, ,

کتاب Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark)

299,999 تومان399,000 تومان

Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark) 🚀 Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark) – آینده شغلی خود را بسازید! 🚀 معرفی دوره: قدرتمندترین پلتفرم ا…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مبانی Google Cloud Platform
  • 2. آشنایی با رایانش ابری و نقش GCP
  • 3. مقایسه GCP با AWS و Azure برای توسعه‌دهندگان
  • 4. مفاهیم اصلی GCP: پروژه‌ها، مناطق (Regions) و ناحیه‌ها (Zones)
  • 5. ایجاد حساب کاربری GCP و تنظیمات صورتحساب (Billing)
  • 6. آشنایی با کنسول وب Google Cloud
  • 7. نصب و پیکربندی ابزار خط فرمان gcloud
  • 8. مدیریت هویت و دسترسی (IAM): مفاهیم پایه
  • 9. نقش‌های IAM: پایه‌ای، از پیش تعریف شده و سفارشی
  • 10. حساب‌های خدماتی (Service Accounts) و کاربرد آن در برنامه‌های Java
  • 11. مبانی شبکه در GCP: VPC، زیرشبکه‌ها و قوانین فایروال
  • 12. پیکربندی محیط توسعه Java برای کار با GCP
  • 13. آشنایی با Google Cloud SDK برای Java
  • 14. استراتژی‌های احراز هویت برای برنامه‌های Java در GCP (ADC)
  • 15. مدیریت هزینه‌ها: بودجه‌بندی و هشدارهای هزینه
  • 16. سرویس‌های محاسباتی (Compute) برای توسعه‌دهندگان Java
  • 17. مروری بر گزینه‌های Compute در GCP
  • 18. Compute Engine: ایجاد و مدیریت ماشین‌های مجازی (VM)
  • 19. استقرار یک برنامه ساده Java (مانند Spring Boot) روی Compute Engine
  • 20. قالب‌های نمونه (Instance Templates) و گروه‌های مدیریت شده (MIGs)
  • 21. مقدمه‌ای بر کانتینرها: اصول Docker
  • 22. آشنایی با Kubernetes و Google Kubernetes Engine (GKE)
  • 23. ایجاد اولین کلاستر GKE
  • 24. کانتینری کردن یک برنامه Java با استفاده از Jib یا Dockerfile
  • 25. استقرار برنامه Java روی GKE
  • 26. شبکه‌بندی در GKE: سرویس‌ها (Services) و اینگرس (Ingress)
  • 27. محاسبات بدون سرور (Serverless): مقایسه Cloud Run و Cloud Functions
  • 28. استقرار یک کانتینر Java در Cloud Run
  • 29. توسعه یک تابع ابری (Cloud Function) با Java
  • 30. ذخیره‌سازی و پایگاه‌های داده
  • 31. مروری بر گزینه‌های ذخیره‌سازی و پایگاه داده در GCP
  • 32. Cloud Storage: باکت‌ها، اشیاء و کلاس‌های ذخیره‌سازی
  • 33. کار با Cloud Storage از طریق کتابخانه کلاینت Java
  • 34. ایجاد URLهای امضا شده (Signed URLs) برای دسترسی امن
  • 35. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای: Cloud SQL
  • 36. ایجاد و پیکربندی یک نمونه Cloud SQL (PostgreSQL/MySQL)
  • 37. اتصال برنامه Java به Cloud SQL با استفاده از JDBC و Cloud SQL Auth Proxy
  • 38. Cloud Spanner: پایگاه داده رابطه‌ای توزیع‌شده در مقیاس جهانی
  • 39. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL در GCP
  • 40. Cloud Firestore: پایگاه داده اسناد (Document-based)
  • 41. توسعه برنامه Java با استفاده از Firestore
  • 42. Cloud Bigtable: پایگاه داده NoSQL با توان عملیاتی بالا برای بارهای کاری سنگین
  • 43. اتصال برنامه Java/Spark به Bigtable
  • 44. ذخیره‌سازی درون‌حافظه‌ای (In-memory): Memorystore برای Redis و Memcached
  • 45. انتخاب پایگاه داده مناسب برای نیازهای برنامه Java شما
  • 46. داده‌های بزرگ (Big Data) و تحلیل با Spark
  • 47. اکوسیستم داده‌های بزرگ و تحلیل در GCP
  • 48. معرفی Dataproc: مدیریت Hadoop و Spark
  • 49. ایجاد و مدیریت یک کلاستر Dataproc
  • 50. اجرای یک جاب Java Spark روی کلاستر Dataproc
