اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار خودکار در AWS با CodePipeline و CodeDeploy

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار خودکار در AWS با CodePipeline و CodeDeploy

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: CI/CD (یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار خودکار
• 2. آشنایی با سرویس‌های AWS مورد نیاز
• 3. مروری بر CodePipeline و CodeDeploy
• 4. پیش‌نیازهای استقرار خودکار در AWS
• 5. تنظیم محیط AWS برای استقرار
• 6. ایجاد نقش‌های IAM برای CodePipeline و CodeDeploy
• 7. پیکربندی مخزن کد منبع (Source Control)
• 8. آشنایی با Git و GitHub/CodeCommit
• 9. اتصال CodePipeline به مخزن کد
• 10. ساخت اولین Pipeline
• 11. تعریف Stageهای Pipeline
• 12. استفاده از Source Stage
• 13. استفاده از Build Stage
• 14. آشنایی با AWS CodeBuild
• 15. پیکربندی Build Stage
• 16. استفاده از Test Stage
• 17. آشنایی با AWS CodeTest
• 18. پیکربندی Test Stage
• 19. استفاده از Deploy Stage
• 20. آشنایی با AWS CodeDeploy
• 21. پیکربندی Deploy Stage
• 22. استفاده از EC2 به عنوان محیط استقرار
• 23. ایجاد گروه Auto Scaling
• 24. پیکربندی Load Balancer
• 25. استفاده از Elastic Beanstalk به عنوان محیط استقرار
• 26. آشنایی با Docker و Containerization
• 27. استفاده از ECS/Fargate برای استقرار
• 28. استفاده از Lambda به عنوان محیط استقرار
• 29. استفاده از S3 به عنوان محیط استقرار برای وب‌سایت‌های Static
• 30. پیکربندی Notificationها در CodePipeline
• 31. ارسال ایمیل با SNS
• 32. استفاده از CloudWatch برای مانیتورینگ Pipeline
• 33. عیب‌یابی Pipelineهای ناموفق
• 34. بهینه‌سازی Pipeline برای سرعت و هزینه
• 35. استفاده از Cache در Build Stage
• 36. استفاده از Parallel Execution
• 37. مدیریت متغیرها و Secrets در Pipeline
• 38. استفاده از AWS Systems Manager Parameter Store
• 39. استفاده از AWS Key Management Service (KMS)
• 40. استفاده از Blue/Green Deployment
• 41. استفاده از Canary Deployment
• 42. استقرار با استفاده از Rolling Updates
• 43. استفاده از CodeDeploy Events
• 44. آشنایی با Lifecycle Events
• 45. پیکربندی Scriptهای Lifecycle
• 46. استفاده از CodeDeploy Hooks
• 47. استفاده از AWS CloudFormation در Pipeline
• 48. تعریف Infrastructure as Code
• 49. استفاده از AWS SAM (Serverless Application Model)
• 50. استفاده از Terraform در Pipeline
• 51. استقرار برنامه‌های Node.js
• 52. استقرار برنامه‌های Python
• 53. استقرار برنامه‌های Java
• 54. استقرار برنامه‌های .NET
• 55. استقرار برنامه‌های PHP
• 56. استفاده از CodePipeline برای استقرار Database Schema
• 57. آشنایی با Database Migration Tools
• 58. استفاده از AWS Database Migration Service (DMS)
• 59. استفاده از Blue/Green Deployment برای Database
• 60. استفاده از Canary Deployment برای Database
• 61. امنیت در استقرار خودکار
• 62. بررسی مجوزهای IAM
• 63. استفاده از VPC Endpoints
• 64. استفاده از Private Subnets
• 65. استفاده از AWS Config برای Compliance
• 66. استفاده از AWS Trusted Advisor
• 67. بهبود عملکرد Pipeline با استفاده از AWS Step Functions
• 68. اتوماسیون استقرار با استفاده از AWS Chatbot
• 69. آشنایی با CI/CD Best Practices
• 70. استفاده از Branching Strategies
• 71. استفاده از Version Control
• 72. استفاده از Automated Testing
• 73. استفاده از Code Review
• 74. مستندسازی Pipelineها
• 75. ایجاد داشبوردهای نظارتی
• 76. استفاده از AWS CloudTrail برای Audit
• 77. مقیاس‌پذیری استقرار خودکار
• 78. استفاده از Infrastructure as Code
• 79. استفاده از Microservices
• 80. استفاده از Serverless Architecture
• 81. استفاده از Containerization
• 82. استفاده از Continuous Integration/Continuous Delivery
• 83. آشنایی با DevOps Principles
• 84. استفاده از Agile Methodologies
• 85. بهبود همکاری بین تیم‌های توسعه و عملیات
• 86. استفاده از ابزارهای Collaboration
• 87. استفاده از ابزارهای Monitoring
• 88. آشنایی با Incident Management
• 89. استفاده از ابزارهای Alerting
• 90. استفاده از ابزارهای Reporting
• 91. استفاده از ابزارهای Dashboards
• 92. بررسی نمونه‌های موردی استقرار خودکار
• 93. مطالعه موردی: استقرار یک وب‌سایت
• 94. مطالعه موردی: استقرار یک API
• 95. مطالعه موردی: استقرار یک Microservice
• 96. مطالعه موردی: استقرار یک برنامه موبایل
• 97. آینده استقرار خودکار در AWS
• 98. آشنایی با AWS CDK (Cloud Development Kit)
• 99. آشنایی با AWS Amplify
• 100. آشنایی با AWS Copilot