دوره معماری نرم‌افزار: Monitoring and Logging Distributed Systems همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Monitoring and Logging Distributed Systems

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر سیستم های توزیع شده
• 2. چالش های توسعه و نگهداری سیستم های توزیع شده
• 3. اهمیت نظارت و ثبت وقایع در معماری های توزیع شده
• 4. تعریف Observability و تفاوت آن با Monitoring
• 5. سه رکن اصلی Observability: Metrics, Logs, Traces
• 6. چرخه عمر سیستم های توزیع شده و نقش Observability
• 7. مفاهیم پایه ای: قابلیت اطمینان، دسترس پذیری، مقیاس پذیری
• 8. معرفی Service Level Objectives (SLOs) و Service Level Indicators (SLIs)
• 9. بررسی نمونه ای از مشکلات عملیاتی بدون Observability
• 10. اهداف دوره: تسلط بر ابزارها و تکنیک های Observability
• 11. مقدمه ای بر Metrics و انواع آن
• 12. Metrics Counter: شمارنده ها و کاربرد آنها
• 13. Metrics Gauge: مقادیر لحظه ای و کاربرد آنها
• 14. Metrics Histogram: توزیع و لگاریتم زمان پاسخ
• 15. Metrics Summary: هیستوگرام با نمونه گیری کمتر
• 16. انتخاب Metrics مناسب برای سرویس های مختلف
• 17. اصول طراحی Metrics قابل فهم و استاندارد
• 18. جمع آوری Metrics در محیط های توزیع شده
• 19. معماری Push در جمع آوری Metrics (مانند Prometheus Pushgateway)
• 20. معماری Pull در جمع آوری Metrics (مانند Prometheus)
• 21. معرفی Prometheus: معماری و اجزا
• 22. پیکربندی Prometheus برای جمع آوری Metrics
• 23. زبان PromQL: کوئری نویسی برای Metrics
• 24. توابع و عملگرهای پیشرفته در PromQL
• 25. استفاده از Prometheus Exporters برای Metrics سیستم و اپلیکیشن
• 26. معرفی Node Exporter و کاربرد آن
• 27. معرفی cAdvisor برای Metrics کانتینرها
• 28. ذخیره سازی Metrics: Time-Series Databases (TSDBs)
• 29. مقایسه Prometheus با سایر TSDBها (مانند InfluxDB)
• 30. High Availability برای Prometheus
• 31. فدرال سازی و مقیاس پذیری Prometheus
• 32. داشبوردسازی و ویژوالایزیشن Metrics با Grafana
• 33. ساخت داشبوردهای سفارشی در Grafana
• 34. Templating در Grafana برای داشبوردهای داینامیک
• 35. Alerts و Notifications مبتنی بر Metrics در Prometheus Alertmanager
• 36. مقدمه ای بر Logging و اهمیت آن
• 37. تفاوت Log با Metric و Trace
• 38. انواع Log ها: Application, System, Security
• 39. چالش های مدیریت Log در سیستم های توزیع شده
• 40. مفهوم Structured Logging و مزایای آن
• 41. فرمت های استاندارد برای Structured Logging (JSON)
• 42. اصول طراحی Log های قابل تحلیل
• 43. انتخاب سطح Log مناسب (DEBUG, INFO, WARN, ERROR)
• 44. استفاده از Context در Log ها برای ردیابی آسان تر
• 45. جمع آوری Log ها: agents و forwarders
• 46. معرفی Filebeat و Logstash برای جمع آوری Log
• 47. معرفی Fluentd/Fluent Bit برای جمع آوری Log
• 48. معماری مرکزی Log Management: ELK Stack
• 49. Elasticsearch: ذخیره سازی و جستجوی Log ها
• 50. Kibana: ویژوالایزیشن و آنالیز Log ها
• 51. نصب و پیکربندی ELK Stack (یا مشتقات آن مانند OpenSearch)
• 52. کوئری نویسی در Kibana برای جستجوی Log ها
• 53. ساخت داشبوردهای Log در Kibana
• 54. Alerting و Anomaly Detection بر پایه Log ها
• 55. معرفی Grafana Loki: Log aggregation system for Prometheus users
• 56. اصول کار Loki و مقایسه با ELK
• 57. استفاده از Promtail برای جمع آوری Log ها به Loki
• 58. زبان LogQL: کوئری نویسی برای Log ها در Loki
• 59. ترکیب Log ها و Metrics در Grafana با استفاده از Loki
• 60. مدیریت چرخه عمر Log ها: Retention و Archive
• 61. مقدمه ای بر Distributed Tracing و نیاز به آن
• 62. مفهوم Span و Trace در Distributed Tracing
• 63. Trace Context Propagation: روش های انتقال Context
• 64. ابزارهای Distributed Tracing: Jaeger, Zipkin, OpenTelemetry
• 65. معرفی OpenTelemetry: یک استاندارد باز برای Observability
• 66. اصول پیاده سازی OpenTelemetry SDKs در اپلیکیشن ها
• 67. Instrumentation خودکار (Auto-Instrumentation) در OpenTelemetry
• 68. ارسال Trace ها به Backend های Tracing
• 69. Jaeger: معماری و اجزا
• 70. نصب و پیکربندی Jaeger
• 71. جستجو و آنالیز Trace ها در Jaeger UI
• 72. یافتن Bottleneck ها و Latency ها با Tracing
• 73. تحلیل Root Cause با استفاده از Trace ها
• 74. ترکیب Tracing با Metrics و Logs برای دید جامع
• 75. نمونه موردی: Tracing درخواست در یک Microservice Architecture
• 76. طراحی یک پلتفرم جامع Observability (MLT 통합)
• 77. انتخاب ابزارها و راه حل های Cloud-Native برای Observability
• 78. Observability در معماری Serverless و Functions as a Service (FaaS)
• 79. تکنیک های پیشرفته Correlation بین Metrics, Logs, Traces
• 80. پیاده سازی SLOs و SLIs در عمل
• 81. نظارت بر وضعیت سلامت (Health Checks) و آمادگی (Readiness Probes)
• 82. استفاده از Synthetic Monitoring و Real User Monitoring (RUM)
• 83. Chaos Engineering و نقش Observability در آن
• 84. Performance Monitoring و Performance Testing
• 85. Security Monitoring و Log های امنیتی
• 86. Cost Optimization در راه حل های Observability
• 87. بهترین روش ها برای طراحی داشبوردهای موثر
• 88. طراحی سیستم های Alerting قابل اعتماد و کاهش Noise
• 89. فرهنگ SRE و Observability به عنوان یک ستون اصلی
• 90. ارزیابی و انتخاب ابزارهای Observability تجاری و متن باز
• 91. AIOps: هوش مصنوعی در عملیات
• 92. Anomaly Detection پیشرفته با استفاده از یادگیری ماشین
• 93. Predictive Analytics بر اساس داده های Observability
• 94. Log Anonymization و Data Masking برای حفظ حریم خصوصی
• 95. امنیت داده های Observability در ذخیره سازی و انتقال
• 96. مدیریت دسترسی (Access Control) به پلتفرم Observability
• 97. تحلیل هزینه های جمع آوری، ذخیره سازی و پردازش داده ها
• 98. بهینه سازی مصرف منابع برای سیستم های Observability
• 99. معرفی مفاهیم Observability در WebAssembly و Edge Computing
• 100. آینده Observability: استانداردسازی و اکوسیستم های باز