اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های زنجیره تامین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های زنجیره تامین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دوره: بهینه‌سازی هزینه در GCP برای زنجیره تامین
• 2. مبانی Google Cloud Platform: سرویس‌های کلیدی
• 3. مروری بر معماری‌های ابری برای زنجیره تامین
• 4. آشنایی با مفاهیم مدیریت هزینه در فضای ابری (Cloud FinOps)
• 5. مدل‌های قیمت‌گذاری GCP: درک اصول اولیه
• 6. چرخه عمر هزینه: از برنامه‌ریزی تا پایش
• 7. نقش TCO (هزینه کل مالکیت) در تصمیم‌گیری‌های ابری
• 8. تعیین اهداف بهینه‌سازی هزینه برای اپلیکیشن‌های زنجیره تامین
• 9. ساختار حسابداری و سلسله مراتب منابع در GCP
• 10. سناریوهای رایج هزینه بالا در زنجیره تامین و راه‌حل‌های ابری
• 11. معرفی کنسول Billing در GCP و امکانات آن
• 12. بررسی گزارش‌های صورتحساب (Billing Reports) و تجزیه و تحلیل هزینه‌ها
• 13. ایجاد و مدیریت بودجه‌ها (Budgets) در GCP
• 14. تنظیم هشدارها (Alerts) برای تجاوز از بودجه یا آستانه‌های مصرف
• 15. استفاده از توصیه کننده‌های هزینه (Cost Recommendation Engine)
• 16. برچسب‌گذاری منابع (Resource Tagging) برای تخصیص هزینه دقیق
• 17. ابزارهای داشبورد و بصری‌سازی هزینه در GCP
• 18. گزارش‌گیری پیشرفته با BigQuery Export برای داده‌های صورتحساب
• 19. نقش Cloud Identity and Access Management (IAM) در کنترل دسترسی به اطلاعات هزینه
• 20. بهترین شیوه‌ها برای سازماندهی منابع جهت مدیریت هزینه
• 21. معرفی Compute Engine و مدل‌های قیمت‌گذاری آن
• 22. انتخاب نوع ماشین (Machine Type) مناسب و بهینه‌سازی هزینه
• 23. درک تخفیف‌های استفاده مستمر (Sustained Use Discounts)
• 24. بهره‌برداری از تخفیف‌های تعهد استفاده (Committed Use Discounts - CUDs) برای VMها
• 25. استفاده از ماشین‌های مجازی Preemptible برای بارهای کاری انعطاف‌پذیر
• 26. بهینه‌سازی سایز VMها (Right-Sizing) با استفاده از توصیه‌ها
• 27. پیاده‌سازی مقیاس‌گذاری خودکار (Autoscaling) برای کاهش هزینه‌ها
• 28. مدیریت گروه‌های نمونه مدیریت شده (Managed Instance Groups - MIGs)
• 29. هزینه‌های ذخیره‌سازی Persistent Disk و انتخاب نوع دیسک مناسب
• 30. تحلیل سناریو: بهینه‌سازی هزینه سرورهای برنامه‌های ERP در Compute Engine
• 31. مقدمه‌ای بر GKE و چالش‌های مدیریت هزینه آن
• 32. درک مدل قیمت‌گذاری GKE: کنترل پلن و نودها
• 33. انتخاب انواع نود (Node Types) و ماشین‌های مناسب برای کلاستر
• 34. استفاده از مقیاس‌گذاری خودکار کلاستر (Cluster Autoscaler)
• 35. پیاده‌سازی Spot VMs در GKE برای بهینه‌سازی هزینه نودها
• 36. بهینه‌سازی درخواست‌ها و محدودیت‌های منابع (Resource Requests/Limits) پادها
• 37. استفاده از ابزارهایی مانند Vertical Pod Autoscaler (VPA) و Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
• 38. مدیریت چگالی (Density) پادها در نودها برای استفاده بهینه
• 39. معماری کلاستر GKE برای کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 40. بررسی ابزارهای شخص ثالث برای مدیریت هزینه GKE
• 41. مروری بر سرویس‌های Serverless در GCP و مدل‌های پرداخت Pay-as-you-go
• 42. بهینه‌سازی هزینه در Cloud Functions: زمان اجرا، حافظه و تعداد فراخوانی
• 43. مدیریت هزینه‌ها در Cloud Run: Concurrency و درخواست‌ها
• 44. انتخاب بهترین گزینه بین Cloud Functions و Cloud Run برای کارایی و هزینه
• 45. بهینه‌سازی هزینه‌ها در App Engine: انواع محیط و مقیاس‌گذاری
• 46. استفاده از معماری‌های رویداد محور (Event-Driven) برای کارایی و هزینه
• 47. پیاده‌سازی استراتژی‌های Cold Start برای کاهش هزینه‌های Serverless
• 48. مدیریت هزینه‌های API Gateway و Ingress در معماری‌های Serverless
• 49. مقایسه هزینه PaaS (مانند App Engine) با IaaS (Compute Engine)
• 50. سناریوی عملی: بهینه‌سازی هزینه میکرو سرویس‌های ردیابی کالا با Cloud Run
