دوره آزمون عملکرد با هوش مصنوعی و ابزارهای مدرن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آزمون عملکرد با هوش مصنوعی و ابزارهای مدرن

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و آزمون

موضوع میانی: آزمون عملکرد نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آزمون عملکرد نرم‌افزار
• 2. اهمیت آزمون عملکرد در چرخه حیات نرم‌افزار
• 3. مفاهیم کلیدی در آزمون عملکرد
• 4. انواع آزمون‌های عملکردی
• 5. آزمون بار (Load Testing)
• 6. آزمون استرس (Stress Testing)
• 7. آزمون پایداری (Soak Testing)
• 8. آزمون پیک (Spike Testing)
• 9. آزمون حجم (Volume Testing)
• 10. آزمون مقیاس‌پذیری (Scalability Testing)
• 11. معماری سیستم‌های نرم‌افزاری و تاثیر آن بر عملکرد
• 12. شناسایی سناریوهای کلیدی برای آزمون عملکرد
• 13. تعیین اهداف و معیارهای عملکردی (KPIs)
• 14. انتخاب ابزارهای مناسب آزمون عملکرد
• 15. آشنایی با Apache JMeter
• 16. نصب و پیکربندی JMeter
• 17. ساخت اولین اسکریپت آزمون در JMeter
• 18. درک المان‌های JMeter (Sampler, Listener, Config Element)
• 19. اجرای آزمون بار با JMeter
• 20. تحلیل نتایج آزمون JMeter
• 21. گزارش‌گیری از نتایج JMeter
• 22. بهینه‌سازی اسکریپت‌های JMeter
• 23. استفاده از متغیرها و پارامترها در JMeter
• 24. مدیریت کوکی‌ها و سشن در JMeter
• 25. استفاده از Assertion ها در JMeter
• 26. شبیه‌سازی کاربران همزمان در JMeter
• 27. استفاده از Thread Groups پیشرفته در JMeter
• 28. اجرای توزیع‌شده آزمون با JMeter
• 29. آشنایی با Lighthouse
• 30. نصب و اجرای Lighthouse
• 31. ارزیابی عملکرد وب‌سایت با Lighthouse
• 32. تحلیل گزارش‌های Lighthouse
• 33. بهبود امتیاز Lighthouse
• 34. کاربرد Lighthouse در آزمون عملکرد Front-end
• 35. آشنایی با K6
• 36. نصب و پیکربندی K6
• 37. نوشتن اسکریپت‌های آزمون در K6 (JavaScript)
• 38. اجرای آزمون بار با K6
• 39. تحلیل نتایج آزمون K6
• 40. گزارش‌گیری در K6
• 41. مقایسه K6 با JMeter
• 42. بهینه‌سازی اسکریپت‌های K6
• 43. استفاده از Custom Metrics در K6
• 44. ادغام K6 با CI/CD Pipeline
• 45. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در آزمون عملکرد
• 46. کاربرد AI در شناسایی الگوهای عملکردی
• 47. استفاده از Machine Learning برای پیش‌بینی خرابی عملکرد
• 48. AI در بهینه‌سازی پارامترهای آزمون
• 49. AI در تحلیل خودکار نتایج آزمون
• 50. استفاده از AI برای تولید سناریوهای آزمون
• 51. ابزارهای AI برای آزمون عملکرد (مرور کلی)
• 52. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل لاگ‌ها
• 53. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی
• 54. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در تشخیص ناهنجاری
• 55. کاربرد AI در آزمون قابلیت اطمینان (Reliability Testing)
• 56. AI در شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 57. AI در تست خودکار Front-end
• 58. AI در تست خودکار Back-end
• 59. استفاده از AI در تست API
• 60. AI در تست پایگاه داده
• 61. AI در تست امنیت عملکردی
• 62. پایش عملکرد (Performance Monitoring)
• 63. ابزارهای پایش عملکرد (APM)
• 64. معماری سیستم‌های توزیع‌شده و چالش‌های پایش
• 65. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در پایش
• 66. تحلیل لاگ‌ها و رویدادها
• 67. استفاده از داشبوردهای پایش
• 68. تنظیم هشدارها (Alerting)
• 69. مدیریت منابع (Resource Management)
• 70. بهینه‌سازی پایگاه داده
• 71. بهینه‌سازی کد برنامه
• 72. کاهش زمان پاسخ‌دهی (Response Time)
• 73. افزایش توان عملیاتی (Throughput)
• 74. کاهش مصرف منابع (CPU, Memory)
• 75. مدیریت حافظه (Memory Management)
• 76. بهینه‌سازی شبکه
• 77. تست عملکرد Microservices
• 78. آزمون عملکرد سیستم‌های ابری (Cloud)
• 79. استراتژی‌های آزمون عملکرد در محیط‌های ابری
• 80. آزمون عملکرد در Kubernetes
• 81. آزمون عملکرد با استفاده از Docker
• 82. ملاحظات امنیتی در آزمون عملکرد
• 83. استانداردهای آزمون عملکرد
• 84. برنامه‌ریزی جامع آزمون عملکرد
• 85. مدیریت ریسک در آزمون عملکرد
• 86. تیم‌سازی برای آزمون عملکرد
• 87. مستندسازی فرآیند آزمون عملکرد
• 88. تکامل آزمون عملکرد با پیشرفت تکنولوژی
• 89. آینده آزمون عملکرد و هوش مصنوعی
• 90. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در آزمون عملکرد