  • 51. دسترسی به داده‌های موجود در Cloud Storage از طریق Spark
  • 52. سفارشی‌سازی کلاسترهای Dataproc با اسکریپت‌های اولیه (Initialization Actions)
  • 53. مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling) در کلاسترهای Dataproc
  • 54. استفاده از Dataproc Metastore برای سازگاری با Hive
  • 55. اجرای Spark بدون سرور با Dataproc Serverless
  • 56. معرفی BigQuery: انبار داده بدون سرور GCP
  • 57. معماری BigQuery: جداسازی ذخیره‌سازی و پردازش
  • 58. بارگذاری داده از Cloud Storage به BigQuery
  • 59. اجرای کوئری روی BigQuery با استفاده از کتابخانه کلاینت Java
  • 60. ادغام Spark و BigQuery با استفاده از کانکتور رسمی
  • 61. معرفی Dataflow: پردازش دسته‌ای و جریانی با Apache Beam
  • 62. مدل برنامه‌نویسی Beam برای توسعه‌دهندگان Java
  • 63. اجرای یک پایپ‌لاین ساده Java Dataflow
  • 64. مقایسه Dataproc (Spark) و Dataflow: چه زمانی از کدام استفاده کنیم
  • 65. هماهنگ‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با Cloud Composer (Managed Airflow)
  • 66. توسعه، CI/CD و پایش (Observability)
  • 67. مقدمه‌ای بر CI/CD در GCP
  • 68. Cloud Source Repositories: میزبانی Git در GCP
  • 69. ساخت (Build) برنامه‌های Java با استفاده از Cloud Build
  • 70. ایجاد یک پایپ‌لاین یکپارچه‌سازی مداوم (CI)
  • 71. Artifact Registry: ذخیره‌سازی آرتیفکت‌های Java (JARs, Docker Images)
  • 72. ایجاد یک پایپ‌لاین استقرار مداوم (CD) برای Cloud Run
  • 73. زیرساخت به عنوان کد (IaC) با Terraform برای مدیریت منابع GCP
  • 74. معرفی مجموعه عملیات (Operations Suite): Logging, Monitoring, Tracing
  • 75. Cloud Logging: ثبت متمرکز لاگ‌های برنامه‌های Java
  • 76. استفاده از لاگ‌نویسی ساختاریافته (Structured Logging) در Java
  • 77. Cloud Monitoring: معیارها، داشبوردها و هشدارها
  • 78. پایش عملکرد برنامه Java (مانند معیارهای JVM)
  • 79. Cloud Trace: ردیابی توزیع‌شده برای معماری میکروسرویس
  • 80. Cloud Profiler: تحلیل مصرف CPU و حافظه در برنامه‌های Java
  • 81. موضوعات پیشرفته و یکپارچه‌سازی
  • 82. سیستم پیام‌رسانی در GCP: آشنایی با Pub/Sub
  • 83. ارسال پیام از یک برنامه Java به یک تاپیک Pub/Sub
  • 84. ایجاد یک مشترک (Subscriber) در Java برای دریافت پیام‌های Pub/Sub
  • 85. مدیریت API با استفاده از Apigee
  • 86. امن‌سازی APIهای Java با Identity-Aware Proxy (IAP)
  • 87. استفاده از Secret Manager برای مدیریت اطلاعات حساس
  • 88. مقدمه‌ای بر سرویس‌های هوش مصنوعی (AI/ML) برای توسعه‌دهندگان
  • 89. استفاده از Vision AI API از طریق یک برنامه Java
  • 90. استفاده از Natural Language API از طریق یک برنامه Java
  • 91. Vertex AI: ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. معماری‌های رویدادمحور (Event-driven) با Eventarc
  • 93. بهترین شیوه‌ها، معماری و جمع‌بندی
  • 94. بهترین شیوه‌ها برای بهینه‌سازی هزینه‌ها در GCP
  • 95. معماری برنامه‌های Java قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر در GCP
  • 96. مطالعه موردی ۱: ساخت یک وب اپلیکیشن با Cloud Run و Firestore
  • 97. مطالعه موردی ۲: یک پایپ‌لاین پردازش داده‌های بزرگ با Dataproc و BigQuery
  • 98. گواهینامه‌های GCP و گام‌های بعدی در مسیر یادگیری ابری شما
  • 99. **ذخیره‌سازی داده در GCP برای Spark: Cloud Storage، Bigtable، و Datastore.**
  • 100. **پیاده‌سازی Pipelines داده Spark با Cloud Dataflow و ادغام با سایر سرویس‌های GCP.**





Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark)


🚀 Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark) – آینده شغلی خود را بسازید! 🚀

معرفی دوره: قدرتمندترین پلتفرم ابری در دستان شما

آیا به دنبال ارتقاء مهارت‌های برنامه‌نویسی خود و ورود به دنیای هیجان‌انگیز و پررونق پردازش ابری هستید؟ آیا توسعه‌دهنده جاوا هستید و می‌خواهید از قدرت بی‌نهایت Google Cloud Platform (GCP) برای ساخت، استقرار و مقیاس‌بندی برنامه‌های خود بهره ببرید؟ دوره “Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark)” دقیقاً همان چیزی است که به دنبالش هستید!

در عصر حاضر، پردازش ابری دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت است. Google Cloud Platform با ارائه مجموعه‌ای بی‌نظیر از خدمات و ابزارها، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا با سرعت، انعطاف‌پذیری و قابلیت اطمینان بی‌سابقه، راهکارهای نوآورانه خلق کنند. این دوره به شما کمک می‌کند تا با مباحث کلیدی GCP و چگونگی ادغام مؤثر آن با زبان برنامه‌نویسی محبوبتان، جاوا، و فریم‌ورک قدرتمند Apache Spark، آشنا شوید و قدم به دنیای حرفه‌ای این فناوری بگذارید.

درباره دوره: یادگیری عملی و کاربردی

این دوره به صورت کاملاً عملی و با تمرکز بر سناریوهای واقعی طراحی شده است. ما شما را مرحله به مرحله در مسیر یادگیری و تسلط بر اجزای حیاتی Google Cloud Platform همراهی خواهیم کرد. از مفاهیم پایه و اولیه گرفته تا تکنیک‌های پیشرفته، تمامی آنچه یک توسعه‌دهنده جاوا برای بهره‌گیری کامل از GCP نیاز دارد، در این دوره پوشش داده شده است. با انجام پروژه‌های عملی و مثال‌های کاربردی، آمادگی لازم برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی را پیدا خواهید کرد.

موضوعات کلیدی: تسلط بر ابزارهای ابر

این دوره بر محوریت موضوعات کلیدی زیر شکل گرفته است تا شما را به یک متخصص GCP تبدیل کند:

  • مفاهیم بنیادین Google Cloud Platform: آشنایی با معماری، مدل‌های قیمت‌گذاری و ابزارهای اصلی GCP.
  • خدمات محاسباتی (Compute Services): یادگیری عمیق Compute Engine، Google Kubernetes Engine (GKE) و Cloud Functions.
  • ذخیره‌سازی و پایگاه داده (Storage & Databases): تسلط بر Cloud Storage، Cloud SQL، Firestore و Bigtable.
  • شبکه و امنیت (Networking & Security): درک مفاهیم VPC، Load Balancing، IAM و ابزارهای امنیتی GCP.
  • ابزارهای توسعه‌دهنده (Developer Tools): استفاده از Cloud SDK، Cloud Build، Cloud Source Repositories و Cloud Shell.
  • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML): آشنایی با خدمات Vertex AI و استفاده از APIهای هوشمند GCP.
  • پردازش داده‌های بزرگ با Apache Spark و Dataproc: ادغام جاوا و Spark با GCP برای تحلیل داده‌های حجیم.
  • استقرار برنامه‌های جاوا بر روی GCP: یادگیری روش‌های بهینه برای اجرای اپلیکیشن‌های جاوا در محیط ابری.
  • مدیریت و مانیتورینگ (Management & Monitoring): استفاده از Cloud Monitoring و Cloud Logging برای نظارت بر عملکرد برنامه‌ها.
  • طراحی معماری‌های ابری مقیاس‌پذیر: یادگیری اصول طراحی سیستم‌های پایدار و قابل اتکا بر روی GCP.

مخاطبان دوره: برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افراد زیر ایده‌آل است:

  • توسعه‌دهندگان جاوا: که قصد دارند مهارت‌های خود را با کار با یکی از بزرگترین پلتفرم‌های ابری جهان گسترش دهند.
  • مهندسان نرم‌افزار: که به دنبال یادگیری معماری و استقرار سیستم‌های مقیاس‌پذیر بر روی ابر هستند.
  • دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه پردازش ابری: که می‌خواهند دانش خود را در مورد GCP و کاربردهای آن با جاوا و Spark عمیق‌تر کنند.
  • تیم‌های توسعه: که قصد مهاجرت سرویس‌های خود به ابر یا بهینه‌سازی زیرساخت فعلی خود را دارند.
  • افرادی که به دنبال فرصت‌های شغلی بهتر در حوزه DevOps و Cloud Engineering هستند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن دوره “Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark)” مزایای بی‌شماری برای شما به همراه خواهد داشت:

