این دوره به شما کمک می‌کند تا درک جامعی از چشم‌انداز پلتفرم‌های ابری اصلی به دست آورید و توانایی مقایسه دقیق آن‌ها را پیدا کنید. مهمترین سرفصل‌هایی که در این آموزش به آن‌ها پرداخته می‌شود عبارتند از:

• مقدمه و مروری بر مفاهیم پایه ابری: درک معماری‌های ابری، مدل‌های استقرار (ابر عمومی، خصوصی، هیبریدی) و مدل‌های خدماتی (IaaS, PaaS, SaaS) به عنوان فونداسیون درک تفاوت‌ها.
• معرفی و مقایسه خدمات هسته‌ای محاسباتی: تحلیل دقیق ماشین‌های مجازی (VMs)، سرویس‌های کانتینری (مانند Kubernetes) و توابع بدون سرور (Serverless Functions) در هر سه پلتفرم، با تاکید بر موارد استفاده و نقاط قوت هر یک.
• مقایسه جامع خدمات ذخیره‌سازی و پایگاه داده: بررسی انواع ذخیره‌سازی‌های ابری از جمله ذخیره‌سازی شیءمحور، بلوکی و فایل سیستم، و مقایسه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL مدیریت‌شده، و همچنین سرویس‌های انبار داده (Data Warehouse).
• خدمات شبکه‌بندی و امنیت پیشرفته: آشنایی با نحوه پیکربندی شبکه‌های مجازی، Load Balancers، فایروال‌ها و سرویس‌های مدیریت هویت و دسترسی (IAM) اختصاصی هر پلتفرم برای اطمینان از امنیت و کارایی.
• بررسی خدمات سرورلس و ابزارهای توسعه‌دهندگان: مقایسه عمیق پلتفرم‌های توسعه بدون سرور، ابزارهای CI/CD (ادغام و استقرار پیوسته) و خدمات مدیریت API که به تسریع روند توسعه کمک می‌کنند.
• هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیا (IoT): مروری بر توانایی‌های هر پلتفرم در زمینه هوش مصنوعی، ارائه پلتفرم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای مدیریت دستگاه‌های اینترنت اشیا.
• مدل‌های قیمت‌گذاری، حاکمیت و بهینه‌سازی هزینه: تحلیل پیچیدگی‌های قیمت‌گذاری در هر پلتفرم، ابزارهای بودجه‌بندی و کنترل هزینه، و استراتژی‌های مدیریت منابع و انطباق‌پذیری (Compliance) برای پایداری مالی و قانونی.
• انتخاب پلتفرم مناسب و استراتژی‌های مهاجرت: راهنمایی‌های عملی برای ارزیابی نیازهای کسب‌وکار و انتخاب بهترین پلتفرم، به همراه بررسی استراتژی‌های Multi-Cloud و Hybrid Cloud.

کسب دانش و مهارت‌های ارائه شده در این دوره، مزایای متعددی را برای شما به ارمغان خواهد آورد:

• تصمیم‌گیری آگاهانه و استراتژیک: درک عمیق از معماری، خدمات و مدل‌های کسب‌وکار هر یک از این پلتفرم‌ها به شما این قدرت را می‌دهد که با آگاهی کامل، استراتژی ابری سازمان خود را تدوین کنید. این امر منجر به انتخاب‌های دقیق‌تر، جلوگیری از سرمایه‌گذاری‌های نامناسب و بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار می‌شود. برای مثال، خواهید دانست چه زمانی AWS برای یک استارتاپ مقیاس‌پذیر ایده‌آل است و چه زمانی Azure برای یک شرکت بزرگ با زیرساخت داخلی مناسب‌تر است.
• افزایش چشمگیر مهارت‌های شغلی و فرصت‌های استخدام: بازار کار فناوری اطلاعات به شدت به دنبال متخصصانی است که دانش جامعی از چندین پلتفرم ابری داشته باشند. این دوره شما را به یک معمار Multi-Cloud یا مهندس ابری با دید گسترده تبدیل می‌کند که درهای جدیدی را برای پیشرفت شغلی شما باز خواهد کرد. توانایی درک و مقایسه تفاوت‌ها، شما را از سایر رقبا متمایز می‌سازد.
• بهینه‌سازی هزینه و مدیریت بودجه ابری: یکی از بزرگترین چالش‌های استفاده از ابر، مدیریت هزینه‌ها است. این دوره به شما ابزارها و دانش لازم را می‌دهد تا مدل‌های قیمت‌گذاری مختلف را درک کنید، هزینه‌ها را پیش‌بینی و بهینه‌سازی نمایید. یاد می‌گیرید چگونه از مزایای تخفیف‌های حجمی یا Reserved Instances/Savings Plans بهره‌مند شوید و از هدر رفت منابع جلوگیری کنید.
• طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های ابری منعطف و مقاوم: با شناخت نقاط قوت و ضعف هر پلتفرم، می‌توانید معماری‌هایی را طراحی کنید که از بهترین ویژگی‌های هر یک بهره ببرند. این امر نه تنها به افزایش مقاومت (Resilience) و مقیاس‌پذیری (Scalability) راهکارهای شما کمک می‌کند، بلکه خطر وابستگی به یک فروشنده واحد (Vendor Lock-in) را به حداقل می‌رساند و به شما امکان می‌دهد تا در آینده به راحتی بین پلتفرم‌ها جابجا شوید.
• درک روندهای فعلی و آینده صنعت ابری: این دوره شما را در جریان آخرین نوآوری‌ها، سرویس‌های جدید و جهت‌گیری‌های استراتژیک سه غول بزرگ ابری قرار می‌دهد. این دانش به شما کمک می‌کند تا همواره به‌روز باشید و بتوانید تصمیمات خود را بر اساس روندهای آتی فناوری بنا نهید.
• کاهش ریسک و افزایش امنیت: با درک عمیق از رویکردهای امنیتی هر پلتفرم، از جمله مدل مسئولیت مشترک (Shared Responsibility Model) و بهترین شیوه‌های امنیتی، می‌توانید زیرساخت‌های ابری خود را در برابر تهدیدات احتمالی مقاوم‌تر کنید و از انطباق‌پذیری (Compliance) با استانداردهای صنعتی و قانونی اطمینان حاصل نمایید.

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای این دوره، داشتن دانش اولیه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود، هرچند دوره با رویکردی جامع و از پایه مفاهیم را توضیح می‌دهد:

• مفاهیم پایه فناوری اطلاعات: آشنایی با اصول اولیه سخت‌افزار، نرم‌افزار، سیستم‌عامل‌ها و مفاهیم پایگاه داده.
• آشنایی با شبکه‌بندی: درک اولیه از پروتکل‌های شبکه مانند TCP/IP، DNS و مفاهیم Subnetting و Load Balancing.
• درک کلی از رایانش ابری: اگرچه دوره به تفصیل به این مباحث می‌پردازد، اما آشنایی قبلی با مفاهیمی مانند مجازی‌سازی، مقیاس‌پذیری و دسترسی‌پذیری می‌تواند مفید باشد. نیازی به تجربه عملی قبلی با AWS، Azure یا GCP نیست، زیرا هدف اصلی این دوره آموزش مقایسه‌ای است.

این دوره به صورت ساختارمند و با هدف پوشش جامع تمامی جنبه‌های مقایسه‌ای پلتفرم‌های ابری طراحی شده است. در ادامه به برخی از بخش‌های اصلی و محتوای آن‌ها اشاره می‌شود:

• مقدمه‌ای بر سه ابر بزرگ و مفاهیم پایه

  در این بخش ابتدایی، با تاریخچه، مدل‌های کسب‌وکار و فلسفه‌ی وجودی AWS، Microsoft Azure و Google Cloud آشنا می‌شوید. تفاوت‌های بنیادین در رویکرد هر یک به بازار، مدل‌های استقرار (عمومی، خصوصی، هیبریدی) و مدل‌های خدماتی (IaaS, PaaS, SaaS) بررسی می‌شود. هدف این بخش، ایجاد یک دید کلی و جامع از چشم‌انداز ابرهای عمومی و جایگاه هر ارائه‌دهنده در آن است. مثال: درک اینکه چگونه AWS به عنوان پیشتاز بازار، بر عمق و گستردگی خدمات تمرکز دارد، در حالی که Azure بر یکپارچگی با محصولات مایکروسافت و نیازهای سازمانی تاکید می‌کند، و GCP با نوآوری‌های خود در هوش مصنوعی و تحلیل داده متمایز می‌شود.

• مقایسه خدمات محاسباتی (Compute Services)

  این بخش قلب رایانش ابری است و به مقایسه دقیق گزینه‌های محاسباتی می‌پردازد. ماشین‌های مجازی (VMs) شامل EC2 در AWS، Azure Virtual Machines و Google Compute Engine با جزئیات بررسی می‌شوند، از جمله انواع Instance، مدل‌های قیمت‌گذاری و گزینه‌های مدیریت. همچنین، به سرویس‌های کانتینری مانند ECS/EKS در AWS، Azure Kubernetes Service (AKS) و Google Kubernetes Engine (GKE) پرداخته می‌شود. در نهایت، مفهوم سرورلس با مقایسه AWS Lambda، Azure Functions و Google Cloud Functions تشریح می‌شود، با تاکید بر مزایای هر رویکرد برای سناریوهای مختلف بار کاری.

  نکته کلیدی: انتخاب بین VM، کانتینر یا Serverless بستگی به نیاز به کنترل، مقیاس‌پذیری و مدل هزینه‌ای دارد؛ این بخش به شما کمک می‌کند تا انتخاب درستی داشته باشید.

• خدمات ذخیره‌سازی و پایگاه‌های داده (Storage & Databases)

  یکی از مهم‌ترین جنبه‌های هر برنامه، مدیریت داده‌ها است. این بخش به انواع سرویس‌های ذخیره‌سازی می‌پردازد: ذخیره‌سازی شیءمحور (S3 در AWS، Blob Storage در Azure، Cloud Storage در GCP) برای داده‌های غیرساختاریافته، ذخیره‌سازی بلوکی (EBS، Azure Managed Disks، Persistent Disk) برای VMها، و فایل سیستم‌های ابری (EFS، Azure Files، Cloud Filestore). در حوزه پایگاه‌های داده، مقایسه‌ای جامع بین پایگاه‌های داده رابطه‌ای مدیریت‌شده (RDS، Azure SQL Database، Cloud SQL)، پایگاه‌های داده NoSQL (DynamoDB، Cosmos DB، Firestore/Datastore) و راهکارهای انبار داده (Data Warehouse) مانند Redshift، Azure Synapse Analytics و BigQuery صورت می‌گیرد. مثال عملی: برای یک وب‌سایت استاتیک با نیاز به ذخیره‌سازی مقادیر زیادی تصویر، استفاده از S3، Blob Storage یا Cloud Storage گزینه‌های اصلی هستند و ویژگی‌های هر یک مقایسه می‌شود.

• شبکه‌بندی، امنیت و مدیریت هویت (Networking, Security & Identity Management)

  ایمن‌سازی و اتصال منابع ابری حیاتی است. در این بخش، مفاهیم شبکه‌های خصوصی مجازی (VPC, VNet)، تنظیمات فایروال‌ها (Security Groups, Network Security Groups, Firewall Rules)، Load Balancers و DNS در هر سه پلتفرم بررسی می‌شود. امنیت در این بخش، شامل مدیریت هویت و دسترسی (IAM در AWS، Azure AD، Cloud IAM در GCP) و نحوه پیاده‌سازی مدل مسئولیت مشترک (Shared Responsibility Model) برای حفاظت از داده‌ها و برنامه‌ها است. همچنین، ابزارهای رمزنگاری، مانیتورینگ امنیتی و انطباق‌پذیری با استانداردهای صنعتی نیز مورد بحث قرار می‌گیرد.

• خدمات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیا (AI/ML & IoT Services)

  عصر داده و هوش مصنوعی، نیازمند ابزارهای قدرتمند ابری است. این بخش به مقایسه پلتفرم‌های یادگیری ماشین (AWS SageMaker، Azure Machine Learning، Google Vertex AI) می‌پردازد که امکان ساخت، آموزش و استقرار مدل‌ها را فراهم می‌کنند. همچنین، سرویس‌های AI آماده استفاده مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و ترجمه مقایسه می‌شوند. به صورت خلاصه، خدمات اینترنت اشیا (IoT) برای اتصال و مدیریت دستگاه‌ها نیز معرفی می‌گردد. نکته برجسته: GCP به طور سنتی در حوزه AI/ML پیشرو بوده و سرویس‌های پیشرفته‌تری را در این زمینه ارائه می‌دهد، که این بخش به تفصیل به آن می‌پردازد.

• مدیریت، مانیتورینگ، حاکمیت و مدل‌های قیمت‌گذاری (Management, Monitoring, Governance & Pricing)

  برای مدیریت موثر منابع ابری، نیاز به ابزارهای مناسب است. این بخش، ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ (CloudWatch، Azure Monitor، Cloud Logging)، ابزارهای اتوماسیون، و سرویس‌های حاکمیت ابری (Cloud Governance) را مقایسه می‌کند. یکی از مهم‌ترین مباحث این بخش، تحلیل دقیق مدل‌های قیمت‌گذاری پیچیده در هر سه پلتفرم است. آموزش می‌دهد که چگونه هزینه‌ها را پیش‌بینی کنید، از ابزارهای بودجه‌بندی استفاده نمایید و راهکارهای عملی برای بهینه‌سازی هزینه (مانند استفاده از Spot Instances یا Reserved Instances) را پیاده‌سازی کنید تا از هدر رفت بودجه جلوگیری شود.

• انتخاب پلتفرم مناسب و استراتژی‌های عملی (Platform Selection & Practical Strategies)

  بخش پایانی و بسیار کاربردی این دوره، به شما کمک می‌کند تا تمام دانش کسب شده را در قالب سناریوهای واقعی و مطالعات موردی (Case Studies) به کار ببرید. یاد می‌گیرید که چگونه بر اساس نیازهای خاص کسب‌وکار، بودجه، مهارت‌های تیمی و استراتژی‌های موجود (مانند Multi-Cloud برای انعطاف‌پذیری یا Hybrid Cloud برای یکپارچگی با دیتاسنتر داخلی)، پلتفرم ابری بهینه را انتخاب کنید. این بخش شامل راهنمایی‌هایی برای مهاجرت (Migration) برنامه‌ها و داده‌ها به ابر و همچنین مدیریت Vendor Lock-in است. این دانش عملی شما را برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در دنیای واقعی آماده می‌کند.

این دوره با ارائه دیدی واقع‌بینانه و مقایسه‌ای، شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای ابری آماده می‌کند و توانایی شما را در انتخاب و به کارگیری فناوری‌های ابری به نحو چشمگیری افزایش می‌دهد. دانلود رایگان این آموزش فرصتی استثنایی برای ارتقای دانش و مهارت‌های شما در حوزه رایانش ابری است.