课程主页: https://www.coursera.org/learn/software-architecture-patterns-for-big-data
在数字化时代，大数据技术的迅速发展改变了软件开发的格局。在这个背景下，Coursera 上的“软件架构模式大数据”课程为我们提供了宝贵的知识，使我们能有效地把大数据原型转化为高质量的生产软件。
这门课程非常适合那些希望理解将大型软件系统应用于大数据生产的架构模式的人。通过本课程的学习，您将能够评估分布式系统的性能，并找出问题区域，然后通过实施可扩展的解决方案来提高性能。
课程的内容非常实用，具体分为四个星期：
1. **预测模型**：在这一周，您将学习如何编写测试，以便在预测模型上进行迭代，这为后续的性能测试和优化奠定了基础。
2. **分布式系统的性能**：您将学习如何确保分布式系统在生产中的正常运行，编写性能测试是确保系统顺利运行的关键。
3. **大工作负载的横向分配**：在这一周，您将学习如何使用队列来横向分配大工作负载，这是提高系统可扩展性的另一重要环节。
4. **高可用分布式系统**：在最后一周，您将学习高可用性分布式系统的优缺点，这将帮助您理解怎样设计一个可靠的系统。
如果您希望提升在大数据领域的技能，尤其是在软件架构方面，这门课程绝对值得推荐！无论您是初学者或有一定经验的开发者，都能够从中受益匪浅。
在这门课程结束后，您将能够有效地扩展生产数据存储并优化系统性能。这将为您的职业生涯开辟新的机会，推动大数据领域的创新与发展。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/software-architecture-patterns-for-big-data