معرفی دوره و پیش‌زمینه

داده‌های سری‌زمانی (Time Series Data) یکی از مهم‌ترین انواع داده‌ها در حوزه اینترنت اشیاء، پایش زیرساخت‌ها، و تحلیل روندهای زمانی هستند. این دورهٔ آموزشی از LinkedIn Learning با عنوان «InfluxDB برای داده‌های سری‌زمانی: واردسازی، تحلیل و مصورسازی داده‌ها» نسخهٔ ۲۰۲۲-۵ به‌طور جامع به شما نحوهٔ نصب، پیکربندی و کار با پایگاه دادهٔ متن‌باز InfluxDB را آموزش می‌دهد. در این مسیر از ابزارهای کمکیِ Telegraf برای جمع‌آوری داده، زبان پرس‌وجوی Flux برای تحلیل و ابزارهایی مانند Grafana و Chronograf برای مصورسازی استفاده می‌شود.

آنچه دانشجویان خواهند آموخت

• چگونگی نصب و راه‌اندازی InfluxDB روی سیستم‌عامل‌های مختلف
• پیکربندی Telegraf برای جمع‌آوری لاگ‌ها و متریک‌ها
• ساخت دیتابیس و مدیریت ظرفیت ذخیره‌سازی
• نوشتن پرس‌وجوی حرفه‌ای با زبان Flux
• تحلیل داده‌های سری‌زمانی با توابع آماری و کاربردهای real-time
• مصورسازی داده‌ها در Grafana و Chronograf
• بهینه‌سازی پرس‌وجوها و تست کارایی (Benchmarking)

به کمک این مهارت‌ها، شما قادر خواهید بود حجم‌های عظیم داده‌های زمانی را به شیوه‌ای بهینه ثبت و تحلیل کنید و داشبوردهای قدرتمندی برای پایش سیستم‌ها یا پروژه‌های تحقیقاتی بسازید.

مزایا و کاربردهای عملی

در پایان این دوره، شما تسلط پیدا می‌کنید به:

• پایش بلادرنگ متریک‌های سرورها و سرویس‌ها
• تحلیل روند مصرف منابع در بازه‌های زمانی کوتاه و بلند
• تشخیص زودهنگام خطاها و ناهنجاری‌ها با پردازش داده‌های جاری
• گزارش‌دهی حرفه‌ای برای تیم‌های توسعه و عملیات

به کارگیری InfluxDB در پروژه‌های اینترنت اشیاء، پایش سلامت سخت‌افزار، و تحلیل بازارهای مالی باعث کاهش هزینه و افزایش دقت تصمیم‌گیری می‌شود.

پیش‌نیازها

• آشنایی اولیه با مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای و NoSQL
• مبانی خط فرمان لینوکس و دستورات پایه
• درک اولیه از پروتکل HTTP و JSON
• آشنایی مقدماتی با زبان‌های اسکریپتی مثل Python یا Bash (اختیاری اما مفید)

نداشتن یکی از موارد بالا مانع یادگیری نمی‌شود، اما درک بهتر دوره را تسهیل خواهد کرد.

بخش‌های دوره

• بخش اول: مقدمات داده‌های سری‌زمانی و معرفی معماری InfluxDB
• بخش دوم: نصب InfluxDB و پیکربندی اولیه
• بخش سوم: جمع‌آوری داده با Telegraf و ساختور داده‌ها
• بخش چهارم: زبان پرس‌وجوی Flux و تحلیل مقدماتی
• بخش پنجم: کار با توابع پیشرفته: تجمیع، نرمال‌سازی، و windowing
• بخش ششم: مصورسازی با Grafana و Chronograf
• بخش هفتم: بهینه‌سازی، مقیاس‌پذیری و Benchmarking
• بخش هشتم: پروژهٔ عملی: پایش وضعیت یک خوشه سرور مجازی

مثال‌های عملی

در یکی از جلسات، داده‌های فشار CPU یک سرور را با Telegraf به InfluxDB ارسال می‌کنیم:

• پیکربندی پلاگین [[inputs.cpu]] در فایل telegraf.conf
• اجرای telegraf و مشاهده داده‌ها در UI InfluxDB
• استفاده از Flux برای محاسبه میانگین متحرک فشار CPU در ۱۰ دقیقه گذشته

مثال دیگر، ساخت داشبورد Grafana برای نمایش سه نمودار همزمان: ترند مصرف حافظه، تعداد درخواست HTTP و تاخیر پاسخ API.

• اتصال Grafana به InfluxDB به عنوان Data Source
• تعریف متغیرهای پویا برای انتخاب بازه زمانی
• شخصی‌سازی رنگ‌ها و آستانه‌های هشدار

نتیجه‌گیری

این دورهٔ LinkedIn Learning نقطهٔ شروع مناسبی برای هر توسعه‌دهنده، مهندس DevOps یا تحلیل‌گر داده است که می‌خواهد در زمینه داده‌های سری‌زمانی مهارت کسب کند. با یادگیری InfluxDB و ابزارهای جانبی آن می‌توانید پلتفرم پایش بلادرنگ و گزارش‌دهی قدرتمندی بسازید. در نهایت، با تسلط بر Flux و Grafana، قادر خواهید بود تحلیل‌های پیچیده و داشبوردهای زیبایی را در کوتاه‌ترین زمان ممکن تولید کنید.

برای دانلود رایگان نرم‌افزار و دریافت فایل‌های همراه دوره به منابع رسمی LinkedIn Learning مراجعه کنید و پروژه‌های آموزشی را روی سیستم خود اجرا نمایید.