아파치 스톰 커미터이자 배포 관리자다. 오픈소스로 스톰의 첫 번째 배포판을 발표한 2011년 10월부터 스톰을 개발하고 사용했다. 스톰 사용자 그룹에서 활동하는 기여자(contributor)로서 기업이 스톰을 이기종 인프라와 통합해 사용할 수 있게 하는 몇 가지 오픈소스 프로젝트를 이끌고 있다.
현재 호튼웍스(Hortonworks)에서 호튼웍스 데이터 플랫폼(HDP)에 스톰을 통합하는 일을 주도하고 있다. 호튼웍스에 입사하기 전엔 HMS(Health Market Science)에서 일을 했다. HMS에서 스톰을 카산드라(Cassandra), 카프카(Kafka), 일래스틱서치(Elasticsearch), 타이탄(Titan) 그래프 데이터베이스와 함께 통합하여 HMS의 차세대 마스터 데이터 관리 플랫폼의 개발을 이끌었다.
스톰은 실시간 스트림 처리에 가장 많이 사용되는 프레임워크다. 스톰은 대규모 미션 크리티컬(mission-critical) 장애 극복(fault-tolerant) 분산 애플리케이션에서 필요한 기본 기능과 보장(guarantee)을 제공한다. 스톰은 통합 기술일 뿐만 아니라 데이터 플로우와 제어 기술이다. 이런 기능을 통해 스톰은 많은 빅데이터 플랫폼의 핵심 구성요소가 되었다.
이 책은 스톰을 실세계 문제에 적용하는 방법을 소개한다. 간단한 스톰 토폴로지부터 트라이덴트, 분산 상태 같은 고급 주제까지 다룬다. 또한 드루이드(Druid)와 타이탄(Titan)과 통합하는 방법도 소개한다.
이 책을 다 읽고 나면 스톰과 트라이덴트의 핵심 개념에 대해 알 수 있게 되고 스톰과 트라이덴트를 적용할 수 있는 문제를 구별할 수 있다. 또한 필요한 곳에 적용할 수 있게 될 것이다.