• 51. معرفی Cloud Storage و کلاس‌های مختلف ذخیره‌سازی
• 52. انتخاب کلاس ذخیره‌سازی مناسب (Standard, Nearline, Coldline, Archive)
• 53. پیاده‌سازی سیاست‌های چرخه عمر (Lifecycle Management) برای داده‌ها
• 54. بهینه‌سازی هزینه‌های انتقال داده (Data Transfer Costs) در Cloud Storage
• 55. مدیریت هزینه‌های عملیات (Operation Costs) در Cloud Storage
• 56. انتخاب Persistent Disk مناسب برای VMها: Standard, SSD, Balanced
• 57. استفاده از Persistent Disk Snapshots و مدیریت هزینه‌های آن‌ها
• 58. بهینه‌سازی هزینه Filestore برای اشتراک‌گذاری فایل‌های سازمانی
• 59. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های آرشیوی زنجیره تامین
• 60. معماری ذخیره‌سازی داده‌های IoT با کمترین هزینه
• 61. معرفی Cloud SQL و مدل‌های قیمت‌گذاری آن
• 62. بهینه‌سازی سایز نمونه (Instance Sizing) در Cloud SQL
• 63. مدیریت هزینه‌های High Availability (HA) و Read Replicas در Cloud SQL
• 64. بهینه‌سازی بک‌آپ‌ها و نگهداری آن‌ها در Cloud SQL
• 65. استراتژی‌های کاهش هزینه در Cloud Spanner: شاردینگ و ایندکس‌گذاری
• 66. بهینه‌سازی مدل داده و ایندکس‌گذاری در Cloud Firestore برای کاهش هزینه
• 67. مدیریت هزینه‌های خواندن و نوشتن (Reads/Writes) در Cloud Firestore
• 68. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Cloud Bigtable: طراحی Schema و Row Key
• 69. استفاده از MemoryStore (Redis/Memcached) برای کاهش هزینه بار روی دیتابیس
• 70. مقایسه هزینه‌ای دیتابیس‌های مختلف GCP برای کاربردهای زنجیره تامین
• 71. مقدمه‌ای بر BigQuery و مدل‌های قیمت‌گذاری آن
• 72. انتخاب بین On-demand و Flat-rate در BigQuery و زمان استفاده از هر کدام
• 73. بهینه‌سازی کوئری‌ها (Query Optimization) در BigQuery برای کاهش هزینه‌ها
• 74. استفاده از پارتیشن‌بندی (Partitioning) و کلاسترینگ (Clustering) در BigQuery
• 75. مدیریت هزینه‌های ذخیره‌سازی داده در BigQuery
• 76. استفاده از BigQuery BI Engine برای افزایش کارایی و کاهش هزینه
• 77. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Dataflow: انتخاب ماشین و الگوی پردازش
• 78. مدیریت هزینه‌ها در Dataproc: انتخاب کلاستر و مقیاس‌گذاری
• 79. بهینه‌سازی Cloud Pub/Sub برای پیام‌رسانی با هزینه پایین
• 80. تحلیل هزینه End-to-End یک Pipeline داده در زنجیره تامین
• 81. درک هزینه‌های شبکه در GCP: ورودی و خروجی (Egress/Ingress)
• 82. انتخاب Network Service Tiers (Premium vs. Standard)
• 83. بهینه‌سازی هزینه‌های Load Balancer و Cloud CDN
• 84. مدیریت هزینه‌های Cloud Interconnect و Cloud VPN
• 85. استفاده از Internal IP و Private Google Access برای کاهش هزینه‌های شبکه
• 86. مقدمه‌ای بر هزینه‌های Vertex AI برای آموزش و استقرار مدل
• 87. بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش مدل‌های AI/ML: انتخاب ماشین و طول دوره
• 88. مدیریت هزینه‌های استقرار (Serving) مدل‌های AI/ML در Vertex AI
• 89. استفاده از AI Platform Notebooks و مدیریت هزینه‌های آن
• 90. بررسی هزینه سرویس‌های Vision AI و Natural Language AI در زنجیره تامین
• 91. پیاده‌سازی FinOps در سازمان: نقش‌ها، فرآیندها و فرهنگ
• 92. ایجاد داشبوردهای اختصاصی هزینه با Data Studio/Looker
• 93. اتوماسیون مدیریت هزینه با Cloud Functions و Cloud Scheduler
• 94. استراتژی‌های بلندمدت بهینه‌سازی هزینه: معماری‌های Multi-Cloud/Hybrid Cloud
• 95. مقایسه Committed Use Discounts و Spot Instances: انتخاب مناسب
• 96. طراحی معماری مقاوم در برابر هزینه برای اپلیکیشن‌های حیاتی زنجیره تامین
• 97. مدیریت هزینه‌های Cloud Logging و Cloud Monitoring
• 98. بهینه‌سازی هزینه‌های راهکارهای IoT برای ردیابی دارایی‌ها
• 99. مطالعه موردی: بهینه‌سازی هزینه یک سیستم پیش‌بینی تقاضا با Vertex AI و BigQuery
• 100. جمع‌بندی: استراتژی‌های جامع برای پایداری مالی در GCP