دوره راهنمای جامع طراحی و مدیریت پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از Amazon DynamoDB همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و مدیریت پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از Amazon DynamoDB

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و سامانه‌های رایانشی ابری (Cloud Computing)

موضوع میانی: مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Big Data) در پایگاه‌های داده NoSQL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایگاه داده‌های غیر رابطه‌ای در دنیای داده‌های حجیم
• 2. معرفی سرویس Amazon DynamoDB و نقش آن در معماری‌های ابری
• 3. مدل داده‌ای در DynamoDB و تفاوت آن با پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی
• 4. اصول طراحی جداول و مدیریت کلیدهای اصلی و کلیدهای مرتب‌سازی
• 5. بررسی مقیاس‌پذیری افقی و نحوه توزیع داده‌ها در خوشه‌های ابری
• 6. مدیریت ظرفیت خواندن و نوشتن و بهینه‌سازی هزینه‌ها در محیط ابری
• 7. کار با کنسول مدیریتی AWS برای ایجاد و پیکربندی جداول DynamoDB
• 8. درک عملیات‌های اصلی CRUD در DynamoDB
• 9. استفاده از ابزارهای خط فرمان AWS CLI برای مدیریت پایگاه داده
• 10. بررسی شاخص‌های ثانویه محلی و کاربرد آن‌ها در کوئری‌های پیچیده
• 11. استفاده از شاخص‌های ثانویه جهانی برای انعطاف‌پذیری در بازیابی داده‌ها
• 12. مدیریت تراکنش‌ها در DynamoDB برای حفظ یکپارچگی داده‌ها
• 13. استراتژی‌های طراحی اسکیما برای بهینه‌سازی کارایی سیستم
• 14. بررسی مدل‌های سازگاری داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 15. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل دسترسی و امنیت در سطح جداول
• 16. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها با استفاده از سرویس AWS IAM
• 17. ذخیره‌سازی و بازیابی اسناد حجیم با استفاده از DynamoDB
• 18. استفاده از DynamoDB Streams برای پردازش رویدادهای بلادرنگ
• 19. یکپارچه‌سازی DynamoDB با توابع Lambda برای معماری‌های بدون سرور
• 20. بررسی قابلیت‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در محیط ابری
• 21. استراتژی‌های انتقال داده از پایگاه‌های داده سنتی به DynamoDB
• 22. پایش عملکرد پایگاه داده با استفاده از سرویس CloudWatch
• 23. بهینه‌سازی کوئری‌ها با استفاده از ابزارهای تحلیل عملکرد
• 24. مدیریت TTL برای حذف خودکار داده‌های منقضی شده
• 25. بررسی الگوهای طراحی برای کاربردهای مقیاس‌پذیر در ابعاد کلان
• 26. امنیت داده‌ها در حال سکون و در حال انتقال با استفاده از رمزنگاری
• 27. مدیریت ظرفیت خودکار برای پاسخ به بارهای کاری متغیر
• 28. استفاده از DynamoDB Accelerator برای افزایش سرعت خواندن داده‌ها
• 29. پیاده‌سازی راهکارهای بازیابی فاجعه و تداوم کسب‌وکار
• 30. بررسی محدودیت‌ها و ظرفیت‌های عملیاتی در طراحی‌های پیچیده
• 31. معماری‌های چندمنطقه‌ای و همگام‌سازی داده‌ها در مقیاس جهانی
• 32. تکنیک‌های بهینه‌سازی هزینه در مدیریت داده‌های حجیم
• 33. بررسی مطالعات موردی و پیاده‌سازی‌های موفق در مقیاس سازمانی
• 34. اصول نگهداری و عیب‌یابی در محیط‌های عملیاتی ابری
• 35. آینده فناوری‌های NoSQL و نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی پایگاه داده