دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌ای بلادرنگ با استفاده از StreamNative و Ursa همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌ای بلادرنگ با استفاده از StreamNative و Ursa

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های تحلیل کلان‌داده

موضوع میانی: معماری دریاچه داده (Data Lakehouse) و پردازش بلادرنگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم بنیادی در مهندسی داده و تحول معماری‌های داده‌محور
• 2. آشنایی با چالش‌های پردازش داده‌های حجیم و بلادرنگ
• 3. معرفی معماری دریاچه داده و گذار از انبار داده سنتی
• 4. بررسی جایگاه و ضرورت پیاده‌سازی Lakehouse در سازمان‌های مدرن
• 5. اصول و مفاهیم پایه در سامانه StreamNative
• 6. نقش Apache Pulsar در لایه‌های انتقال پیام و ذخیره‌سازی داده
• 7. معماری موتور پردازش Classic Engine و قابلیت‌های کلیدی آن
• 8. آشنایی با نقش Ursa در بهینه‌سازی جریان‌های داده‌ای
• 9. نصب و راه‌اندازی اولیه زیرساخت StreamNative در محیط‌های عملیاتی
• 10. پیکربندی کلاسترهای Pulsar برای مدیریت داده‌های بلادرنگ
• 11. مدیریت و بهینه‌سازی Topicها در Pulsar برای کارایی حداکثری
• 12. اصول طراحی Schema در جریان‌های داده‌ای برای تضمین یکپارچگی
• 13. پیاده‌سازی مکانیزم‌های Ingestion داده از منابع متنوع
• 14. استفاده از Pulsar IO برای اتصال به منابع داده خارجی
• 15. روش‌های کاهش تأخیر در دریافت و پردازش داده‌ها
• 16. یکپارچه‌سازی Classic Engine با لایه‌های ذخیره‌سازی ابری
• 17. مدیریت بار و مقیاس‌پذیری در معماری Lakehouse
• 18. استفاده از قابلیت‌های Ursa برای مدیریت تراکنش‌های جریانی
• 19. پیکربندی لایه‌های حافظه پنهان برای افزایش سرعت پرس‌وجو
• 20. روش‌های تبدیل داده‌های خام به فرمت‌های بهینه در دریاچه داده
• 21. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی لایه‌بندی شده
• 22. نظارت و پایش سلامت جریان داده‌ها با ابزارهای بومی
• 23. مدیریت خطا و تضمین پایداری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 24. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون بر اساس استانداردهای ملی
• 25. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در پلتفرم‌های داده‌ای
• 26. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی بر روی داده‌های بلادرنگ
• 27. استفاده از ابزارهای تحلیل داده در کنار زیرساخت‌های جریانی
• 28. بررسی الگوهای طراحی برای پردازش‌های سنگین و توزیع‌شده
• 29. پیاده‌سازی فرآیندهای پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها در حین ورود
• 30. تکنیک‌های فشرده‌سازی و بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی
• 31. آشنایی با مفاهیم Streaming SQL و کاربرد آن در تحلیل بلادرنگ
• 32. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها در معماری Lakehouse
• 33. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در محیط‌های کلان‌داده
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترهای پردازشی
• 35. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک خط‌لوله داده‌ای برای تحلیل‌های لحظه‌ای
• 36. عیب‌یابی و رفع گلوگاه‌های عملکردی در سیستم‌های داده‌ای
• 37. مستندسازی معماری و تدوین راهبردهای نگهداری سیستم
• 38. ارائه گزارش‌های عملیاتی از وضعیت سلامت زیرساخت داده‌ای
• 39. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های داده‌ای مبتنی بر فناوری‌های بومی و متن‌باز