  • ارتقاء شغلی چشمگیر: تسلط بر GCP، یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در بازار کار امروز است.
  • افزایش بهره‌وری: یاد بگیرید چگونه با استفاده از ابزارهای GCP، سرعت توسعه و استقرار نرم‌افزار را به طور قابل توجهی افزایش دهید.
  • نوآوری و خلاقیت: دسترسی به طیف وسیعی از خدمات GCP به شما امکان می‌دهد تا ایده‌های نوآورانه خود را به واقعیت تبدیل کنید.
  • کاهش هزینه‌ها: با درک صحیح از مدل‌های قیمت‌گذاری و بهینه‌سازی منابع در GCP، هزینه‌های زیرساخت خود را مدیریت کنید.
  • توانایی کار با داده‌های بزرگ: با ترکیب جاوا، Spark و GCP، به راه‌حل‌های قدرتمندی برای پردازش و تحلیل داده‌های حجیم دست یابید.
  • اعتماد به نفس در پروژه‌های ابری: پس از اتمام این دوره، با اطمینان کامل قادر خواهید بود پروژه‌های پیچیده را بر روی GCP اجرا کنید.
  • دسترسی به جامعه بزرگ توسعه‌دهندگان: بخشی از جامعه جهانی GCP شوید و از تجربیات دیگران بهره‌مند شوید.

سرفصل‌های دوره: جامع‌ترین آموزش GCP برای جاوا دولوپرها

این دوره با بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی، شما را از سطح مقدماتی تا پیشرفته در زمینه Google Cloud Platform با تمرکز بر جاوا و Spark هدایت می‌کند. سرفصل‌های کلیدی این دوره عبارتند از:

بخش اول: مقدمات Google Cloud Platform

  • معرفی کامل GCP و اکوسیستم آن
  • ایجاد و پیکربندی حساب GCP
  • مفاهیم Project, Folder, Organization
  • آشنایی با IAM (Identity and Access Management)
  • استفاده از Google Cloud Shell
  • نصب و پیکربندی Google Cloud SDK
  • مدیریت Billing و Cost Control

بخش دوم: خدمات محاسباتی GCP

  • Compute Engine: ماشین‌های مجازی، Instance Templates, Instance Groups
  • Google Kubernetes Engine (GKE): مفاهیم کانتینر، Docker, Kubernetes
  • استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌ها بر روی GKE
  • Cloud Functions: برنامه‌نویسی Serverless با توابع
  • Cloud Run: اجرای کانتینرهای بدون سرور
  • App Engine: استقرار سریع اپلیکیشن‌های وب

بخش سوم: ذخیره‌سازی و پایگاه داده در GCP

  • Cloud Storage: انواع Bucket، Object Storage
  • انتقال داده به Cloud Storage
  • Cloud SQL: مدیریت پایگاه داده‌های رابطه‌ای (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
  • Firestore: پایگاه داده NoSQL سندگرا
  • Cloud Bigtable: پایگاه داده NoSQL ستون‌گرا برای حجم بالا
  • Memorystore: سرویس مدیریت شده Redis و Memcached

بخش چهارم: شبکه و امنیت در GCP

  • Virtual Private Cloud (VPC): شبکه‌های مجازی
  • Firewall Rules و Network Security
  • Load Balancing: انواع Load Balancer و کاربردها
  • Cloud DNS و CDN
  • Cloud Armor: محافظت در برابر حملات DDoS
  • SSL Policies و Certificate Management
  • Data Encryption و Key Management (KMS)

بخش پنجم: ابزارهای توسعه‌دهنده و DevOps

  • Cloud Build: CI/CD Pipelines
  • Cloud Source Repositories: مخازن کد
  • Artifact Registry: مدیریت Artifacts
  • Cloud Tasks و Pub/Sub: صف‌های پیام و رویداد
  • Logging و Monitoring (Cloud Logging, Cloud Monitoring)
  • Trace و Debugging
  • Infrastructure as Code (Terraform)

بخش ششم: پردازش داده‌های بزرگ و Apache Spark با GCP

  • مقدمه‌ای بر Big Data و Apache Spark
  • Dataproc: سرویس مدیریت شده Spark و Hadoop
  • ساخت Cluster Dataproc
  • اجرای Jobهای Spark با جاوا بر روی Dataproc
  • ذخیره‌سازی داده‌های Big Data در Cloud Storage
  • مقدمه‌ای بر BigQuery
  • تحلیل داده با Spark SQL

بخش هفتم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP

  • معرفی خدمات AI Platform و Vertex AI
  • استفاده از APIs آماده (Vision AI, Natural Language AI)
  • مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • آموزش مدل‌های سفارشی
  • استقرار و پیش‌بینی با مدل‌های ML

بخش هشتم: طراحی معماری و بهترین روش‌ها

  • اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و High Availability
  • الگوهای معماری در GCP
  • مدیریت خطا و Resiliency
  • امنیت در سطح اپلیکیشن
  • بهینه‌سازی هزینه‌ها و عملکرد
  • سناریوهای عملی و Case Studies

با ثبت‌نام در این دوره، شما گامی بزرگ به سوی آینده شغلی درخشان در دنیای برنامه‌نویسی ابری برمی‌دارید. همین امروز آینده خود را بسازید!


📚 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

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

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


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Java (Spark)”

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

پیمایش به بالا