معرفی دوره

در این دوره جامع و کاربردی که از جدیدترین نسخه‌های Udemy ارائه شده، مهندسین نرم‌افزار یاد می‌گیرند چگونه عملکرد سرورها و سرویس‌های بک‌اند را به شکل حرفه‌ای بهینه‌سازی کنند. با تمرکز ویژه بر تاخیر پایین، بهره‌وری منابع و مقیاس‌پذیری، شرکت‌کنندگان گام‌به‌گام با تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته مانند پروفایلینگ، کشینگ، بارگذاری توزیع‌شده و طراحی معماری میکروسرویس آشنا می‌شوند.

آنچه در دوره خواهید آموخت

• تحلیل و پروفایلینگ درخواست‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند New Relic و Jaeger.
• روش‌های کشینگ (In-memory، Redis، CDN) برای کاهش بار دیتابیس و افزایش سرعت پاسخگویی.
• استفاده از Queue و Message Brokerها (RabbitMQ، Kafka) جهت پردازش ناهمزمان و توزیع بار.
• بهینه‌سازی کار با دیتابیس‌های رابطه‌ای و NoSQL (Query Tuning، Indexing، Sharding).
• استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی روی کلسترهای Docker و Kubernetes.
• پیاده‌سازی Load Balancing و Auto Scaling در ابرهای عمومی (AWS، Azure).
• اصول طراحی معماری Microservices و نحوه اندازه‌گیری کارایی بین سرویس‌ها.
• تکنیک‌های Profiling at Scale برای برنامه‌های با میلیون‌ها درخواست در روز.

مزایا و دستاوردها

• کاهش محسوس Latency تا 50٪ در سناریوهای واقعی.
• بهبود Throughput و امکان پاسخگویی به میلیون‌ها درخواست هم‌زمان.
• صرفه‌جویی در هزینه‌های سرور با بهینه‌سازی منابع.
• افزایش پایداری سیستم و جلوگیری از Bottleneckهای مخرب.
• کسب مهارت در ابزارهای استاندارد صنعت و بهبود CV مهندسان بک‌اند.

پیش‌نیازها

• آشنایی با زبان‌های بک‌اند مانند Node.js، Python یا Java.
• دانش ابتدایی از مفاهیم RESTful API و پروتکل HTTP.
• تجربه کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL.
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم Docker و مخزن کد (Git).

در صورت نداشتن هر یک از موارد بالا، پیش از شروع دوره مطالعه منابع اولیه توصیه می‌شود.

سرفصل‌های دوره

• بخش 1: مبانی عملکرد بک‌اند و معیارهای کلیدی
• بخش 2: ابزارهای پروفایلینگ و مانیتورینگ
• بخش 3: کشینگ و معماری CDN
• بخش 4: بهینه‌سازی دیتابیس و طراحی ایندکس
• بخش 5: صف‌ها و پردازش ناهمزمان
• بخش 6: مقیاس‌پذیری افقی با Kubernetes
• بخش 7: Load Balancing و Auto Scaling در محیط ابری
• بخش 8: میکروسرویس‌ها و معماری توزیع‌شده
• بخش 9: تست استرس و شبیه‌سازی ترافیک واقعی
• بخش 10: جمع‌بندی و تمرین نهایی پروژه عملی

مثال‌های عملی

در هر فصل از دوره، مثال‌های کاربردی از پروژه‌های واقعی ارائه می‌شود تا با چالش‌های معمول مانند Queue Backlog، Hotspot دیتابیس و Network Latency آشنا شوید.

• بهینه‌سازی API ثبت نام کاربر با Redis Caching و کاهش بیش از 70٪ در زمان پاسخ.
• پروفایلینگ یک سرویس پردازش تصویر در Node.js و یافتن Memory Leak.
• راه‌اندازی Auto Scaling گروهی از کانتینرها در AWS ECS و مدیریت ترافیک بالا.
• مقایسه عملکرد دیتابیس MySQL با PostgreSQL در سناریوی خواندن/نوشتن بالا.

نکات کلیدی برای بهینه‌سازی

• همیشه ابتدا پروفایلینگ کنید تا نقطه‌ی گلوگاه را شناسایی کنید.
• از کش‌های موقت و توزیع‌شده برای بارگذاری استاتیک و پاسخ‌های کم‌تغییر استفاده کنید.
• معماری میکروسرویس را با دقت طراحی کنید تا وابستگی‌های مخرب ایجاد نشود.
• تست‌های استرس را به‌صورت مداوم در چرخه CI/CD خود بگنجانید.
• از مانیتورینگ بلادرنگ بهره بگیرید تا قبل از وقوع مشکل، اخطار دریافت کنید.

جمع‌بندی و پیشنهادات

این دوره مناسب مدیران فنی، مهندسین بک‌اند و توسعه‌دهندگانی است که به دنبال افزایش کارایی سیستم‌های خود هستند. با گذراندن این دوره و انجام تمرین‌های عملی، مهارت شما در بهینه‌سازی عملکرد به سطح حرفه‌ای خواهد رسید و می‌توانید سرویس‌هایی با مقیاس بالا و پایداری مثال‌زدنی ارائه دهید.

هم‌اکنون می‌توانید دانلود رایگان این دوره را آغاز کنید و با بهره‌گیری از مطالب به‌روز و پروژه‌های عملی، عملکرد بک‌اند خود را در سال 2024 متحول نمایید.