اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری لایه‌ای و استراتژی‌های فیلتر کردن در پردازش لحظه‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری لایه‌ای و استراتژی‌های فیلتر کردن در پردازش لحظه‌ای

موضوع کلی: پردازش جریان داده (Stream Processing)

موضوع میانی: فیلتر کردن (Filtering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده و مفاهیم پایه
• 2. تفاوت پردازش دفعه‌ای و پردازش لحظه‌ای
• 3. معماری لایه‌ای چیست و چرا در پردازش جریان مورد نیاز است
• 4. لایه‌های اصلی یک سیستم پردازش لحظه‌ای
• 5. لایه جذب داده (Ingestion Layer) در پردازش جریان
• 6. لایه پردازش (Processing Layer) و نقش آن در جریان داده
• 7. لایه ذخیره‌سازی در معماری‌های لحظه‌ای
• 8. لایه سرویس و ارائه در سیستم‌های پردازش لحظه‌ای
• 9. الگوهای معماری لایه‌ای: سه‌لایه‌ای، چهارلایه‌ای و چندلایه‌ای
• 10. مفهوم فیلتر کردن در پردازش جریان داده
• 11. انواع فیلترها در سیستم‌های لحظه‌ای
• 12. تفاوت فیلتر کردن با تبدیل و اکسترکشن در جریان داده
• 13. فیلتر کردن ساده بر اساس شرط (Simple Filtering)
• 14. فیلتر کردن ترکیبی (Compound Filtering) و ترکیب چند شرط
• 15. فیلتر کردن بر اساس زمان‌بندی و پنجره زمانی (Time-based Filtering)
• 16. فیلتر کردن بر اساس پنجره‌های پرشده (Sliding Window)
• 17. فیلتر کردن بر اساس پنجره‌های باز (Tumbling Window)
• 18. فیلتر کردن بر اساس پنجره‌های جهت‌دار (Session Window)
• 19. فیلتر کردن بر اساس محتوای پیام (Content-based Filtering)
• 20. فیلتر کردن بر اساس ساختار و اسکیمای داده (Schema-based Filtering)
• 21. فیلتر کردن بر اساس دسته‌بندی و تگ‌گذاری جریان
• 22. فیلتر کردن با استفاده از قوانین (Rule-based Filtering)
• 23. فیلتر کردن با استفاده از دسته‌بندی‌های یادگیری ماشین
• 24. فیلتر کردن تطبیقی (Pattern Matching) در جریان لحظه‌ای
• 25. فیلتر کردن با عبارت‌های منظم (Regex) در جریان داده
• 26. فیلتر کردن فشرده (Deduplication) و حذف تکراری‌ها
• 27. فیلتر کردن نویز در جریان داده (Noise Filtering)
• 28. فیلتر کردن آنومالی و شناسایی رویدادهای غیرعادی
• 29. فیلتر کردن احتمالی و نرم (Probabilistic Soft Filtering)
• 30. فیلتر کردن سخت (Hard Filtering) در مقابل نرم
• 31. طراحی فیلترهای حالتی (Stateful Filtering)
• 32. فیلترهای بدون حالت (Stateless Filtering) و مزایای آن
• 33. مدیریت حالت فیلتر در سیستم‌های توزیع‌شده
• 34. فیلتر کردن در حالت ترتیبی و حفظ ترتیب (Ordered Filtering)
• 35. فیلتر کردن نامرتب و هدربندی (Out-of-order Filtering)
• 36. تأخیر و دیررسی در فیلتر کردن لحظه‌ای (Late Data Handling)
• 37. استراتژی‌های مدیریت داده‌های دیررس
• 38. فیلتر کردن با دقت بالا و پایین (Precision vs Recall)
• 39. تعادل بین فیلتر کردن و دسترسی به داده‌های کامل
• 40. طراحی خط لوله فیلتر (Filter Pipeline) چندمرحله‌ای
• 41. اتصال زنجیره‌ای فیلترها (Chained Filtering)
• 42. فیلتر کردن موازی و تقسیم بار در خط لوله
• 43. فیلتر کردن ناهمگام (Asynchronous Filtering)
• 44. فیلتر کردن همزمان (Synchronous Filtering) و محدودیت‌های آن
• 45. فیلتر کردن با بازخورد و حلقه‌های کنترلی
• 46. فیلتر کردن تطبیقی (Adaptive Filtering) با بازخورد
