دوره آمادگی آزمون: مهندس معمار راه‌کارهای ابری AWS (سطح Associate) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آمادگی آزمون: مهندس معمار راه‌کارهای ابری AWS (سطح Associate)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: معماری و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و AWS
• 2. مفاهیم کلیدی ابری: IaaS، PaaS، SaaS
• 3. مزایای رایانش ابری
• 4. مدل‌های استقرار ابری: عمومی، خصوصی، ترکیبی
• 5. معرفی سرویس‌های اصلی AWS
• 6. خدمات محاسباتی: EC2 و انواع آن
• 7. مفهوم Instance و AMI
• 8. مدیریت حجم ذخیره‌سازی EC2: EBS
• 9. ذخیره‌سازی اشیاء: Amazon S3
• 10. سطوح ذخیره‌سازی S3 و ملاحظات هزینه
• 11. امنیت در S3: سیاست‌های دسترسی و IAM
• 12. شبکه‌های توزیع محتوا: Amazon CloudFront
• 13. مفهوم CDN و کاربردهای آن
• 14. شبکه‌سازی در AWS: VPC چیست؟
• 15. مفهوم Subnet و انواع آن
• 16. مسیریابی در VPC: Route Tables
• 17. قوانین امنیتی در VPC: Security Groups و NACLs
• 18. اتصال به VPC: Internet Gateway و NAT Gateway
• 19. اتصال از راه دور به VPC: VPN و Direct Connect
• 20. مدیریت هویت و دسترسی: IAM چیست؟
• 21. کاربران، گروه‌ها، نقش‌ها و سیاست‌ها در IAM
• 22. اصول کمترین دسترسی (Least Privilege)
• 23. مدیریت پایگاه داده در AWS: RDS چیست؟
• 24. انواع موتورهای پایگاه داده در RDS
• 25. تنظیمات High Availability و Disaster Recovery در RDS
• 26. پایگاه داده‌های NoSQL: DynamoDB
• 27. ویژگی‌ها و کاربردهای DynamoDB
• 28. مدیریت استقرار برنامه‌ها: Elastic Beanstalk
• 29. استقرار خودکار برنامه‌ها با Elastic Beanstalk
• 30. کانتینرسازی: Docker و ECS
• 31. مفهوم Orchestration و Kubernetes
• 32. خدمات کوبرنتیز در AWS: EKS
• 33. استقرار و مدیریت کانتینرها
• 34. امنیت سرویس‌های محاسباتی
• 35. امنیت شبکه‌های ابری
• 36. مدیریت هویت و دسترسی در مقیاس
• 37. ملاحظات امنیتی پایگاه داده
• 38. ذخیره‌سازی امن و دسترسی کنترل‌شده
• 39. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات
• 40. مدیریت هزینه در AWS
• 41. ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌دهی هزینه
• 42. بهینه‌سازی هزینه‌ها در سرویس‌های مختلف
• 43. معماری‌های مقیاس‌پذیر و با دسترسی بالا
• 44. اصول طراحی معماری ابری
• 45. الگوهای معماری رایج در AWS
• 46. معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس
• 47. استفاده از API Gateway برای مدیریت APIها
• 48. معرفی Lambda و محاسبات بدون سرور (Serverless)
• 49. طراحی توابع Lambda و مانیتورینگ آن‌ها
• 50. ملاحظات امنیتی در معماری‌های Serverless
• 51. مفهوم Elastic Load Balancing (ELB)
• 52. انواع Load Balancer و کاربردهای آن‌ها
• 53. استفاده از Auto Scaling برای مدیریت مقیاس‌پذیری
• 54. اتصال سرویس‌های AWS به یکدیگر
• 55. یکپارچه‌سازی سرویس‌ها با Messaging Queue (SQS)
• 56. انتشار و اشتراک‌گذاری پیام‌ها با SNS
• 57. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) در AWS
• 58. سرویس‌های تحلیل داده: EMR و Athena
• 59. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های زمان واقعی: Kinesis
• 60. ملاحظات امنیتی در مدیریت داده‌های بزرگ
• 61. مفاهیم DevOps و CI/CD در AWS
• 62. ابزارهای CI/CD در AWS: CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy, CodePipeline
• 63. مراحل پیاده‌سازی CI/CD
• 64. راهکارهای مانیتورینگ و لاگینگ: CloudWatch
• 65. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها با CloudWatch Logs
• 66. هشداردهی و مانیتورینگ عملکرد برنامه‌ها
• 67. مدیریت پیکربندی و زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 68. ابزار CloudFormation برای IaC
• 69. استقرار خودکار زیرساخت با CloudFormation
• 70. مدیریت و بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده
• 71. راهکارهای بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 72. طراحی راهکارهای DR در AWS
• 73. ملاحظات امنیتی و انطباق با مقررات
• 74. استانداردهای امنیتی در AWS
• 75. مقررات و استانداردهای انطباق در ایران
• 76. راهکارهای حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 77. مدیریت دارایی‌های ابری
• 78. برنامه‌ریزی برای مهاجرت به ابر
• 79. ارزیابی وضعیت فعلی و تعیین اهداف مهاجرت
• 80. انتخاب سرویس‌های مناسب AWS برای مهاجرت
• 81. مراحل و چالش‌های مهاجرت
• 82. بهینه‌سازی معماری پس از مهاجرت
• 83. مدیریت چرخه عمر برنامه‌ها در ابر
• 84. استراتژی‌های خروج از ابر (Exit Strategy)
• 85. برنامه‌ریزی برای آینده و روندهای جدید ابری
• 86. آزمون‌های عملی و شبیه‌سازی سناریوهای رایج
• 87. آمادگی نهایی برای آزمون AWS Certified Solutions Architect - Associate
• 88. مرور کلی مباحث و نکات کلیدی
• 89. سوالات متداول و پاسخ‌های آن‌ها
• 90. نکات تکمیلی برای موفقیت در آزمون
• 91. مطالعه موردی: طراحی یک معماری ابری امن و مقیاس‌پذیر
• 92. مطالعه موردی: پیاده‌سازی راهکار DR برای یک برنامه حیاتی
• 93. مطالعه موردی: بهینه‌سازی هزینه یک برنامه پرکاربرد
• 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 95. مفاهیم پیشرفته‌تر معماری ابری
• 96. آینده رایانش ابری و هوش مصنوعی
• 97. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در مهندسی نرم‌افزار ابری
• 98. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زیرساخت
• 99. جمع‌بندی نهایی و توصیه‌های کاربردی