کتاب معماری نرم‌افزار: Architecting for Data mesh concept
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: Architecting for Data mesh concept

249,950 تومان

دوره جامع معماری نرم‌افزار: پیاده‌سازی مفهوم Data Mesh معماری نرم‌افزار: رهیافتی نوین با مفهوم Data Mesh آیا سازمان شما با چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم و پراکنده دست و پنجه نرم می‌کند؟ آیا به دنبال ر…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000253 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: معماری نرم‌افزار: Architecting for Data mesh concept

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار و نقش آن
  • 2. اهداف کلان معماری داده در سازمان‌های مدرن
  • 3. تکامل معماری‌های داده: از انبار داده تا دریاچه داده
  • 4. چالش‌های معماری‌های داده متمرکز (Monolithic Data Architectures)
  • 5. مفهوم Data Monolith و گلوگاه‌های آن
  • 6. حاکمیت داده (Data Governance) سنتی و مشکلات آن
  • 7. نیاز به یک پارادایم جدید در مدیریت و معماری داده
  • 8. Data Mesh چیست؟ یک تعریف جامع
  • 9. فلسفه و خاستگاه Data Mesh: از تئوری تا عمل
  • 10. تغییر پارادایم: از مرکزگرایی به عدم تمرکز در داده
  • 11. معرفی چهار اصل بنیادین Data Mesh
  • 12. اصل اول: مالکیت داده مبتنی بر دامنه (Domain-Oriented Ownership)
  • 13. اصل دوم: داده به عنوان محصول (Data as a Product)
  • 14. اصل سوم: پلتفرم داده سلف-سرویس (Self-Serve Data Platform)
  • 15. اصل چهارم: حاکمیت محاسباتی فدرال (Federated Computational Governance)
  • 16. مقایسه Data Mesh با Data Lake، Data Warehouse و Data Lakehouse
  • 17. مزایای کلیدی پیاده‌سازی Data Mesh
  • 18. چالش‌ها و تله‌های رایج در مسیر پیاده‌سازی Data Mesh
  • 19. چه زمانی Data Mesh راهکار مناسبی است؟ (و چه زمانی نیست؟)
  • 20. نقش تفکر Domain-Driven Design (DDD) در Data Mesh
  • 21. شناسایی و تعریف دامنه‌های کسب‌وکار (Business Domains)
  • 22. مفهوم Bounded Context و ارتباط آن با دامنه‌های داده
  • 23. مسئولیت‌های تیم‌های دامنه در Data Mesh
  • 24. ساختار تیم‌های داده مبتنی بر دامنه
  • 25. تغییر ذهنیت: از داده به عنوان دارایی به داده به عنوان محصول
  • 26. ویژگی‌های یک محصول داده (Data Product) موفق
  • 27. چرخه حیات یک محصول داده
  • 28. استانداردهای کیفیت برای محصولات داده (Data Quality)
  • 29. مفهوم قرارداد داده (Data Contract)
  • 30. ویژگی‌های یک محصول داده: قابل کشف بودن (Discoverability)
  • 31. ویژگی‌های یک محصول داده: آدرس‌پذیری (Addressability)
  • 32. ویژگی‌های یک محصول داده: قابل فهم بودن (Understandability)
  • 33. ویژگی‌های یک محصول داده: قابل اعتماد بودن (Trustworthiness)
  • 34. ویژگی‌های یک محصول داده: امنیت ذاتی (Secure by default)
  • 35. ویژگی‌های یک محصول داده: قابلیت تعامل (Interoperability)
  • 36. طراحی API برای محصولات داده (Analytical & Operational APIs)
  • 37. تعریف SLA، SLO و SLI برای محصولات داده
  • 38. نقش و اهداف پلتفرم داده سلف-سرویس
  • 39. اجزای کلیدی یک پلتفرم داده سلف-سرویس
  • 40. لایه زیرساخت (Infrastructure Provisioning)
  • 41. لایه ذخیره‌سازی و پردازش داده (Data Storage & Processing)
  • 42. لایه تحویل و دسترسی به داده (Data Access & Delivery)
  • 43. لایه مدیریت و مشاهده‌پذیری (Observability & Management)
  • 44. ابزارهای CI/CD برای محصولات داده (DataOps)
  • 45. پیاده‌سازی کاتالوگ داده به عنوان بخشی از پلتفرم
  • 46. امنیت و کنترل دسترسی در پلتفرم سلف-سرویس
