دانلود رایگان دوره عملی پردازش دادههای جریانی با Apache Kafka در Azure – نوامبر ۲۰۲۴ h1> معرفی دوره h2>
در این دوره عملی و گامبهگام، شما با مفاهیم کلیدی پردازش دادههای جریانی span> (Streaming Data) به کمک Apache Kafka بر بستر Microsoft Azure آشنا خواهید شد. این دوره مناسب مهندسین داده، توسعهدهندگان بکاند و هر کسی است که تمایل دارد سیستمهای مقیاسپذیر، بلادرنگ و برگزارش رویداد محور (event-driven) بسازد. در انتهای دوره قادر خواهید بود یک خوشه Kafka در Azure ایجاد و پیکربندی کنید، تولیدکننده و مصرفکننده بنویسید، و برای تحلیل دادههای جریانی از ابزارهای مختف استفاده نمایید. p>
div> چه چیزی خواهید آموخت h2> - مبانی Apache Kafka span>: معماری، موضوع (Topic)، پارتیشنبندی و تکرار (Replication) li>
- راهاندازی خوشه Kafka در Azure با استفاده از Azure Kubernetes Service و Azure Event Hubs li>
- ایجاد تولیدکننده (Producer) در زبانهای Java و Python li>
- نوشتن مصرفکننده (Consumer) و پردازش جریانی با Kafka Streams li>
- یکپارچهسازی Kafka Connect برای ورود و خروج داده به پایگاههای داده و انبار داده li>
- پیادهسازی طرحوارهها (Schemas) با Avro و Confluent Schema Registry li>
- نظارت و مدیریت خوشه Kafka با ابزارهای Grafana و Prometheus li>
- نمونه عملی: ساخت داشبورد بلادرنگ تحلیل رویدادهای کاربری li> ul>
div>
مزایای شرکت در دوره h2> - دسترسی به فیلمهای آموزشی span> با کیفیت بالا و مثالهای عملی li>
- آموزش روی پروژه واقعی از ابتدا تا انتها li>
- تمرینهای کدنویسی و حل چالشهای عملی پس از هر فصل li>
- ارتقاء مهارت در معماری سیستمهای توزیعی و میکروسرویس li>
- افزایش جذابیت رزومه برای بازار کار بینالمللی li> ul>
div>
پیشنیازها h2>
برای بهرهبرداری کامل از این دوره، آشنایی مقدماتی با موارد زیر ضروری است: p>
- مبانی لینوکس و خط فرمان (Terminal) li>
- مهارت در یک زبان برنامهنویسی از جمله Java، Python یا C# li>
- آشنایی اولیه با سرویسهای کلود (ترجیحاً Azure) li>
- درک مفاهیم پایگاه داده و SQL li> ul>
div>
ساختار و سرفصلهای دوره h2> - فصل ۱: مقدمه بر دادههای جریانی و Kafka strong>
معرفی پردازش بلادرنگ، بررسی معماری Kafka و مقایسه با ابزارهای دیگر مانند RabbitMQ و Apache Pulsar. p> li>
- فصل ۲: مقدمات Azure و پیادهسازی اولین خوشه strong>
تنظیم حساب Azure، ایجاد Resource Group، راهاندازی Azure Kubernetes Service و اشکالزدایی اولیه. p> li>
- فصل ۳: نصب و پیکربندی Apache Kafka strong>
استقرار Kafka روی Azure VM یا Kubernetes، تنظیم پارتیشنها، گروههای مصرفکننده و مکانیزم تکرار. p> li>
- فصل ۴: توسعه Producer و Consumer strong>
کدنویسی تولیدکننده و مصرفکننده در Java و Python با مثالهای کاربردی ارسال و دریافت پیام. p> li>
- فصل ۵: Kafka Streams و پردازش بلادرنگ strong>
ساخت پردازشگرهای جریانی، windowing، aggregation و مثال عملی محاسبه معیارهای تجاری. p> li>
- فصل ۶: Kafka Connect و یکپارچهسازی داده strong>
ارسال و دریافت داده از پایگاههای داده SQL، Elasticsearch، و ذخیرهسازی S3 با استفاده از کانکتورها. p> li>
- فصل ۷: مدیریت و پایش خوشه strong>
راهاندازی Prometheus و Grafana، تعریف هشدارها (Alerts) و داشبورد بلادرنگ برای بررسی سلامت Kafka. p> li>
- فصل ۸: نمونه عملی – داشبورد تحلیل رویدادهای کاربری strong>
جمعآوری رویدادهای وب، پردازش جریانی و نمایش بلادرنگ تعداد بازدیدها، رفتار کاربران و نرخ تبدیل. p> li> ul>
div>
مثال عملی h2>
