Preface 章节里面，描述了这本书的时代背景：

• 数据量越来越大
• 开发过程越来越敏捷，要求有快速试错能力
• 开源程序在代替商业程序成为核心骨
• CPU 性能不再显著增加，导致并行计算越来越重要
• 因为 AWS 等服务存在，大型分布式服务的门槛越来越低
• 很多服务对可用性的要求越来越高

Data-intensive 与 compute-intensive 不一样，data-intensive 注重于解决这类场景：

• 数据量大
• 数据复杂
• 数据变化快

而 compute-intensive 注重于解决计算能力是瓶颈的地方。

与 data-intensive 应用有关的一些技术有：数据库、消息队列、缓存、search indexes、frameworks for batch and stream processing 等等。这些技术虽然快速发展，但是都有一些原则，来判断你的场景是否适合使用这些技术。这本书即是来阐述这些原则，并指导你使用这些系统搭建自己的 data system。