  • 47. کاهش بار شناختی (Cognitive Load) برای تیم‌های دامنه
  • 48. تعادل بین استقلال دامنه و استانداردهای جهانی
  • 49. حاکمیت فدرال در عمل: تیم، فرآیندها و استانداردها
  • 50. تعریف سیاست‌های جهانی (Global Policies)
  • 51. خودکارسازی اجرای سیاست‌های حاکمیتی
  • 52. مدیریت متادیتا در یک مدل فدرال
  • 53. امنیت، حریم خصوصی و انطباق (Compliance) در Data Mesh
  • 54. مدیریت چرخه حیات داده (Data Lifecycle Management)
  • 55. نقش تیم حاکمیت فدرال (Governance Guild/Council)
  • 56. استانداردسازی برای قابلیت تعامل بین محصولات داده
  • 57. معماری منطقی یک Data Mesh
  • 58. معماری فیزیکی و گزینه‌های پیاده‌سازی
  • 59. مفهوم گره (Node) در توپولوژی Data Mesh
  • 60. طراحی Data Product Quantum: کپسوله کردن داده، کد و متادیتا
  • 61. الگوهای معماری برای یک محصول داده
  • 62. انتخاب تکنولوژی‌های ذخیره‌سازی: Object Storage، NoSQL، SQL
  • 63. انتخاب موتورهای پردازش: Batch vs. Stream (e.g., Spark, Flink)
  • 64. الگوهای مصرف داده: API-based (REST, GraphQL, gRPC)
  • 65. الگوهای مصرف داده: Query-based (e.g., SQL, Presto, Trino)
  • 66. الگوهای مصرف داده: Event-based (e.g., Kafka)
  • 67. پیاده‌سازی قابلیت کشف داده: ساخت یا خرید کاتالوگ داده
  • 68. مدیریت Schema و تکامل آن (Schema Evolution)
  • 69. زیرساخت به عنوان کد (IaC) برای پلتفرم و محصولات داده
  • 70. نقش کانتینرسازی (Docker) و ارکستریشن (Kubernetes) در Data Mesh
  • 71. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری (Observability) برای محصولات داده
  • 72. مدیریت کیفیت داده در یک مدل غیرمتمرکز
  • 73. امنیت در Data Mesh: احراز هویت و مدیریت دسترسی
  • 74. رمزنگاری داده در حالت سکون و در حال انتقال
  • 75. استراتژی‌های مدیریت هزینه (FinOps) در معماری Data Mesh
  • 76. یکپارچه‌سازی داده‌های Legacy و سیستم‌های سنتی در Data Mesh
  • 77. الگوهای ضد (Anti-Patterns) در پیاده‌سازی فنی Data Mesh
  • 78. تغییرات فرهنگی لازم برای موفقیت Data Mesh
  • 79. ترویج تفکر محصول‌محور برای داده در سازمان
  • 80. تعریف نقش‌های جدید: Data Product Owner
  • 81. تعریف نقش‌های جدید: Domain Data Engineer
  • 82. تعریف نقش‌های جدید: Data Platform Engineer
  • 83. ساختار تیم پلتفرم داده و مسئولیت‌های آن
  • 84. مدل عملیاتی و نحوه تعامل بین تیم‌ها
  • 85. استراتژی‌های مدیریت تغییر (Change Management)
  • 86. آموزش و توانمندسازی تیم‌های دامنه
  • 87. اندازه‌گیری موفقیت و تعریف KPIها برای Data Mesh
  • 88. شروع کوچک: انتخاب اولین دامنه برای پیاده‌سازی
  • 89. ساخت یک نقشه راه (Roadmap) برای گذار به Data Mesh
  • 90. ارزیابی بلوغ سازمان برای پذیرش Data Mesh
  • 91. مطالعه موردی: پیاده‌سازی Data Mesh در یک سازمان بزرگ
  • 92. چالش‌های پیشرفته: مدیریت داده‌های Real-time
  • 93. چالش‌های پیشرفته: یادگیری ماشین (ML) در Data Mesh
  • 94. Data Mesh در مقابل Data Fabric: یک مقایسه عمیق
  • 95. ابزارها و تکنولوژی‌های متن-باز و تجاری برای Data Mesh
  • 96. آینده Data Mesh و روندهای نوظهور
  • 97. جمع‌بندی نهایی: اصول، معماری و نقشه راه برای شروع
  • 98. **طراحی و پیاده‌سازی Data Product:** اصول طراحی Data Product، مالکیت، کشف‌پذیری، و چرخه عمر.
  • 99. **زیرساخت خودسرویس برای Data Mesh:** نیازمندی‌ها، ابزارها، و سکوهای لازم برای توانمندسازی تیم‌ها در Data Mesh.
  • 100. **تغییرات سازمانی و فرهنگی برای Data Mesh:** نقش‌ها و مسئولیت‌های جدید، تغییر در فرآیندها، و چالش‌های پذیرش Data Mesh.





