دوره API Monitoring: نظارت بر عملکرد و دسترس‌پذیری API همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره API Monitoring: نظارت بر عملکرد و دسترس‌پذیری API

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تعریف API و کاربردهای آن
• 2. تاریخچه و تکامل APIها
• 3. وب‌سرویس‌ها در مقابل APIها
• 4. مفاهیم RESTful API و اصول آن
• 5. مبانی SOAP API
• 6. فرمت‌های تبادل داده: JSON و XML
• 7. متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE) و کاربرد آنها
• 8. کدهای وضعیت HTTP و معنای آنها
• 9. احراز هویت و مجوزدهی در APIها
• 10. مستندسازی API با OpenAPI/Swagger
• 11. تعریف نظارت بر API و چرایی آن
• 12. پیامدهای عدم دسترس‌پذیری یا کندی API
• 13. ارزش تجاری نظارت فعال بر API
• 14. اهداف اصلی نظارت بر API
• 15. تفاوت نظارت بر API و نظارت بر وب‌سایت
• 16. انواع نظارت بر API: مصنوعی (Synthetic) در مقابل کاربر واقعی (RUM)
• 17. نظارت بر APIهای داخلی در مقابل APIهای خارجی
• 18. مراحل چرخه حیات API و نقاط نظارت
• 19. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در نظارت بر API
• 20. انتخاب استراتژی نظارت مناسب
• 21. زمان پاسخگویی (Response Time) و تاخیر (Latency)
• 22. توان عملیاتی (Throughput) و تعداد درخواست‌ها در ثانیه
• 23. دسترس‌پذیری (Availability) و درصد Up-time
• 24. نرخ خطا (Error Rate) و درصد موفقیت
• 25. مصرف منابع سرور (CPU, Memory) مرتبط با API
• 26. تاخیر شبکه (Network Latency)
• 27. تاثیر حجم بار داده (Payload Size) بر عملکرد
• 28. عملکرد جغرافیایی API
• 29. همزمانی (Concurrency) و مدیریت بار
• 30. معیارهای مربوط به محدودیت نرخ (Rate Limiting)
• 31. مقدمه‌ای بر نظارت مصنوعی (Synthetic Monitoring)
• 32. طراحی تست‌های مصنوعی برای API
• 33. نظارت بر مسیرهای حیاتی (Critical Paths) API
• 34. نظارت بر جریان‌های چند مرحله‌ای (Multi-step workflows) API
• 35. انتخاب موقعیت‌های جغرافیایی برای نظارت
• 36. تنظیم فواصل زمانی نظارت
• 37. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف کاربردی
• 38. استفاده از اسکریپت‌نویسی برای تست‌های پیچیده
• 39. ابزارهای محبوب نظارت مصنوعی (مانند Postman Monitors, UptimeRobot)
• 40. بهترین شیوه‌ها در طراحی تست‌های مصنوعی
• 41. مقدمه‌ای بر نظارت بر کاربر واقعی (RUM) برای APIها
• 42. جمع‌آوری داده‌های عملکرد API از سمت کاربر
• 43. نظارت بر فراخوانی‌های API درون برنامه‌ها
• 44. یکپارچه‌سازی نظارت بر API با ابزارهای APM
• 45. ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing) برای APIها
• 46. تحلیل لاگ‌های فراخوانی API
• 47. همبسته‌سازی عملکرد API با سرویس‌های بک‌اند
• 48. درک جریان تراکنش‌ها و وابستگی‌ها
• 49. شناسایی APIهای داخلی کند
• 50. ابزارهای ردیابی توزیع‌شده (مانند Jaeger, Zipkin)
• 51. تعریف آستانه‌های معنی‌دار برای هشدارها
• 52. انواع هشدارها (عملکرد، دسترس‌پذیری، خطا)
• 53. تنظیم کانال‌های اطلاع‌رسانی (ایمیل، SMS، Slack)
• 54. سیاست‌های تشدید (Escalation Policies) هشدارها
• 55. کاهش هشدارهای کاذب (False Positives)
• 56. طراحی پیام‌های هشدار موثر
• 57. رویه‌های پاسخ به حادثه (Incident Response) برای مشکلات API
• 58. تحلیل پس از حادثه (Post-mortem Analysis) برای رویدادهای API
• 59. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مدیریت خدمات فناوری اطلاعات (ITSM)
• 60. تعریف Runbook برای مشکلات رایج API
• 61. استفاده از داشبوردها برای درک عملکرد API
• 62. تجسم روندها و ناهنجاری‌ها
• 63. بررسی عمیق خطاهای خاص API
• 64. همبسته‌سازی خطاها با تغییرات در استقرارها
• 65. شناسایی علل ریشه‌ای کاهش عملکرد
• 66. تحلیل داده‌های تاریخی API
• 67. اشکال‌زدایی مسائل API با استفاده از داده‌های نظارتی
• 68. استفاده از لاگ‌ها برای تحلیل جزئیات خطا
• 69. ابزارهای تجمیع لاگ (مانند ELK Stack, Splunk)
• 70. ابزارهای همکاری تیمی برای عیب‌یابی
• 71. نظارت بر آسیب‌پذیری‌های امنیتی API
• 72. کشف الگوهای دسترسی غیرمعمول
• 73. نظارت بر سوءاستفاده از API (مانند درخواست‌های بیش از حد)
• 74. نظارت بر عملکرد API Gateway
• 75. پیاده‌سازی و نظارت بر محدودیت نرخ (Rate Limiting)
• 76. استفاده از Web Application Firewall (WAF) برای APIها
• 77. نظارت بر حملات DDoS بر روی APIها
• 78. تضمین حفظ حریم خصوصی داده‌ها در نظارت بر API
• 79. نظارت بر تطابق (Compliance) برای APIها
• 80. استراتژی‌های دسترسی‌پذیری بالا (High Availability) برای APIها
• 81. ردیابی توزیع‌شده برای Microservices APIها
• 82. نظارت بر Service Mesh (مانند Istio, Linkerd)
• 83. نظارت بر Serverless API (مانند AWS Lambda, Azure Functions)
• 84. تست قراردادی (Contract Testing) API و نقش آن در نظارت
• 85. مهندسی آشوب (Chaos Engineering) برای افزایش پایداری API
• 86. تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) در نظارت بر API (هوش مصنوعی/یادگیری ماشین)
• 87. یکپارچه‌سازی تست عملکرد (Performance Testing) با نظارت
• 88. نظارت بر GraphQL API
• 89. نظارت بر gRPC API
• 90. OpenTelemetry و استانداردهای باز برای مشاهده‌پذیری (Observability)
• 91. ایجاد داشبوردهای مدیریتی برای عملکرد API
• 92. گزارش‌دهی انطباق با SLA/SLOهای API
• 93. ارتباط سلامت API با ذینفعان
• 94. بهینه‌سازی مستمر عملکرد API
• 95. خودکارسازی راه‌اندازی نظارت بر API
• 96. نسخه‌بندی API (API Versioning) و پیامدهای نظارتی آن
• 97. برنامه‌ریزی ظرفیت بر اساس داده‌های نظارتی
• 98. مستندسازی استراتژی‌های نظارت
• 99. ایجاد فرهنگ مشاهده‌پذیری (Observability Culture)
• 100. چشم‌انداز آینده نظارت بر API