اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار ایمن و تدریجی مدل‌های تنسورفلو با کوبرنتیز و Anthos Service Mesh

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار ایمن و تدریجی مدل‌های تنسورفلو با کوبرنتیز و Anthos Service Mesh

موضوع کلی: توسعه و استقرار نرم‌افزار با استفاده از ابزارهای مدرن

موضوع میانی: مدیریت استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه و استقرار نرم‌افزار
• 2. اصول مهندسی نرم‌افزار مدرن
• 3. مبانی کوبرنتیز برای استقرار
• 4. معماری کوبرنتیز و اجزای کلیدی
• 5. شبکه‌بندی در کوبرنتیز
• 6. ذخیره‌سازی در کوبرنتیز
• 7. مدیریت پیکربندی در کوبرنتیز
• 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. مبانی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. چالش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. معرفی Anthos Service Mesh
• 13. مفاهیم سرویس مش
• 14. مزایای استفاده از سرویس مش
• 15. اصول استقرار تدریجی (Progressive Rollouts)
• 16. مفهوم انتشار کَناری (Canary Release)
• 17. مفهوم انتشار آبی-سبز (Blue-Green Deployment)
• 18. تنسورفلو برای استقرار مدل‌ها
• 19. آماده‌سازی مدل تنسورفلو برای استقرار
• 20. بسته‌بندی مدل تنسورفلو
• 21. ساخت ایمیج داکر برای مدل تنسورفلو
• 22. مبانی استقرار در کوبرنتیز
• 23. استقرار اولیه مدل تنسورفلو
• 24. مدیریت منابع در کوبرنتیز
• 25. مانیتورینگ و لاگینگ در کوبرنتیز
• 26. اهمیت مانیتورینگ استقرار مدل
• 27. ابزارهای مانیتورینگ در کوبرنتیز
• 28. مقدمه‌ای بر Anthos Service Mesh برای مدیریت ترافیک
• 29. پیکربندی Gateway در Anthos Service Mesh
• 30. تعریف VirtualService برای مسیریابی
• 31. پیاده‌سازی استراتژی انتشار کَناری
• 32. تعریف DestinationRule برای تعیین نسخه‌ها
• 33. انتقال تدریجی ترافیک به نسخه جدید
• 34. مدیریت ریسک در انتشار کَناری
• 35. بازگردانی (Rollback) در صورت بروز مشکل
• 36. خودکارسازی فرآیند انتشار کَناری
• 37. استفاده از CI/CD برای استقرار
• 38. مبانی خطوط لوله CI/CD
• 39. ابزارهای CI/CD رایج
• 40. یکپارچه‌سازی CI/CD با کوبرنتیز
• 41. یکپارچه‌سازی CI/CD با Anthos Service Mesh
• 42. تست خودکار در فرآیند استقرار
• 43. تست واحد برای مدل‌های تنسورفلو
• 44. تست یکپارچه‌سازی برای استقرار
• 45. تست عملکرد برای مدل‌های تنسورفلو
• 46. تست بار (Load Testing) برای مدل‌های مستقر شده
• 47. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 48. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 49. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و ذخیره‌سازی
• 50. اسکن آسیب‌پذیری ایمیج‌های داکر
• 51. اصول امن نگهداری از زیرساخت کوبرنتیز
• 52. مدیریت اعتبارات (Secrets) در کوبرنتیز
• 53. پیکربندی فایروال و سیاست‌های شبکه
• 54. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی با OPA/Gatekeeper
• 55. مانیتورینگ امنیتی و تشخیص ناهنجاری
• 56. مدیریت خطا و بازیابی در استقرار
• 57. استراتژی‌های مدیریت خطا
• 58. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی خودکار
• 59. مدیریت قطع سرویس (Downtime)
• 60. اهمیت مستندسازی در استقرار
• 61. مستندسازی معماری استقرار
• 62. مستندسازی فرآیند انتشار
• 63. مستندسازی راهنمای عیب‌یابی
• 64. مستندسازی رویه‌ها و سیاست‌های امنیتی
• 65. بهینه‌سازی عملکرد استقرار مدل
• 66. تنظیم پارامترهای کوبرنتیز
• 67. بهینه‌سازی ایمیج‌های داکر
• 68. مدیریت منابع اختصاص یافته به پادها
• 69. استفاده از کوئری‌های بهینه در مدل
• 70. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU/TPU)
• 71. مدیریت هزینه‌ها در محیط ابری
• 72. مقدمه‌ای بر مفاهیم ابری
• 73. انتخاب منطقه و نوع نمونه مناسب
• 74. مدیریت منابع برای کاهش هزینه
• 75. نظارت بر هزینه‌ها و گزارش‌گیری
• 76. تکنیک‌های کاهش هزینه در کوبرنتیز
• 77. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای خاص
• 78. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 79. استقرار مدل‌های بینایی ماشین
• 80. استقرار مدل‌های توصیه‌گر
• 81. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 82. استقرار مدل‌های پیش‌بینی
• 83. ملاحظات مقیاس‌پذیری در استقرار
• 84. طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی
• 85. مدیریت خودکار مقیاس‌پذیری (Autoscaling)
• 86. اهمیت انتخاب معماری مناسب برای مقیاس‌پذیری
• 87. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 88. روندهای نوظهور در استقرار ML
• 89. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی استقرار
• 90. ابزارهای جدید و نوآورانه در حوزه MLOps
• 91. چالش‌های پیش رو در استقرارهای پیچیده
• 92. درس‌های آموخته از استقرارهای واقعی
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در MLOps