اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی هوش مصنوعی عامل‌محور برای عیب‌یابی و بازیابی خودکار در سرویس‌های ابری Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی هوش مصنوعی عامل‌محور برای عیب‌یابی و بازیابی خودکار در سرویس‌های ابری Azure

موضوع کلی: مهندسی قابلیت اطمینان سایت (SRE) و هوش مصنوعی در زیرساخت‌های فناوری اطلاعات

موضوع میانی: اتوماسیون هوشمند و تحلیل ریشه‌ای (RCA) در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی قابلیت اطمینان سایت و نقش هوش مصنوعی
• 2. معماری سرویس‌های ابری در بستر مایکروسافت آژور
• 3. مفاهیم عامل‌های هوشمند و کاربرد آن‌ها در عملیات زیرساخت
• 4. مدیریت رخدادها و شاخص‌های کلیدی عملکرد در SRE
• 5. تشخیص ناهنجاری‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 6. جمع‌آوری و تجمیع داده‌های تله‌متری در محیط‌های ابری
• 7. پیاده‌سازی Azure Monitor برای دیده‌بانی یکپارچه
• 8. استفاده از هوش مصنوعی برای کاهش نویز در هشدارهای سیستمی
• 9. ساختار عامل‌های خودمختار در عیب‌یابی زیرساخت
• 10. طراحی چرخه حیات پاسخگویی خودکار به حوادث
• 11. تحلیل ریشه‌ای خودکار با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. استخراج دانش از مستندات فنی و لاگ‌های خطا
• 13. اتوماسیون بازیابی سرویس بر اساس الگوهای شناخته‌شده
• 14. یکپارچه‌سازی Azure OpenAI با ابزارهای مدیریت رخداد
• 15. ایجاد نقشه‌های توپولوژی هوشمند برای تحلیل وابستگی سرویس‌ها
• 16. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای ارزیابی ریسک تغییرات
• 17. بهینه‌سازی پاسخ به حوادث با استفاده از سناریوهای شبیه‌سازی‌شده
• 18. مدیریت سطح سرویس و انطباق با قراردادهای سطح خدمات
• 19. پایش هوشمند پایگاه‌های داده در بستر Azure SQL
• 20. عیب‌یابی خودکار در سرویس‌های مبتنی بر کانتینر و Kubernetes
• 21. تحلیل هوشمند ترافیک شبکه و امنیت زیرساخت
• 22. استفاده از قابلیت‌های خوددرمانی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 23. بررسی خطاهای رایج در محیط‌های ابری و راهکارهای خودکار
• 24. ارزیابی دقت مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل ریشه‌ای
• 25. مدیریت تغییرات و پیشگیری از رخدادهای ناشی از استقرار
• 26. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود عامل‌های هوشمند
• 27. حفاظت از داده‌ها و رعایت اصول امنیت در ابزارهای خودکار
• 28. مستندسازی خودکار رخدادها و گزارش‌دهی هوشمند
• 29. حکمرانی و نظارت بر عملکرد سیستم‌های خودکار
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های فنی بومی
• 31. آینده مهندسی قابلیت اطمینان با اتکا به اتوماسیون هوشمند
• 32. ارزیابی نهایی و پیاده‌سازی عملیاتی در محیط‌های سازمانی