دوره معماری نرم‌افزار: Architecting for Data mesh concept همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Architecting for Data mesh concept

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار و نقش آن
• 2. اهداف کلان معماری داده در سازمان‌های مدرن
• 3. تکامل معماری‌های داده: از انبار داده تا دریاچه داده
• 4. چالش‌های معماری‌های داده متمرکز (Monolithic Data Architectures)
• 5. مفهوم Data Monolith و گلوگاه‌های آن
• 6. حاکمیت داده (Data Governance) سنتی و مشکلات آن
• 7. نیاز به یک پارادایم جدید در مدیریت و معماری داده
• 8. Data Mesh چیست؟ یک تعریف جامع
• 9. فلسفه و خاستگاه Data Mesh: از تئوری تا عمل
• 10. تغییر پارادایم: از مرکزگرایی به عدم تمرکز در داده
• 11. معرفی چهار اصل بنیادین Data Mesh
• 12. اصل اول: مالکیت داده مبتنی بر دامنه (Domain-Oriented Ownership)
• 13. اصل دوم: داده به عنوان محصول (Data as a Product)
• 14. اصل سوم: پلتفرم داده سلف-سرویس (Self-Serve Data Platform)
• 15. اصل چهارم: حاکمیت محاسباتی فدرال (Federated Computational Governance)
• 16. مقایسه Data Mesh با Data Lake، Data Warehouse و Data Lakehouse
• 17. مزایای کلیدی پیاده‌سازی Data Mesh
• 18. چالش‌ها و تله‌های رایج در مسیر پیاده‌سازی Data Mesh
• 19. چه زمانی Data Mesh راهکار مناسبی است؟ (و چه زمانی نیست؟)
• 20. نقش تفکر Domain-Driven Design (DDD) در Data Mesh
• 21. شناسایی و تعریف دامنه‌های کسب‌وکار (Business Domains)
• 22. مفهوم Bounded Context و ارتباط آن با دامنه‌های داده
• 23. مسئولیت‌های تیم‌های دامنه در Data Mesh
• 24. ساختار تیم‌های داده مبتنی بر دامنه
• 25. تغییر ذهنیت: از داده به عنوان دارایی به داده به عنوان محصول
• 26. ویژگی‌های یک محصول داده (Data Product) موفق
• 27. چرخه حیات یک محصول داده
• 28. استانداردهای کیفیت برای محصولات داده (Data Quality)
• 29. مفهوم قرارداد داده (Data Contract)
• 30. ویژگی‌های یک محصول داده: قابل کشف بودن (Discoverability)
• 31. ویژگی‌های یک محصول داده: آدرس‌پذیری (Addressability)
• 32. ویژگی‌های یک محصول داده: قابل فهم بودن (Understandability)
• 33. ویژگی‌های یک محصول داده: قابل اعتماد بودن (Trustworthiness)
• 34. ویژگی‌های یک محصول داده: امنیت ذاتی (Secure by default)
• 35. ویژگی‌های یک محصول داده: قابلیت تعامل (Interoperability)
• 36. طراحی API برای محصولات داده (Analytical & Operational APIs)
• 37. تعریف SLA، SLO و SLI برای محصولات داده
• 38. نقش و اهداف پلتفرم داده سلف-سرویس
• 39. اجزای کلیدی یک پلتفرم داده سلف-سرویس
• 40. لایه زیرساخت (Infrastructure Provisioning)
• 41. لایه ذخیره‌سازی و پردازش داده (Data Storage & Processing)
• 42. لایه تحویل و دسترسی به داده (Data Access & Delivery)
• 43. لایه مدیریت و مشاهده‌پذیری (Observability & Management)
• 44. ابزارهای CI/CD برای محصولات داده (DataOps)
• 45. پیاده‌سازی کاتالوگ داده به عنوان بخشی از پلتفرم
• 46. امنیت و کنترل دسترسی در پلتفرم سلف-سرویس
• 47. کاهش بار شناختی (Cognitive Load) برای تیم‌های دامنه
• 48. تعادل بین استقلال دامنه و استانداردهای جهانی
• 49. حاکمیت فدرال در عمل: تیم، فرآیندها و استانداردها
• 50. تعریف سیاست‌های جهانی (Global Policies)
