دوره راهکارهای نوین استقرار و مدیریت خوشه‌های کوبرنتیز در پلتفرم گوگل کلاود با رویکرد هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مدیریت خوشه‌های کوبرنتیز در پلتفرم گوگل کلاود با رویکرد هوش مصنوعی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: مدیریت زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری پلتفرم گوگل کلاود
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه و معماری کوبرنتیز در محیط ابری
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط مدیریت کلاستر در گوگل کلاود
• 4. مدیریت هویت و دسترسی‌ها با استفاده از Identity and Access Management
• 5. کار با ابزارهای خط فرمان برای مدیریت منابع ابری
• 6. مفاهیم کانتینر‌سازی و استانداردسازی ایمیج‌ها در داکر
• 7. ساختار و اجزای اصلی یک کلاستر در Google Kubernetes Engine
• 8. استقرار اولین سرویس و مدیریت چرخه‌حیات کانتینرها
• 9. مدیریت حافظه و ذخیره‌سازی پایدار در کوبرنتیز
• 10. پیکربندی شبکه و سرویس‌های ارتباطی در داخل کلاستر
• 11. استفاده از ConfigMaps و Secrets برای مدیریت تنظیمات امن
• 12. مقیاس‌پذیری خودکار افقی و عمودی پادها در کوبرنتیز
• 13. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری منابع با ابزارهای گوگل کلاود
• 14. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی در محیط‌های توزیع‌شده
• 15. امنیت کلاستر و پیاده‌سازی سیاست‌های شبکه
• 16. معماری سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده برای پردازش هوش مصنوعی
• 17. آشنایی با واحدهای پردازش تنسور در فضای ابری
• 18. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی زیرساخت کوبرنتیز
• 19. بهینه‌سازی مصرف منابع برای بارهای کاری هوش مصنوعی
• 20. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها با ابزارهای یکپارچه
• 22. توزیع بار کاری بین واحدهای پردازش گرافیکی
• 23. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده برای پردازش‌های سنگین
• 24. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری در مقیاس بزرگ
• 25. استفاده از یادگیری ماشین برای مدیریت خودکار کلاستر
• 26. راهکارهای بازیابی از خطا و تداوم کسب‌وکار در کلاستر
• 27. امنیت در تبادل داده‌های هوش مصنوعی
• 28. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 29. مدیریت نسخه‌بندی و استقرار مداوم مدل‌ها
• 30. تکنیک‌های پیشرفته مانیتورینگ برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. استانداردهای حفاظت از داده‌ها در پردازش ابری
• 32. استفاده از کانتینرهای بهینه‌شده برای هوش مصنوعی
• 33. مدیریت اولویت‌بندی پردازش‌ها در محیط‌های اشتراکی
• 34. توسعه زیرساخت به عنوان کد با استفاده از Terraform
• 35. راهکارهای پیشرفته شبکه برای اتصال کلاسترهای چندگانه
• 36. مدیریت توزیع‌شده مدل‌ها در محیط‌های چند منطقه‌ای
• 37. امن‌سازی ارتباطات بین سرویسی با استفاده از Service Mesh
• 38. استفاده از ابزارهای بومی گوگل برای بهینه‌سازی عملکرد
• 39. چالش‌های عملیاتی و راهکارهای مدیریت در مقیاس بزرگ
• 40. بررسی الگوهای طراحی برای سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 41. تکنیک‌های تست و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
• 42. پیاده‌سازی راهکارهای نظارتی بر اساس الزامات قانونی
• 43. پشتیبانی و نگهداری بلندمدت از زیرساخت‌های هوش مصنوعی