در یکی از تمرینها، دادههای سنسور یک کارخانه تولید را با Kafka Streams پردازش میکنیم. معیارهایی مانند دمای خطوط تولید و سرعت ماشینآلات بلادرنگ محاسبه شده و در داشبورد Grafana نمایش داده میشود تا تیم عملیاتی بتواند فوراً به هشدارهای حیاتی واکنش نشان دهد. p>
div>
نکات برجسته h2> - استفاده از Azure Event Hubs span> به عنوان پل ارتباطی با Kafka برای مقیاسپذیری بالاتر li>
- پیادهسازی Schema Registry span> برای تضمین تطابق دادهها li>
- بهینهسازی پارامترهای Kafka (مثل batch.size، linger.ms) بر اساس حجم ترافیک li>
- اجرای بار تست (stress test) و بررسی نقاط گلوگاه li>
- ارتباط امن با TLS و SASL برای رمزنگاری دادهها li> ul>
div>
جمعبندی h2>
این دوره فرصتی منحصربهفرد است تا مهارتهای خود را در حوزه پردازش دادههای جریانی با Apache Kafka روی بستر Azure تقویت کنید. با دانلود رایگان و دنبال کردن مثالهای عملی، از شبکه توزیعی مقیاسپذیر تا داشبوردهای بلادرنگ را تجربه خواهید کرد و آماده ورود به چالشهای دنیای واقعی میشوید. p>
div> article>
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.
معرفی دوره h2>
در این دوره عملی و گامبهگام، شما با مفاهیم کلیدی پردازش دادههای جریانی span> (Streaming Data) به کمک Apache Kafka بر بستر Microsoft Azure آشنا خواهید شد. این دوره مناسب مهندسین داده، توسعهدهندگان بکاند و هر کسی است که تمایل دارد سیستمهای مقیاسپذیر، بلادرنگ و برگزارش رویداد محور (event-driven) بسازد. در انتهای دوره قادر خواهید بود یک خوشه Kafka در Azure ایجاد و پیکربندی کنید، تولیدکننده و مصرفکننده بنویسید، و برای تحلیل دادههای جریانی از ابزارهای مختف استفاده نمایید. p>
div> برای بهرهبرداری کامل از این دوره، آشنایی مقدماتی با موارد زیر ضروری است: p> معرفی پردازش بلادرنگ، بررسی معماری Kafka و مقایسه با ابزارهای دیگر مانند RabbitMQ و Apache Pulsar. p> li> تنظیم حساب Azure، ایجاد Resource Group، راهاندازی Azure Kubernetes Service و اشکالزدایی اولیه. p> li> استقرار Kafka روی Azure VM یا Kubernetes، تنظیم پارتیشنها، گروههای مصرفکننده و مکانیزم تکرار. p> li> کدنویسی تولیدکننده و مصرفکننده در Java و Python با مثالهای کاربردی ارسال و دریافت پیام. p> li> ساخت پردازشگرهای جریانی، windowing، aggregation و مثال عملی محاسبه معیارهای تجاری. p> li> ارسال و دریافت داده از پایگاههای داده SQL، Elasticsearch، و ذخیرهسازی S3 با استفاده از کانکتورها. p> li> راهاندازی Prometheus و Grafana، تعریف هشدارها (Alerts) و داشبورد بلادرنگ برای بررسی سلامت Kafka. p> li> جمعآوری رویدادهای وب، پردازش جریانی و نمایش بلادرنگ تعداد بازدیدها، رفتار کاربران و نرخ تبدیل. p> li> ul>
div> در یکی از تمرینها، دادههای سنسور یک کارخانه تولید را با Kafka Streams پردازش میکنیم. معیارهایی مانند دمای خطوط تولید و سرعت ماشینآلات بلادرنگ محاسبه شده و در داشبورد Grafana نمایش داده میشود تا تیم عملیاتی بتواند فوراً به هشدارهای حیاتی واکنش نشان دهد. p>
div> این دوره فرصتی منحصربهفرد است تا مهارتهای خود را در حوزه پردازش دادههای جریانی با Apache Kafka روی بستر Azure تقویت کنید. با دانلود رایگان و دنبال کردن مثالهای عملی، از شبکه توزیعی مقیاسپذیر تا داشبوردهای بلادرنگ را تجربه خواهید کرد و آماده ورود به چالشهای دنیای واقعی میشوید. p>
div> article>
هنوز نظری ثبت نشده است. وارد شوید تا نظر ثبت کنید.چه چیزی خواهید آموخت h2>
مزایای شرکت در دوره h2>
پیشنیازها h2>
ساختار و سرفصلهای دوره h2>
مثال عملی h2>
نکات برجسته h2>
جمعبندی h2>
نظرات