istotne architektonicznie, stosując podejście DevOps i potoki wdrażania oraz zarządzając długiem architektonicznym.
  • Poznaj rolę architektury w organizacji, co pozwoli Ci tworzyć bardziej wartościowe rozwiązania.
    Architektura oprogramowania w praktyce. Wydanie IV

    To kompletny, praktyczny i sprawdzony przewodnik po tworzeniu architektury nowoczesnego oprogramowania, w pełni zaktualizowany o nowe materiały poświęcone rozwiązaniom mobilnym, chmurze, zarządzaniu energią, podejściu DevOps, przetwarzaniu kwantowemu i innym zagadnieniom.

    Zaktualizowana o 11 nowych rozdziałów książka Architektura oprogramowania w praktyce, wydanie czwarte dokładnie wyjaśnia, czym jest architektura oprogramowania, dlaczego ma ona znaczenie, a także jak ją projektować, tworzyć, analizować i modyfikować oraz jak nią zarządzać w zdyscyplinowany i skuteczny sposób.

    Trzech poważanych architektów oprogramowania omawia cały cykl życia, prezentując praktyczne wskazówki, metody stosowane przez ekspertów i sprawdzone modele przydatne w każdym projekcie niezależnie od poziomu jego złożoności. Dowiesz się, jak za pomocą architektury radzić sobie z coraz większymi wymaganiami i systemami oraz wyższym poziomem abstrakcji, a także jak uzyskiwać emergentne atrybuty jakościowe, gdy systemy są dynamicznie łączone na nowe sposoby.

    W tym podręczniku znajdziesz informacje na temat optymalizowania za pomocą architektury najważniejszych atrybutów jakościowych (w tym wydajności, modyfikowalności, zabezpieczeń, dostępności, współdziałania, testowalności, użyteczności, łatwości wdrażania itd.), co pomoże Ci zrozumieć, jak zarządzać istniejącymi architekturami, dopracowywać je, przekształcać w celu rozwiązywania nowych problemów i tworzyć architektury wielokrotnego użytku, które stają się strategicznymi aktywami biznesowymi.

    • Zobacz, jak architektura wpływa na środowisko techniczne, cykle życia projektów, profile biznesowe i Twoją pracę, a także jak te czynniki wpływają na architekturę.
    • Wykorzystaj sprawdzone wzorce, interfejsy i praktyki do optymalizowania jakości za pomocą architektury.
    • Twórz architekturę z myślą o rozwiązaniach mobilnych, chmurze, uczeniu maszynowym i przetwarzaniu kwantowym.
    • Projektuj systemy pod kątem coraz ważniejszych atrybutów takich jak wydajność energetyczna i bezpieczeństwo.
    • Skaluj systemy, odkrywając czynniki istotne architektonicznie, stosując podejście DevOps i potoki wdrażania oraz zarządzając długiem architektonicznym.
    • Poznaj rolę architektury w organizacji, co pozwoli Ci tworzyć bardziej wartościowe rozwiązania.

Najlepszą metodą unikania udanego cyberataku jest utrzymywanie w gotowości zabezpieczeń systemowych. Szczególna rola na tym polu przypada pentesterom, którzy używając tych samych technik co napastnicy, wyszukują podatności i przełamują zabezpieczenia. To pozwala lepiej dostroić działanie mechanizmów obronnych. Ulubionym systemem pentesterów jest Kali - popularna i potężna dystrybucja Linuxa. Zawiera ona przebogatą bibliotekę narzędzi służących do przeprowadzania testów penetracyjnych, analiz informatyki śledczej i inżynierii wstecznej.

Ta książka jest praktycznym i wyczerpującym przewodnikiem, dzięki któremu w pełni wykorzystasz możliwości Kali Linux. Opisano w niej wiele interesujących zagadnień związanych z przeprowadzaniem testów penetracyjnych. Dowiesz się, jak zbudować nowoczesne środowisko testowe z użyciem kontenerów Docker, przyswoisz podstawy języka powłoki bash, nauczysz się wyszukiwania podatności i luk w zabezpieczeniach, a także identyfikacji podatności fałszywie pozytywnych. Od strony praktycznej poznasz metodologię pentestów. Znajdziesz tu również wskazówki, jak używać Pythona do automatyzacji testów penetracyjnych. W przewodniku nie zabrakło bardziej zaawansowanych zagadnień, takich jak przepełnienie bufora, eskalacja uprawnień i wiele innych.

