اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی برنامهریزی ظرفیت و مقیاسپذیری سیستمهای نرمافزاری: از پیشبینی بار تا Auto Scaling
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره برنامهریزی ظرفیت و مقیاسپذیری سیستمهای نرمافزاری: از پیشبینی بار تا Auto Scaling
موضوع کلی: مهندسی نرمافزار و سامانههای مقیاسپذیر
موضوع میانی: برنامهریزی ظرفیت و مقیاسپذیری سامانهها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی برنامهریزی ظرفیت در سامانههای نرمافزاری
- 2. مفاهیم کلیدی مقیاسپذیری و ظرفیت
- 3. تفاوت مقیاسپذیری عمودی و افقی
- 4. رابطه ظرفیت، بار، توان عملیاتی و تأخیر
- 5. شناسایی منابع محدودکننده در سیستم
- 6. تحلیل الگوهای بار کاری
- 7. مدلسازی بار کاری کاربران و سرویسها
- 8. اندازهگیری ظرفیت فعلی سیستم
- 9. تعریف شاخصهای ظرفیت و عملکرد
- 10. انتخاب متریکهای مناسب برای Capacity Planning
- 11. جمعآوری دادههای عملکردی برای برنامهریزی ظرفیت
- 12. تحلیل روندهای مصرف منابع
- 13. پیشبینی رشد کاربران و ترافیک
- 14. پیشبینی رشد داده و فضای ذخیرهسازی
- 15. مدلسازی بارهای فصلی و دورهای
- 16. تحلیل سناریوهای رشد غیرمنتظره
- 17. تخمین ظرفیت موردنیاز برای سرویسهای جدید
- 18. ظرفیتسنجی CPU و حافظه
- 19. ظرفیتسنجی شبکه و پهنای باند
- 20. ظرفیتسنجی دیسک و IOPS
- 21. ظرفیتسنجی پایگاه داده
- 22. ظرفیتسنجی کش و لایههای میانی
- 23. تحلیل گلوگاههای معماری
- 24. قانون Little و کاربرد آن در ظرفیتسنجی
- 25. مدلهای ساده صف و کاربرد آنها در ظرفیتگذاری
- 26. رابطه همبستگی منابع و عملکرد
- 27. تعیین Headroom و ظرفیت رزرو
- 28. تعریف ظرفیت قابل استفاده و ظرفیت اسمی
- 29. برنامهریزی ظرفیت برای بارهای اوج
- 30. تحلیل Peak Load و Burst Traffic
- 31. تست بار برای تعیین ظرفیت واقعی
- 32. طراحی سناریوهای Load Testing
- 33. تست استرس و کشف نقطه شکست
- 34. تست ظرفیت و تعیین Maximum Sustainable Load
- 35. تحلیل نتایج Benchmark و Load Test
- 36. ظرفیتسنجی بر اساس SLO و SLA
- 37. تأثیر Error Budget بر تصمیمهای ظرفیت
- 38. تعیین اهداف تأخیر و Throughput
- 39. ظرفیتگذاری سرویسهای Stateless
- 40. ظرفیتگذاری سرویسهای Stateful
- 41. مقیاسپذیری در معماری میکروسرویسها
- 42. مقیاسپذیری در معماری Monolith
- 43. مقیاسپذیری سرویسهای API
- 44. مقیاسپذیری سیستمهای پردازش پسزمینه
- 45. مقیاسپذیری سیستمهای Event-Driven
- 46. مقیاسپذیری صفها و Message Brokerها
- 47. طراحی Load Balancing برای توزیع بار
- 48. استراتژیهای Horizontal Scaling
- 49. استراتژیهای Vertical Scaling
- 50. مقیاسپذیری خودکار با Auto Scaling
- 51. مقیاسگذاری مبتنی بر CPU و حافظه
- 52. مقیاسگذاری مبتنی بر Request Rate
- 53. مقیاسگذاری مبتنی بر Queue Depth
- 54. مقیاسگذاری مبتنی بر Latency
- 55. تنظیم Threshold و Cooldown در Auto Scaling
- 56. جلوگیری از Scaling Oscillation
- 57. پیشگیری از Overprovisioning
- 58. پیشگیری از Underprovisioning
- 59. مقیاسپذیری پایگاههای داده رابطهای
- 60. Read Replica و توزیع بار خواندن
- 61. Database Sharding و تقسیم بار
- 62. Partitioning برای افزایش ظرفیت
- 63. مقیاسپذیری سیستمهای Cache
- 64. مقیاسپذیری Object Storage
- 65. مقیاسپذیری سیستمهای جستوجو
- 66. مقیاسپذیری در محیطهای Cloud
- 67. مقیاسپذیری مبتنی بر Container
- 68. مقیاسپذیری با Kubernetes
- 69. Horizontal Pod Autoscaling
- 70. Cluster Autoscaling و مدیریت ظرفیت زیرساخت
- 71. ظرفیتگذاری در محیطهای Serverless
- 72. Capacity Planning در معماری چندمنطقهای
- 73. مقیاسپذیری جغرافیایی و توزیعشده
- 74. ظرفیتگذاری برای Disaster Recovery
- 75. ظرفیتگذاری برای High Availability
- 76. تحلیل هزینه در تصمیمهای Scaling
- 77. مقایسه هزینه Scaling عمودی و افقی
- 78. بهینهسازی هزینه زیرساخت در کنار ظرفیت
- 79. ظرفیتگذاری منابع رزرو و On-Demand
- 80. مدلسازی هزینه در سناریوهای رشد
- 81. ظرفیتگذاری با رویکرد FinOps
- 82. ظرفیتگذاری بر اساس Forecast و سناریو
- 83. ساخت مدل پیشبینی ظرفیت با دادههای واقعی
- 84. تحلیل خطای پیشبینی ظرفیت
- 85. برنامهریزی ظرفیت با Confidence Interval
- 86. بازنگری دورهای مدل ظرفیت
- 87. تعریف Capacity Baseline
- 88. طراحی داشبورد Capacity Monitoring
- 89. پایش روند مصرف منابع و ظرفیت باقیمانده
- 90. هشداردهی برای نزدیکشدن به سقف ظرفیت
- 91. اتصال Observability به فرآیند Capacity Planning
- 92. استفاده از Metrics، Logs و Traces در ظرفیتسنجی
- 93. تشخیص Bottleneck با دادههای Observability
- 94. ظرفیتگذاری تحت محدودیتهای وابستگی بین سرویسها
- 95. تحلیل Cascading Failure در زمان افزایش بار
- 96. ظرفیتگذاری برای سناریوهای خرابی زیرساخت
- 97. طراحی ظرفیت برای ترافیک ناگهانی
- 98. ظرفیتگذاری سامانههای تجارت الکترونیک
- 99. ظرفیتگذاری APIهای پرترافیک
- 100. ظرفیتگذاری سامانههای دادهمحور
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.