اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی رصد و بهینه‌سازی خوشه‌های Apache Flink و Spark در مقیاس بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رصد و بهینه‌سازی خوشه‌های Apache Flink و Spark در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: مدیریت و پایش سیستم‌های داده‌محور

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد خوشه‌های پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های داده‌محور و اهمیت پایش
• 2. مبانی معماری خوشه‌های پردازش داده
• 3. معرفی Apache Flink و Spark
• 4. کاربرد Flink و Spark در پردازش داده‌های بزرگ
• 5. اصول کلیدی پایش سیستم‌ها
• 6. مفهوم Observability در سیستم‌های توزیع‌شده
• 7. مولفه‌های اصلی Observability: متریک‌ها، لاگ‌ها، تریس‌ها
• 8. انتخاب ابزارهای مناسب برای پایش
• 9. معرفی LoongCollector به عنوان ابزار پایش
• 10. نصب و پیکربندی LoongCollector
• 11. گردآوری متریک‌ها از Flink و Spark
• 12. انواع متریک‌های کلیدی در Flink
• 13. انواع متریک‌های کلیدی در Spark
• 14. نظارت بر عملکرد Task Managers و Executors
• 15. پایش منابع CPU و حافظه در Flink
• 16. پایش منابع CPU و حافظه در Spark
• 17. مدیریت وضعیت Job ها و Application ها
• 18. تشخیص Bottleneck ها در اجرای Job ها
• 19. بهینه‌سازی پارامترهای اجرای Flink
• 20. بهینه‌سازی پارامترهای اجرای Spark
• 21. تکنیک‌های کاهش Latency در Flink
• 22. تکنیک‌های کاهش Latency در Spark
• 23. بهینه‌سازی مصرف حافظه در Flink
• 24. بهینه‌سازی مصرف حافظه در Spark
• 25. مدیریت Backpressure در Flink
• 26. شناسایی و رفع مشکلات Backpressure
• 27. نقش لاگ‌ها در عیب‌یابی سیستم‌های داده‌محور
• 28. جمع‌آوری و متمرکزسازی لاگ‌ها
• 29. تحلیل لاگ‌های Flink برای عیب‌یابی
• 30. تحلیل لاگ‌های Spark برای عیب‌یابی
• 31. مفهوم Tracing در سیستم‌های توزیع‌شده
• 32. پیاده‌سازی Distributed Tracing در Flink
• 33. پیاده‌سازی Distributed Tracing در Spark
• 34. استفاده از OpenTelemetry برای Tracing
• 35. تجسم و تحلیل داده‌های Trace
• 36. شناسایی مسیرهای اجرای درخواست‌ها
• 37. پایش جریان داده (Data Flow) در Flink
• 38. پایش جریان داده (Data Flow) در Spark
• 39. شناسایی نقاط گلوگاه در جریان داده
• 40. بهینه‌سازی زمان‌بندی پردازش (Scheduling)
• 41. مفهوم Fault Tolerance در Flink
• 42. مفهوم Fault Tolerance در Spark
• 43. استراتژی‌های Checkpointing در Flink
• 44. مدیریت Checkpoint ها در Flink
• 45. استراتژی‌های Recovery در Spark
• 46. مدیریت Recovery در Spark
• 47. پایش وضعیت زیرساخت (Infrastructure)
• 48. نظارت بر شبکه و اتصالات
• 49. پایش دیسک و سیستم فایل
• 50. استفاده از ابزارهای مدیریت کانتینر (Docker, Kubernetes)
• 51. پایش Flink و Spark در محیط Kubernetes
• 52. پایش Flink و Spark در محیط Docker Swarm
• 53. امنیت در پایش سیستم‌های داده‌محور
• 54. محافظت از داده‌های پایش
• 55. مدیریت دسترسی به ابزارهای پایش
• 56. اصول گزارش‌دهی و داشبوردهای مدیریتی
• 57. طراحی داشبوردهای موثر برای Flink
• 58. طراحی داشبوردهای موثر برای Spark
• 59. استفاده از Grafana برای تجسم داده‌ها
• 60. تنظیم Alert ها و هشدارهای سیستمی
• 61. مدیریت و اولویت‌بندی Alert ها
• 62. بهینه‌سازی هزینه‌های پایش
• 63. کاهش حجم داده‌های پایش
• 64. فشرده‌سازی داده‌های لاگ و متریک
• 65. استراتژی‌های نگهداری داده‌های پایش
• 66. مدیریت چرخه عمر داده‌های پایش
• 67. پایش عملکرد در سناریوهای پردازش Batch
• 68. پایش عملکرد در سناریوهای پردازش Stream
• 69. پایش Flink SQL و Spark SQL
• 70. بهینه‌سازی کوئری‌های Flink SQL
• 71. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
• 72. مدیریت و پایش کتابخانه‌های جانبی
• 73. پایش پردازش‌های Machine Learning با Flink
• 74. پایش پردازش‌های Machine Learning با Spark
• 75. استفاده از LoongCollector برای AIOps
• 76. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پایش
• 77. کاربرد Machine Learning در پیش‌بینی مشکلات
• 78. شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌ها
• 79. خودکارسازی فرآیندهای عیب‌یابی
• 80. تجربه استفاده از LoongCollector در پروژه‌های واقعی
• 81. مطالعات موردی (Case Studies) پایش Flink
• 82. مطالعات موردی (Case Studies) پایش Spark
• 83. چالش‌های پایش در مقیاس بسیار بزرگ
• 84. راهکارهای نوآورانه در پایش سیستم‌های داده‌محور
• 85. آینده پایش سیستم‌های توزیع‌شده
• 86. نقش Observability در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 87. توسعه فرهنگ پایش در تیم‌ها
• 88. نکات پیشرفته در پیکربندی LoongCollector
• 89. سفارشی‌سازی جمع‌آوری متریک‌ها
• 90. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل لاگ
• 91. استفاده از ابزارهای تحلیل Big Data برای لاگ‌ها
• 92. مدیریت و بهینه‌سازی منابع در Flink
• 93. مدیریت و بهینه‌سازی منابع در Spark
• 94. اهمیت مستندسازی فرآیندهای پایش
• 95. ارزیابی و انتخاب ابزارهای پایش جدید
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در پایش سیستم‌های داده‌محور