• 51. خودکارسازی اجرای سیاست‌های حاکمیتی
• 52. مدیریت متادیتا در یک مدل فدرال
• 53. امنیت، حریم خصوصی و انطباق (Compliance) در Data Mesh
• 54. مدیریت چرخه حیات داده (Data Lifecycle Management)
• 55. نقش تیم حاکمیت فدرال (Governance Guild/Council)
• 56. استانداردسازی برای قابلیت تعامل بین محصولات داده
• 57. معماری منطقی یک Data Mesh
• 58. معماری فیزیکی و گزینه‌های پیاده‌سازی
• 59. مفهوم گره (Node) در توپولوژی Data Mesh
• 60. طراحی Data Product Quantum: کپسوله کردن داده، کد و متادیتا
• 61. الگوهای معماری برای یک محصول داده
• 62. انتخاب تکنولوژی‌های ذخیره‌سازی: Object Storage، NoSQL، SQL
• 63. انتخاب موتورهای پردازش: Batch vs. Stream (e.g., Spark, Flink)
• 64. الگوهای مصرف داده: API-based (REST, GraphQL, gRPC)
• 65. الگوهای مصرف داده: Query-based (e.g., SQL, Presto, Trino)
• 66. الگوهای مصرف داده: Event-based (e.g., Kafka)
• 67. پیاده‌سازی قابلیت کشف داده: ساخت یا خرید کاتالوگ داده
• 68. مدیریت Schema و تکامل آن (Schema Evolution)
• 69. زیرساخت به عنوان کد (IaC) برای پلتفرم و محصولات داده
• 70. نقش کانتینرسازی (Docker) و ارکستریشن (Kubernetes) در Data Mesh
• 71. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری (Observability) برای محصولات داده
• 72. مدیریت کیفیت داده در یک مدل غیرمتمرکز
• 73. امنیت در Data Mesh: احراز هویت و مدیریت دسترسی
• 74. رمزنگاری داده در حالت سکون و در حال انتقال
• 75. استراتژی‌های مدیریت هزینه (FinOps) در معماری Data Mesh
• 76. یکپارچه‌سازی داده‌های Legacy و سیستم‌های سنتی در Data Mesh
• 77. الگوهای ضد (Anti-Patterns) در پیاده‌سازی فنی Data Mesh
• 78. تغییرات فرهنگی لازم برای موفقیت Data Mesh
• 79. ترویج تفکر محصول‌محور برای داده در سازمان
• 80. تعریف نقش‌های جدید: Data Product Owner
• 81. تعریف نقش‌های جدید: Domain Data Engineer
• 82. تعریف نقش‌های جدید: Data Platform Engineer
• 83. ساختار تیم پلتفرم داده و مسئولیت‌های آن
• 84. مدل عملیاتی و نحوه تعامل بین تیم‌ها
• 85. استراتژی‌های مدیریت تغییر (Change Management)
• 86. آموزش و توانمندسازی تیم‌های دامنه
• 87. اندازه‌گیری موفقیت و تعریف KPIها برای Data Mesh
• 88. شروع کوچک: انتخاب اولین دامنه برای پیاده‌سازی
• 89. ساخت یک نقشه راه (Roadmap) برای گذار به Data Mesh
• 90. ارزیابی بلوغ سازمان برای پذیرش Data Mesh
• 91. مطالعه موردی: پیاده‌سازی Data Mesh در یک سازمان بزرگ
• 92. چالش‌های پیشرفته: مدیریت داده‌های Real-time
• 93. چالش‌های پیشرفته: یادگیری ماشین (ML) در Data Mesh
• 94. Data Mesh در مقابل Data Fabric: یک مقایسه عمیق
• 95. ابزارها و تکنولوژی‌های متن-باز و تجاری برای Data Mesh
• 96. آینده Data Mesh و روندهای نوظهور
• 97. جمع‌بندی نهایی: اصول، معماری و نقشه راه برای شروع
• 98. **طراحی و پیاده‌سازی Data Product:** اصول طراحی Data Product، مالکیت، کشف‌پذیری، و چرخه عمر.
• 99. **زیرساخت خودسرویس برای Data Mesh:** نیازمندی‌ها، ابزارها، و سکوهای لازم برای توانمندسازی تیم‌ها در Data Mesh.
• 100. **تغییرات سازمانی و فرهنگی برای Data Mesh:** نقش‌ها و مسئولیت‌های جدید، تغییر در فرآیندها، و چالش‌های پذیرش Data Mesh.