• 47. فیلتر کردن در لایه جذب (Ingestion Layer Filtering)
• 48. فیلتر کردن در لایه پردازش (Processing Layer Filtering)
• 49. فیلتر کردن در لایه سرویس (Service Layer Filtering)
• 50. فیلتر کردن در لایه ذخیره‌سازی (Storage Layer Filtering)
• 51. فیلتر کردن در لبه (Edge Filtering) و فیلتر نزدیک به منبع
• 52. فیلتر کردن در مرکز داده (Centralized Filtering)
• 53. فیلتر کردن توزیع‌شده و هماهنگی بین نودها
• 54. فیلتر کردن مبتنی بر رویداد (Event-Driven Filtering)
• 55. فیلتر کردن مبتنی بر روان‌جریان (Reactive Filtering)
• 56. فیلتر کردن با Apache Kafka و Kafka Streams
• 57. فیلتر کردن با Apache Flink
• 58. فیلتر کردن با Apache Spark Structured Streaming
• 59. فیلتر کردن با Apache Pulsar
• 60. فیلتر کردن با AWS Kinesis
• 61. فیلتر کردن با Azure Stream Analytics
• 62. فیلتر کردن با Google Cloud Dataflow
• 63. فیلتر کردن با بروزرسانی‌های مایکروسرویسی (Microservices-based)
• 64. فیلتر کردن با پیام‌رسان‌های رویدادی (Event Messaging)
• 65. طراحی API فیلتر برای سیستم‌های لحظه‌ای
• 66. معیارهای عملکرد فیلتر کردن (Throughput, Latency)
• 67. مقیاس‌پذیری فیلترها در جریان‌های با حجم بالا
• 68. خطایابی و رفع خطا در فیلترهای لحظه‌ای (Error Handling)
• 69. استراتژی‌های Retry و Dead Letter Queue در فیلتر کردن
• 70. نظارت و پایش فیلترها (Monitoring & Observability)
• 71. لاگ‌کردن و ردیابی فیلترهای لحظه‌ای (Tracing)
• 72. تست واحد و تست بار فیلترهای جریانی
• 73. تست یکپارچه سیستم فیلتر لایه‌ای
• 74. امنیت فیلتر کردن: اعتبارسنجی و محدودسازی ورودی
• 75. حریم خصوصی و فیلتر کردن داده‌های حساس (PII Filtering)
• 76. بهینه‌سازی منابع فیلتر کردن و مدیریت حافظه
• 77. مقایسه استراتژی‌های فیلتر کردن در پلتفرم‌های مختلف
• 78. مطالعات موردی فیلتر کردن در اینترنت اشیاء (IoT)
• 79. مطالعات موردی فیلتر کردن در ترافیک وب و API
• 80. مطالعات موردی فیلتر کردن در مالی و بورس لحظه‌ای
• 81. مطالعات موردی فیلتر کردن در شبکه‌های اجتماعی
• 82. استراتژی‌های فیلتر کردن در سیستم‌های بلادرنگ (Real-time)
• 83. فیلتر کردن در پردازش لبه و محاسبات نزدیک به منبع
• 84. فیلتر کردن با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 85. فیلتر کردن با شبکه‌های عصبی در جریان لحظه‌ای
• 86. فیلتر کردن و تشخیص الگو در داده‌های ساختاریافته
• 87. فیلتر کردن و تشخیص الگو در داده‌های غیرساختاریافته
• 88. طراحی معماری لایه‌ای برای فیلتر کردن در مقیاس بزرگ
• 89. ارتقای تدریجی معماری فیلتر لایه‌ای
• 90. بهترین شیوه‌های نگهداری و به‌روزرسانی فیلترها
• 91. مستندسازی و تنظیم فیلترهای پردازش لحظه‌ای
• 92. استراتژی‌های ورود و خروج فیلتر (Onboarding & Offboarding)
• 93. تغییرپذیری فیلترها در زمان اجرا (Runtime Reconfiguration)
• 94. فیلتر کردن با قوانین داینامیک و بدون توقف
• 95. آزمون A/B و تیزر فیلترها در محیط تولید
• 96. ترکیب فیلتر کردن با سایر عملیات پردازش جریان
• 97. فیلتر کردن و الگوریتم‌های تخصیص منابع
• 98. چالش‌های اصلی فیلتر کردن در معماری‌های لایه‌ای
• 99. روندها و آینده فیلتر کردن در پردازش لحظه‌ای
• 100. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی سیستم فیلتر لایه‌ای کامل