دوره جامع معماری نرم‌افزار: پیاده‌سازی مفهوم Data Mesh


معماری نرم‌افزار: رهیافتی نوین با مفهوم Data Mesh

آیا سازمان شما با چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم و پراکنده دست و پنجه نرم می‌کند؟ آیا به دنبال راهکاری انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده برای معماری نرم‌افزارهای خود هستید؟ اگر پاسخ شما مثبت است، دوره جامع «معماری نرم‌افزار: Architecting for Data mesh concept» دریچه‌ای نو به سوی آینده معماری نرم‌افزار برای شما خواهد گشود.

در دنیای امروز که داده‌ها به سرعت در حال رشد و تغییر هستند، رویکردهای سنتی معماری دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده سازمان‌ها نیستند. مفهوم Data Mesh با رویکردی کاملاً متفاوت، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به عنوان محصولاتی مستقل و با مالکیت شفاف در اختیار تیم‌های مختلف قرار دهند. این دوره به شما کمک می‌کند تا با اصول و مبانی Data Mesh آشنا شده و بتوانید آن را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنید.

درباره دوره

این دوره آموزشی جامع، شما را با مفاهیم کلیدی معماری نرم‌افزار و به طور خاص، با اصول بنیادین و کاربردی Data Mesh آشنا می‌سازد. با گذراندن این دوره، قادر خواهید بود معماری‌های نرم‌افزاری طراحی کنید که انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیر و خودکفا باشند و بتوانند پاسخگوی نیازهای متغیر کسب‌وکار باشند. ما در این دوره به شما یاد می‌دهیم که چگونه داده‌ها را از دیدگاه محصول محور مدیریت کرده و مالکیت آن‌ها را به تیم‌های تخصصی واگذار نمایید.

موضوعات کلیدی

  • درک عمیق اصول Data Mesh و تفاوت آن با معماری‌های متمرکز
  • طراحی و پیاده‌سازی Domain-oriented data products
  • مدیریت کیفیت و حاکمیت داده در محیط‌های توزیع‌شده
  • استفاده از الگوهای معماری مناسب برای Data Mesh
  • راهکارهای فنی و ابزارهای مورد نیاز برای پیاده‌سازی
  • چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی Data Mesh در سازمان‌ها

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه فناوری اطلاعات طراحی شده است:

  • معماران نرم‌افزار (Software Architects): برای به‌روزرسانی دانش و آشنایی با جدیدترین رویکردهای معماری.
  • مهندسان نرم‌افزار ارشد (Senior Software Engineers): برای درک عمیق‌تر چگونگی طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده.
  • مدیران فنی و رهبران تیم (Tech Leads & Team Leads): برای هدایت تیم‌ها به سمت پیاده‌سازی معماری‌های مدرن.
  • مهندسان داده و تحلیلگران داده (Data Engineers & Data Analysts): برای درک نحوه دسترسی و استفاده از داده‌ها در یک محیط Data Mesh.
  • کارشناسان DevOps و SRE: برای درک چالش‌های عملیاتی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های لازم.
  • هر کسی که علاقه‌مند به طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و پایدار است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

در دنیای پرشتاب امروز، داشتن دانش در زمینه Data Mesh یک مزیت رقابتی حیاتی است. با گذراندن این دوره:

  • با یکی از مهم‌ترین پارادایم‌های معماری آینده آشنا می‌شوید و مهارت‌های خود را مطابق با نیازهای بازار ارتقا می‌دهید.
  • قابلیت طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های نرم‌افزاری مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر را کسب می‌کنید که در برابر تغییرات مقاوم هستند.
  • به درک عمیق‌تری از مدیریت داده‌ها به عنوان محصول دست یافته و می‌توانید به سازمان خود در مدیریت بهتر داده‌ها کمک کنید.
  • توانایی حل مشکلات پیچیده مرتبط با داده‌ها در سازمان‌های بزرگ را پیدا می‌کنید.
  • فرصت‌های شغلی خود را گسترش داده و به عنوان یک متخصص پیشرو در حوزه معماری نرم‌افزار شناخته می‌شوید.
  • شاهد بهبود چشمگیر در کارایی و چابکی تیم‌های توسعه و داده در سازمان خود خواهید بود.

سرفصل‌های جامع دوره

این دوره با پوشش بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی، شما را از مبانی تا پیاده‌سازی عملی Data Mesh یاری می‌رساند. ما به تفصیل به جزئیات معماری، الگوها، ابزارها و چالش‌های کلیدی خواهیم پرداخت.

  • مقدمه‌ای بر تحولات معماری نرم‌افزار
  • معماری‌های سنتی و محدودیت‌های آن‌ها
  • معرفی مفهوم Data Mesh: فلسفه و اصول
  • چهار اصل کلیدی Data Mesh: Domain Ownership, Data as a Product, Self-serve Data Platform, Federated Computational Governance
  • تفاوت Data Mesh با Data Lake و Data Warehouse
  • طراحی Domain-oriented data products
  • مفهوم Data Product Owners و مسئولیت‌های آن‌ها
  • مدیریت چرخه عمر Data Products
  • الگوهای طراحی برای Data Products (API, Event, Batch)
  • نقش پلتفرم داده خودکار (Self-serve Data Platform)
  • طراحی و ساخت کامپوننت‌های پلتفرم
  • ابزارها و تکنولوژی‌های مورد نیاز برای پلتفرم
  • حاکمیت داده توزیع‌شده (Federated Computational Governance)
  • تعریف استانداردها و سیاست‌های حاکمیتی
  • مکانیزم‌های اجرایی حاکمیت داده
  • امنیت و حریم خصوصی در Data Mesh
  • کیفیت داده و مکانیزم‌های تضمین آن
  • نظارت و مانیتورینگ Data Products
  • استراتژی‌های مهاجرت به Data Mesh
  • چالش‌های پیاده‌سازی Data Mesh: فرهنگی، فنی، سازمانی
  • مطالعات موردی (Case Studies) از پیاده‌سازی موفق
  • نقش تیم‌ها در معماری Data Mesh
  • معرفی ابزارهای متن‌باز و تجاری مرتبط
  • تکنیک‌های ارزیابی بلوغ Data Mesh در سازمان
  • بررسی آینده Data Mesh و روندهای نوظهور
  • و ده‌ها موضوع عمیق و کاربردی دیگر…

فرصت را از دست ندهید! با سرمایه‌گذاری بر دانش خود در زمینه Data Mesh، آینده معماری نرم‌افزار و داده در سازمان خود را متحول سازید.

ثبت نام در دوره


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب معماری نرم‌افزار: Architecting for Data mesh concept”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا