معرفی دوره

در این دوره عملی و جامع از LinkedIn Learning، مبانی و معماری میکروسرویس‌های داده‌ای با تأکید بر توان عملیاتی بالا و قابلیت مقیاس‌پذیری پوشش داده می‌شود. مدرس دوره با بهره‌گیری از تجارب واقعی در مهندسی داده و معماری نرم‌افزار، شما را قدم به قدم با فناوری‌ها و الگوهای به‌روز آشنا می‌کند. این دوره مناسب توسعه‌دهندگان، معماران نرم‌افزار و تیم‌های مهندسی داده است که به دنبال بهبود عملکرد سیستم‌های توزیع‌شده خود هستند.

اهداف و مزایا

• درک عمیق از اصول مقیاس‌پذیری افقی و تحلیل بار در میکروسرویس‌ها.
• یادگیری طراحی APIهای کارا با استفاده از gRPC، REST و GraphQL.
• پیاده‌سازی الگوهای ارتباطی مبتنی بر پیام (مثل Kafka و RabbitMQ) برای افزایش توان عملیاتی.
• بهینه‌سازی عملکرد بانک‌های اطلاعاتی توزیع‌شده با تمرکز بر Cassandra و MongoDB.
• استقرار و مدیریت خوشه‌های Kubernetes برای افزایش دسترس‌پذیری و خودتعمیرگری.
• ابزارهای مانیتورینگ و تله‌متری (Prometheus، Grafana) برای پایش عملکرد لحظه‌ای.

با پایان دوره، شما توانایی طراحی، توسعه و استقرار میکروسرویس‌های داده‌ای را خواهید داشت که می‌توانند ده‌ها هزار درخواست در ثانیه را مدیریت کنند.

پیش‌نیازهای دوره

• آشنایی اولیه با زبان‌های برنامه‌نویسی Java یا Python.
• درک مفاهیم شبکه و پروتکل‌های HTTP/2.
• تجربه کار با Docker و مفاهیم پایه کانتینرسازی.
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای و NoSQL.

در صورتی که با هر یک از این موارد آشنایی ندارید، توصیه می‌شود قبل از ورود به این دوره، منابع مقدماتی مرتبط را مطالعه کنید تا بیشترین بهره را از مطالب پیشرفته ببرید.

ساختار و سرفصل‌های دوره

• بخش اول: مقدمه و تحلیل نیازمندی‌ها – تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) و معیارهای توان عملیاتی.
• بخش دوم: طراحی API – ساختاری RESTful vs gRPC و مزایا و معایب هر کدام.
• بخش سوم: Messaging Patterns – پیاده‌سازی تولید و مصرف پیام با Kafka، تنظیم پارامترهای پارتیشن و رپلیکیشن.
• بخش چهارم: ذخیره‌سازی و پایگاه داده – بهینه‌سازی کوئری‌ها در MongoDB و طراحی مدل داده در Cassandra.
• بخش پنجم: کانتینرسازی و اورکستراسیون – ایجاد Dockerfile بهینه، Helm Chart و مدیریت رول‌آوت در Kubernetes.
• بخش ششم: مانیتورینگ و لاگ‌برداری – استفاده از Prometheus برای جمع‌آوری متریک‌ها و Alerting در Grafana.
• بخش هفتم: تست و استرس‌تست – بارگذاری با JMeter و k6، تحلیل شلوغی شبکه و بهینه‌سازی تراکنش‌ها.
• بخش هشتم: بهینه‌سازی و کَشینگ – مکانیزم‌های Redis، CDN و راهبردهای CQRS برای کاهش تأخیر.

مثال‌های عملی و پروژه نهایی

در طول دوره، چند پروژه عملی به شما محول می‌شود:

• پیاده‌سازی یک سرویس پردازش تراکنش‌های بانکی با Kafka به‌عنوان Message Broker و MongoDB برای ذخیره لاگ.
• ساخت API گزارش‌گیری بلادرنگ با gRPC و نمایش نمودارها در یک داشبورد ساده تحت React.
• استقرار تمام میکروسرویس‌ها در یک خوشه Kubernetes روی پلتفرم ابری و تنظیم Autoscaling.

پروژه نهایی ترکیبی از تمامی تکنیک‌های آموزش داده‌شده است و به شما کمک می‌کند تا یک نمونه واقعی با توان عملیاتی بالا را طراحی و اجرا کنید.

نکات کلیدی برای موفقیت

• همیشه مانیتورینگ را جدی بگیرید و معیارهای SLA و SLO را تعریف کنید.
• آزمون‌های بار (Load Testing) را از مراحل ابتدایی آغاز نمایید.
• به‌کارگیری کَشینگ لایه‌های مختلف، از دیتابیس تا CDN.
• استفاده از الگوهای Circuit Breaker و Bulkhead برای افزایش پایداری.
• مستندسازی APIها و پیوند آنها با ابزارهایی مثل Swagger یا OpenAPI.

جمع‌بندی و پیشنهادات

دوره «ساخت میکروسرویس‌های داده‌ای با توان عملیاتی بالا» یک راهنمای جامع برای توسعه سرویس‌های توزیع‌شده و مقاوم است. با طی کردن این دوره، شما به مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی مسلح خواهید شد که در صنایع مالی، تجارت الکترونیک و هرجایی که داده و کارایی بالا اهمیت دارد، کاربردی خواهد بود. هم‌اکنون می‌توانید از لینک دانلود LinkedIn Learning استفاده کرده و مسیر حرفه‌ای خود را در مهندسی داده و معماری میکروسرویس‌ها هموار کنید.