W książce:

• przygotowanie laboratorium
• podstawy języka powłoki bash
• wyszukiwanie podatności i luk w zabezpieczeniach
• zaawansowane techniki ataku, w tym przepełnienie bufora i eskalacja uprawnień
• metodologia przeprowadzania testów penetracyjnych
• nowoczesny cykl tworzenia bezpiecznych aplikacji internetowych
• automatyzacja testów penetracyjnych za pomocą Pythona

Chcesz się skutecznie obronić? Poznaj techniki ataku!

Każda aplikacja korporacyjna tworzy dane. Ich przenoszenie i przetwarzanie jest równie ważne jak same dane. Platforma Apache Kafka została zbudowana właśnie w tym celu: aby umożliwić płynną obsługę strumieni zdarzeń czasu rzeczywistego. Umożliwia to architektom nie tylko łączenie aplikacji z systemami danych, ale również budowanie niestandardowych aplikacji, które same w sobie wyzwalają strumienie danych. Okazuje się, że architektura skupiona wokół strumieni zdarzeń otwiera zupełnie nowy rozdział projektowania dużych systemów.

Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi komfortowo rozpoczniesz pracę z platformą streamingową Apache Kafka. Poznasz najlepsze praktyki w zakresie jej wdrażania i konfiguracji, aby zapewnić sobie możliwość strumieniowego przetwarzania dużych ilości danych. Zaznajomisz się z AdminClient API Kafki, mechanizmem transakcji i z nowymi funkcjonalnościami zabezpieczeń. W książce znajdziesz szczegółowe instrukcje, w jaki sposób wdrażać klastry produkcyjne Kafki, pisać niezawodne mikrousługi oparte na zdarzeniach i budować skalowalne aplikacje przetwarzania strumieniowego. Opisano w niej też gwarancje niezawodności, kluczowe interfejsy API i szczegóły architektury, w tym protokół replikacji, kontroler i warstwę pamięci masowej.

Najciekawsze zagadnienia:

• wdrażanie i konfigurowanie Kafki w praktyce
• niezawodne dostarczanie danych
• budowanie potoków danych i aplikacji
• monitorowanie, dostrajanie i utrzymywanie działania Kafki w środowisku produkcyjnym
• wskaźniki pomiarów operacyjnych Kafki
• Kafka w systemach przetwarzania strumieniowego

Kafka: gwarancja niezawodności korporacyjnych aplikacji!

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów.

To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.

W książce między innymi:

• gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych
• techniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythona
• trenowanie modeli za pomocą Apache Spark
• przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona
• praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego
• korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn

Wypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!

W świecie finansów sztuczna inteligencja okazała się przełomową technologią - w połączeniu z odpowiednim zastosowaniem algorytmów i dużych zbiorów danych bowiem pozwala na poprawę jakości usług finansowych. Autor tej książki zdaje sobie z tego sprawę - ma wieloletnie doświadczenie i kompleksową wiedzę na temat projektowania i wdrażania zaawansowanych mechanizmów AI w największych podmiotach z branży. Swoją wiedzą dzieli się z czytelnikami.

Dr Yves Hilpisch szczegółowo opisuje zarówno podstawy teoretyczne, jak i praktyczne aspekty używania algorytmów sztucznej inteligencji w ramach usług i produktów finansowych. Opierając się na przykładach z języka Python, pokazuje metodyki, modele, założenia i techniki wdrażania AI, a także analizuje problemy mogące utrudniać to zadanie i przybliża ich rozwiązania. Znajdziemy tutaj skomplikowane zagadnienia wytłumaczone w logiczny i zrozumiały sposób. Autor z powodzeniem łączy teorię z praktyką, a jego podejście do tematu i prezentowane przypadki bazujące na doświadczeniu są cennym źródłem wiedzy dla każdego, kto chce poznać tajniki dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, algorytmów i zbiorów danych w szeroko pojętym świecie finansów.

Dzięki książce dowiesz się:

• na czym polega zastosowanie AI w usługach i produktach finansowych
• dlaczego i w jaki sposób użycie sztucznej inteligencji fundamentalnie zmienia sektor finansowy i jakie ma to skutki dla niego i konsumentów
• jak w języku Python konstruować i wdrażać algorytmy bazujące na rozbudowanych zbiorach danych
• jak dzięki AI i uczeniu maszynowemu usprawniać usługi i produkty finansowe

JavaScript cieszy się opinią wszechstronnego i elastycznego języka programowania. Przy czym bywa dość wymagający dla programisty. Rozwiązaniem dla osób, którym zależy na pisaniu niezawodnych aplikacji w krótkim czasie, okazują się frameworki. Szczególnym uznaniem cieszy się React, gdyż pozwala na pełne wykorzystanie możliwości nowoczesnych przeglądarek i urządzeń mobilnych. Jest to jednak narzędzie, które na początku przysparza problemów ze zrozumieniem sposobu działania, a bez tego trudno o otrzymanie bezbłędnie pracującej aplikacji.

Dzięki tej książce błyskawicznie uzyskasz odpowiedzi na nurtujące programistów pytania o walidację danych w formularzach, testowanie kodu czy powiązanie kodu aplikacji z kodem serwerowym. Dowiesz się również, jak zapewnić sobie możliwość wielokrotnego wykorzystywania kodu i implementacji złożonych operacji w prosty sposób. Znajdziesz tu szereg przykładowych kodów, pogrupowanych tematycznie i dobranych tak, aby ułatwić Ci rozwiązywanie problemów najczęściej pojawiających się podczas pisania aplikacji Reacta. Poszczególne próbki kodu zostały gruntownie objaśnione, dzięki czemu szybko zrozumiesz, w jaki sposób współdziałają komponenty aplikacji Reacta i jego biblioteki. A wtedy w pełni docenisz zalety tego frameworku!

W książce między innymi:

• pisanie aplikacji jednostronicowych i progresywnych
• integracja aplikacji z usługami serwerowymi, takimi jak REST lub GraphQL
• automatyczne wykrywanie problemów z dostępnością
• zabezpieczanie i testowanie aplikacji
• unikanie powszechnych problemów funkcjonalnych i związanych z wydajnością

React: zrozum, a napiszesz świetną aplikację w krótkim czasie!

C++ należy do najpopularniejszych i najbardziej cenionych za uniwersalność języków oprogramowania - umożliwia projektowanie rozbudowanych, a zarazem intuicyjnych w obsłudze aplikacji wysokiego poziomu. Pozwala tworzyć wydajną i czytelną architekturę oprogramowania również w wypadku znacznie zaawansowanych systemów i programów.

Dzięki tej książce poznasz narzędzia i rozwiązania, które ułatwiają projektowanie w języku C++ nawet najbardziej skomplikowanych aplikacji. Autorzy przybliżają samo pojęcie architektury oprogramowania i na praktycznych przykładach wyjaśniają, na czym polega jej tworzenie. Pokazują również aktualne trendy projektowe i uczą, jak za pomocą C++ krok po kroku, element po elemencie budować aplikacje i systemy na dowolnym poziomie zaawansowania. W trakcie lektury dowiesz się, jakie warunki powinna spełniać efektywna architektura oprogramowania i jak sprawić, by gwarantowała wysoki poziom bezpieczeństwa, skalowalności i wydajności. Liczne przykłady, zrozumiałe objaśnienia i przyjazny język pozwalają na efektywne i szybkie przyswajanie wiedzy dotyczącej tworzenia rozproszonych, skomplikowanych aplikacji w C++.

W książce:

• projektowanie aplikacji bazujących na wydajnej, nowoczesnej i czytelnej architekturze oprogramowania
• używanie najważniejszych zasad i wzorców projektowych umożliwiających tworzenie efektywnego kodu za pomocą języka C++
• analizowanie różnych koncepcji architektury oprogramowania i stosowanie tych, które w największym stopniu odpowiadają danemu projektowi
• efektywne wykorzystywanie mechanizmów i rozwiązań dostępnych w najnowszej odsłonie języka C++

Kubernetes zmienił podejście do budowy i wdrażania oprogramowania korporacyjnego. Przedsiębiorstwa szybko zrozumiały, że dzięki tej potężnej technologii mogą korzystać z zalet wysoce dostępnych, samonaprawiających się i autoskalujących wdrożeń oprogramowania. Systemy są zdolne do automatycznego zapewniania pożądanych reakcji na podstawie zadanych warunków, a przy tym są szybsze i bardziej niezawodne od jakichkolwiek operacji wykonywanych ręcznie. Jednak ceną za ten postęp jest konieczność poradzenia sobie z większą złożonością.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą z powodzeniem uruchomić Kubernetes w środowisku produkcyjnym jako platformę dla aplikacji przedsiębiorstwa. Zawiera wiele wniosków płynących z praktycznych doświadczeń autorów, omawia też kluczowe wyzwania i najlepsze praktyki. Pokazuje, w jaki sposób można sobie poradzić z różnymi kwestiami związanymi z technologiami, abstrakcjami i ze wzorcami, aby bez zbędnych problemów osiągnąć sukces w swoim wdrożeniu. Proces projektowy i wdrożeniowy potraktowano tu z dużą dozą pragmatyzmu i zwrócono uwagę na jego wczesne etapy. Omówiono także wiele punktów decyzyjnych i potencjalne przyczyny problemów, a poszczególne zagadnienia zostały poparte praktycznymi przykładami.

W książce między innymi:

• podstawy projektowania platform opartych na Kubernetesie
• praktyczne aspekty rozwiązywania problemów podczas budowania platformy
• wykorzystywanie architektury Kubernetesa w rozwijaniu platformy
• prowadzenie analiz przedprojektowych
• zasady wyboru stosowanych narzędzi i abstrakcji podczas pracy z Kubernetesem
• typowe opcje narzędziowe i kompromisy projektowe

Kubernetes: zbuduj najlepsze środowisko dla aplikacji w swojej firmie

Technologie Kubernetes i Docker szybko zdobyły zaufanie dużych firm i dziś są standardową infrastrukturą pozwalającą na tworzenie, testowanie i uruchamianie aplikacji. W porównaniu z wcześniej stosowanymi rozwiązaniami wymagają jednak zupełnie innego podejścia do budowy i wdrażania oprogramowania. Oznacza to, że jeśli korporacja chce w pełni skorzystać z potencjału Kubernetesa i Dockera, musi znaleźć osoby dysponujące wiedzą i umiejętnościami pozwalającymi na zintegrowanie klastrów Kubernetes z istniejącymi systemami organizacji.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności potrzebne do pracy z klastrami. Omówiono tu podstawy dotyczące konteneryzacji, Dockera i Kubernetesa, jednak więcej miejsca poświęcono bardziej zaawansowanym zagadnieniom, między innymi integracji kontenera z platformą chmury czy integracji z takimi narzędziami jak MetalLB, ExternalDNS i OpenID Connect (OICD). Zaprezentowano również zasady stosowania Pod Security Policy (PSP), Open Policy Agent (OPA), Falco i Velero, a także sposób, w jaki przebiega wdrażanie całej platformy w chmurze z użyciem mechanizmów ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD). Dowiesz się też, jak testować aplikacje i komponenty Kubernetes i jak implementować różne rozwiązania open source.

Najciekawsze zagadnienia:

• Tworzenie wielowęzłowego klastra Kubernetes za pomocą KinD
• Implementacja narzędzi: Ingress, MetalLB i ExternalDNS
• Konfiguracja klastra OIDC i uwierzytelnianie w Kubernetesie
• Zabezpieczanie i audyty klastrów
• Wdrażanie platformy z użyciem projektów: Tekton, GitLab i Argo CD

Kubernetes i Docker: tak działają systemy najpotężniejszych korporacji!

Może się wydawać, że profesjonalne systemy uczenia maszynowego wymagają sporych zasobów mocy obliczeniowej i energii. Okazuje się, że niekoniecznie: można tworzyć zaawansowane, oparte na sieciach neuronowych aplikacje, które doskonale poradzą sobie bez potężnych procesorów. Owszem, praca na mikrokontrolerach podobnych do Arduino lub systemach wbudowanych wymaga pewnego przygotowania i odpowiedniego podejścia, jest to jednak fascynujący sposób na wykorzystanie niewielkich urządzeń o niskim zapotrzebowaniu na energię do tworzenia zdumiewających projektów.

Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można trenować modele na tyle małe, by mogły działać w każdym środowisku - również Arduino. Dokładnie opisano sposoby użycia techniki TinyML w tworzeniu systemów wbudowanych opartych na zastosowaniu ucze nia maszynowego. Zaprezentowano też kilka ciekawych projektów, na przykład dotyczący budowy urządzenia rozpoznającego mowę, magicznej różdżki reagującej na gesty, a także rozszerzenia możliwości kamery o wykrywanie ludzi.

W książce między innymi:

• praca z Arduino i innymi mikrokontrolerami o niskim poborze mocy
• podstawy uczenia maszynowego, budowy i treningu modeli
• TensorFlow Lite i zestaw narzędzi Google dla TinyML
• bezpieczeństwo i ochrona prywatności w aplikacji
• optymalizacja modelu
• tworzenie modeli do interpretacji różnego rodzaju danych

Ograniczone zasoby? Poznaj TinyML!