Data Engineering Design Patterns

🧠 پروژه‌های داده بخش جدایی‌ناپذیر از اکوسیستم فنی هر سازمان هستن، اما در عمل خیلی از Data Engineerها هنوز روی مسائلی کار میکنن که قبلاً بارها حل شدن. این کتاب دقیقاً برای حل همین مشکل طراحی شده.

⚙️ کتاب Data Engineering Design Patterns یک راهنمای کاملاً عملی و ساختارمند هست که بهت نشون میده چطور با تمرکز روی الگوهای طراحی، سیستم‌های داده‌ای قابل‌اعتماد، مقیاس‌پذیر و بهینه بسازی.

🚀 در این کتاب یاد میگیری

📥 چالش‌های واقعی Data Engineering و تأثیرشون روی سیستم‌های داده

🏗️ ارتباط این چالش‌ها با اجزای مختلف Data Systems

🧩 کاربرد الگوهای طراحی در پروژه‌های واقعی داده

🔍 روش شناسایی و رفع مشکل در Data Components موجود

⚙️ راهکارهای technology-agnostic برای پروژه‌های جدید و قدیمی

☁️ پیاده‌سازی عملی با ابزارهای متن‌باز و Cloud

📖 توضیحات کتاب

🧭 نویسنده، بارتوش کونیچنی، تو رو مرحله‌به‌مرحله در مسیر ساخت پروژه‌های End-to-End Data Engineering همراهی میکنه؛ از Data Ingestion تا Data Observability.

🔐 تمرکز اصلی کتاب روی طراحی سیستم‌هایی هست که هم امن باشن، هم بهینه از نظر ذخیره‌سازی، و هم قابل‌اعتماد در مقیاس واقعی کسب‌وکار.

🧠 هر الگو (Pattern) در کتاب با یک توضیح مسئله‌محور شروع میشه، بعد راه‌حل ارائه میده و در نهایت پیامدها و trade-offها رو بررسی میکنه؛ دقیقاً مثل سناریوهای واقعی.

⚙️ درباره فناوری

🌐 این کتاب روی ابزار خاصی قفل نیست و از رویکرد Technology-Agnostic استفاده میکنه.

🧰 با این حال در مثال‌ها از ابزارهای متن‌باز و رایانش ابری استفاده میشه تا مفاهیم کاملاً عملی و قابل اجرا باشن.

📚 درباره کتاب

🧩 در طول کتاب یاد میگیری چطور الگوهای طراحی مختلف در حوزه داده مثل:

📥 Data Ingestion

🔁 Error Management

🔄 Idempotency

📊 Data Quality

🔐 Data Security

💾 Data Storage

📡 Data Observability

رو در سیستم‌های واقعی پیاده‌سازی کنی.

⚡ هدف نهایی اینه که بتونی سیستم‌های داده‌ای بسازی که هم پایدار باشن، هم قابل توسعه، و هم قابل مانیتورینگ.

🔥 محتویات اصلی کتاب

📥 Data Ingestion Patterns

⚠️ Error Handling Patterns

🔁 Idempotency Strategies

📊 Data Quality Techniques

🔐 Data Security Design

💾 Data Storage Optimization

📡 Data Observability

👥 این کتاب برای چه کسانی مناسبه؟

💻 برای Data Engineerها، مهندسان نرم‌افزار و کسانی که روی سیستم‌های داده‌ای واقعی و مقیاس‌پذیر کار میکنن.

📑 فهرست مطالب

1. معرفی الگوهای طراحی در Data Engineering
2. الگوهای Data Ingestion
3. الگوهای مدیریت خطا
4. الگوهای Idempotency
5. الگوهای ارزش داده
6. الگوهای جریان داده
7. الگوهای امنیت داده
8. الگوهای ذخیره‌سازی داده
9. الگوهای کیفیت داده
10. الگوهای Data Observability

👨‍🏫 درباره نویسنده

🧠 بارتوش کونیچنی یک Data Engineer فریلنسر هست که از سال ۲۰۱۰ برنامه‌نویسی رو شروع کرده.

⚙️ او روی پروژه‌های مختلفی در حوزه batch و stream processing کار کرده؛ از جمله sessionization، data ingestion، data cleansing، ordered processing و data migration.

🌍 او تجربه زیادی در استفاده از ابزارهایی مثل Apache Spark، Apache Kafka، Apache Airflow و Delta Lake داره و در حوزه Cloud و Open Source فعال هست.

🎤 همچنین به‌عنوان سخنران در رویدادهایی مثل Data+AI Summit و Big Data Technology Warsaw Summit حضور داشته و در زمینه آموزش Data Engineering هم فعالیت میکنه.

Data projects are an intrinsic part of an organization’s technical ecosystem, but data engineers in many companies continue to work on problems that others have already solved. This hands-on guide shows you how to provide valuable data by focusing on various aspects of data engineering, including data ingestion, data quality, idempotency, and more.

Author Bartosz Konieczny guides you through the process of building reliable end-to-end data engineering projects, from data ingestion to data observability, focusing on data engineering design patterns that solve common business problems in a secure and storage-optimized manner. Each pattern includes a user-facing description of the problem, solutions, and consequences that place the pattern into the context of real-life scenarios.

Throughout this journey, you’ll use open source data tools and public cloud services to apply each pattern. You’ll learn:

• Challenges data engineers face and their impact on data systems
• How these challenges relate to data system components
• Useful applications of data engineering patterns
• How to identify and fix issues with your current data components
• Technology-agnostic solutions to new and existing data projects, with open source implementation examples
• Bartosz Konieczny is a freelance data engineer who’s been coding since 2010. He’s held various senior hands-on positions that allowed him to work on many data engineering problems in batch and stream processing.

Table of Contents

Chapter 1. Introducing Data Engineering Design Patterns

Chapter 2. Data Ingestion Design Patterns

Chapter 3. Error Management Design Patterns

Chapter 4. Idempotency Design Patterns

Chapter 5. Data Value Design Patterns

Chapter 6. Data Flow Design Patterns

Chapter 7. Data Security Design Patterns

Chapter 8. Data Storage Design Patterns

Chapter 9. Data Quality Design Patterns

Chapter 10. Data Observability Design Patterns

About the Author

Bartosz is a freelance data engineer enthusiast who has been coding since 2010. He has held various senior hands-on positions that helped him work on many data engineering problems, such as sessionization, data ingestion, data cleansing, ordered data processing, or data migration. He enjoys solving data challenges with public cloud services and Open Source technologies, especially Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow, and Delta Lake. You can contact him at contact@waitingforcode.com.

Besides that, you can read his blog posts at waitingforcode.com, or improve your data engineering skills with one of his courses or training. Bartosz is also an occasional speaker at conferences and meetups, including Data+AI Summit, Big Data Technology Warsaw Summit, or NDC Porto.