دوره پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر با استفاده از معماری لیک‌هاوس (Lakehouse) و دلتا لیک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر با استفاده از معماری لیک‌هاوس (Lakehouse) و دلتا لیک

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی کلان‌داده

موضوع میانی: معماری‌های نوین ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت گذار از انبار داده سنتی به معماری لیک‌هاوس
• 2. بررسی چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها در سازمان‌های بزرگ
• 3. معماری لایه ای در لیک‌هاوس و تفکیک ذخیره‌سازی از پردازش
• 4. معرفی جامع دلتا لیک و نقش آن در تضمین کیفیت داده‌ها
• 5. ساختار فایل‌های پارکت و بهینه‌سازی عملکرد در دلتا لیک
• 6. کار با فرمت دلتا و ویژگی‌های تراکنشی ACID در محیط‌های توزیع شده
• 7. پیکربندی محیط توسعه و زیرساخت‌های ابری برای پردازش داده
• 8. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و قابلیت سفر در زمان در دلتا لیک
• 9. استراتژی‌های ذخیره‌سازی لایه برنزی و دریافت داده‌های خام
• 10. پاکسازی و تبدیل داده‌ها در لایه نقره‌ای برای افزایش کیفیت
• 11. مدیریت داده‌های نهایی و تجمیع‌شده در لایه طلایی
• 12. پیاده‌سازی طرح‌واره‌های داده‌ای و اعمال محدودیت‌های اعتبارسنجی
• 13. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با استفاده از تکنیک‌های حذف فایل و مرتب‌سازی داده‌ها
• 14. مدیریت تراکنش‌های همزمان و کنترل نسخه‌ها در محیط‌های چندکاربره
• 15. استفاده از ایندکس‌گذاری پیشرفته برای افزایش سرعت جستجو
• 16. مکانیزم‌های فشرده‌سازی فایل‌های کوچک و نگهداری بهینه فضای ذخیره‌سازی
• 17. اتصال منابع داده‌ای متنوع به پلتفرم لیک‌هاوس
• 18. پیاده‌سازی خط لوله پردازش داده با استفاده از آپاچی اسپارک
• 19. مدیریت خطاهای پردازش و بازیابی داده‌ها در خط لوله‌های توزیع شده
• 20. نظارت بر عملکرد سیستم و مدیریت منابع در کلاسترها
• 21. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی در معماری لیک‌هاوس
• 22. پیاده‌سازی حاکمیت داده و رعایت استانداردهای محرمانگی اطلاعات
• 23. مدیریت کاتالوگ داده و متا‌دیتا برای شناسایی سریع منابع
• 24. یکپارچه‌سازی لیک‌هاوس با ابزارهای هوش تجاری و گزارش‌گیری
• 25. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های ذخیره شده در دلتا لیک
• 26. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی در مقیاس‌های کلان‌داده
• 27. راهکارهای انتقال داده‌های حجیم از سیستم‌های عملیاتی به لیک‌هاوس
• 28. شبیه‌سازی و تست بار کاری برای ارزیابی مقیاس‌پذیری زیرساخت
• 29. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و سیاست‌های نگهداری و آرشیو
• 30. بررسی الگوهای طراحی برای پشتیبانی از داده‌های جریانی و دسته‌ای
• 31. تحلیل عملکرد سیستم در شرایط افزایش حجم داده‌ها
• 32. عیب‌یابی و رفع گلوگاه‌های پردازشی در معماری توزیع شده
• 33. ارائه راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده در شرایط بحرانی
• 34. مستندسازی زیرساخت‌های داده‌ای و استانداردهای توسعه
• 35. به‌کارگیری ابزارهای مانیتورینگ برای پایش سلامت داده‌ها
• 36. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی در پردازش‌های سنگین
• 37. مقایسه عملکرد لیک‌هاوس با پایگاه‌داده‌های سنتی در سناریوهای واقعی
• 38. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل بلادرنگ با استفاده از قابلیت‌های استریمینگ دلتا
• 39. ارتقای زیرساخت و مهاجرت داده‌ها بدون توقف سرویس‌دهی
• 40. تدوین نقشه راه توسعه زیرساخت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر سازمانی