Simplicita vs Komplexita v datové architektuře
"Simple is not easy" - Rich Hickey. Simplicita znamená absence zbytečného propojení (entanglement), ne absence features. Distribuovaný systém je inherentně komplexní, ale můžeme ho nadesignovat jednoduše. UNIX philosophy: "Do one thing well" - microservices následují tento princip. Complexity budget: každá architektura má limit, jak moc komplexní může být než se stane nemaintainable. Essential vs accidental complexity. Příklady: Kafka je komplexní interně, ale simple API. Kubernetes je komplexní systém, ale abstrahuje infrastrukturu jednoduše.
Data Engineering jako inženýrská disciplína
Data engineering není "jen o programování". Je to engineering discipline vyžadující: understanding of trade-offs (CAP teorie, consistency models), operational excellence (monitoring, on-call, incident management), cost awareness (compute vs storage, hot vs cold data), scalability thinking (vertical vs horizontal, stateful vs stateless). Rozdíl mezi coder a engineer: engineer myslí na failure scenarios, maintainability, evolvability. Code review není jen o syntaxi, ale o architecture decisions. Production mindset: "Will this work at 3 AM when I'm woken up?"
Trade-offs: Umění dělat správná rozhodnutí
V datové architektuře neexistují "správná" řešení, jen trade-offs. Consistency vs Availability (CAP), Latency vs Throughput, Cost vs Performance, Flexibility vs Simplicity. Framework pro rozhodování: 1) Identifikuj constraints (business requirements, budget, team skills), 2) Vyber optimalizační kritérium (co je nejdůležitější?), 3) Měř a validuj (metrics, not opinions), 4) Iteruj based on data. Příklad: E-commerce checkout potřebuje strong consistency, product catalog může mít eventual consistency. Real-time dashboard vs batch reports - různé trade-offy (latence vs cost).
Dokumentace jako součást architektury
Dobrá dokumentace není optional, je to investice do budoucnosti. Architecture Decision Records (ADRs): dokumentuj WHY, ne jen WHAT. Context, Decision, Consequences. Runbooks pro on-call: step-by-step troubleshooting guides. API documentation: OpenAPI/Swagger specs. Data dictionary: co každé pole znamená, zdroj, transformace. Diagram as code: PlantUML, Mermaid - version controlované diagramy. Living documentation: testy jako dokumentace (Given-When-Then), code comments pro non-obvious decisions. Documentation decay: pravidelně review a update, nebo delete zastaralé docs.
Continuous Learning v rychle se měnícím ekosystému
Data engineering landscape se mění každé 2-3 roky. Strategie učení: 1) Fundamentals first - distribuované systémy, networking, OS concepts jsou timeless, 2) T-shaped skillset - broad knowledge, deep expertise v jedné oblasti, 3) Learn by doing - side projects, contributions to OSS, 4) Community engagement - konference, meetups, Twitter/LinkedIn. Jak držet krok: RSS feeds (blogs jako Martin Kleppmann, papers jako Designing Data-Intensive Applications), newsletters (Data Engineering Weekly), podcasts. Danger of resume-driven development: nepoužívej novou tech jen proto, že je cool.