دوره معماری و پیاده‌سازی Data Lake تراکنشی بلادرنگ برای سامانه‌های داده‌محور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و پیاده‌سازی Data Lake تراکنشی بلادرنگ برای سامانه‌های داده‌محور

موضوع کلی: مهندسی داده و معماری سیستم‌های تحلیلی

موضوع میانی: معماری Data Lake و پردازش بلادرنگ داده‌های تراکنشی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه Data Lake و جایگاه آن در معماری داده مدرن
• 2. تفاوت Data Lake، Data Warehouse و Lakehouse
• 3. ویژگی‌های داده‌های تراکنشی بلادرنگ
• 4. نیازمندی‌های معماری برای پردازش Real-Time
• 5. طراحی معماری مرجع برای Transactional Data Lake
• 6. تفکیک لایه‌های عملیاتی، تراکنشی و تحلیلی
• 7. الگوهای ورود داده به Data Lake
• 8. CDC و استخراج تغییرات از پایگاه‌های داده
• 9. پردازش رویدادمحور داده‌های تراکنشی
• 10. طراحی Event-Driven Data Pipeline
• 11. مقایسه Batch Processing و Stream Processing
• 12. مفاهیم پردازش جریانی با Kafka
• 13. طراحی Topic و Partition برای داده‌های تراکنشی
• 14. مدیریت ترتیب رویدادها در جریان داده
• 15. مدیریت تأخیر و Out-of-Order Events
• 16. تحویل At-Least-Once، At-Most-Once و Exactly-Once
• 17. تضمین سازگاری داده در Pipelineهای بلادرنگ
• 18. Idempotency در پردازش تراکنش‌ها
• 19. مدیریت Duplicate و Replay رویدادها
• 20. طراحی Schema برای رویدادهای تراکنشی
• 21. Schema Evolution و سازگاری نسخه‌های داده
• 22. ذخیره‌سازی داده خام در Data Lake
• 23. فرمت‌های Parquet، Avro و JSON در معماری داده
• 24. Partitioning و Bucketing در Data Lake
• 25. طراحی ساختار فایل و پوشه برای داده‌های پرتراکنش
• 26. بهینه‌سازی Layout داده برای Queryهای تحلیلی
• 27. مدیریت Metadata و Data Catalog
• 28. Data Governance در معماری Data Lake
• 29. کنترل کیفیت داده‌های تراکنشی
• 30. Data Validation در جریان‌های بلادرنگ
• 31. مدیریت خطا و Dead-Letter Queue
• 32. طراحی Pipelineهای مقاوم در برابر خطا
• 33. Retry، Backoff و Failure Recovery
• 34. Checkpoint و State Management در پردازش جریانی
• 35. پردازش Stateful داده‌های تراکنشی
• 36. Windowing و Aggregation در Stream Processing
• 37. پردازش Join بین جریان‌های داده
• 38. Enrichment داده‌های تراکنشی در لحظه
• 39. تشخیص و مدیریت Late-Arriving Data
• 40. معماری Lambda و Kappa در پردازش داده
• 41. مقایسه Lambda، Kappa و Lakehouse Architecture
• 42. طراحی لایه Bronze، Silver و Gold
• 43. پیاده‌سازی Data Lakehouse برای داده‌های تراکنشی
• 44. استفاده از Apache Iceberg برای جداول تراکنشی
• 45. استفاده از Delta Lake برای مدیریت داده‌های بلادرنگ
• 46. Time Travel و Versioning داده‌ها
• 47. ACID Transactions در Data Lake
• 48. Merge، Upsert و Delete در Data Lake
• 49. مدیریت همزمانی و Concurrency Control
• 50. حل مسئله Small Files در Data Lake
• 51. Compaction و File Optimization
• 52. بهینه‌سازی Query روی داده‌های حجیم
• 53. Indexing و Data Skipping
• 54. طراحی معماری Serving Layer برای داده‌های Real-Time
• 55. اتصال Data Lake به سیستم‌های تحلیلی
• 56. ساخت داشبوردهای Real-Time روی داده‌های تراکنشی
• 57. طراحی API برای دسترسی به داده‌های بلادرنگ
• 58. تفکیک Workloadهای تراکنشی و تحلیلی
• 59. مقیاس‌پذیری افقی Pipeline و Storage
• 60. مدیریت Backpressure در سیستم‌های جریانی
• 61. ظرفیت‌سنجی و برآورد Throughput
• 62. کاهش Latency در پردازش داده
• 63. مانیتورینگ Pipelineهای داده بلادرنگ
• 64. اندازه‌گیری Lag، Throughput و Processing Time
• 65. Observability و Distributed Tracing در Data Pipeline
• 66. امنیت داده و کنترل دسترسی در Data Lake
• 67. رمزنگاری داده‌های در حال انتقال و ذخیره‌شده
• 68. مدیریت داده‌های حساس و PII
• 69. Audit و ردیابی تغییرات داده
• 70. Backup، Disaster Recovery و Data Replication
• 71. طراحی Multi-Region برای Data Lake
• 72. تست صحت و قابلیت اطمینان Pipeline
• 73. تست بار و Performance Testing
• 74. تست End-to-End جریان داده
• 75. استقرار Pipelineهای داده با CI/CD
• 76. Infrastructure as Code برای معماری Data Lake
• 77. مدیریت Schema Registry و قراردادهای داده
• 78. Data Lineage در جریان‌های تراکنشی
• 79. معماری Microservices و اتصال آن به Data Lake
• 80. الگوی Transactional Outbox برای انتشار رویدادها
• 81. مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده در معماری رویدادمحور
• 82. سازگاری نهایی در سیستم‌های داده توزیع‌شده
• 83. طراحی معماری Hybrid Batch و Real-Time
• 84. الگوی عملی ساخت یک Transactional Data Lake از صفر
• 85. تحلیل Bottleneckهای معماری و بهینه‌سازی آن‌ها
• 86. ملاحظات هزینه و FinOps در زیرساخت داده
• 87. معیارهای ارزیابی معماری Transactional Data Lake
• 88. طراحی معماری نهایی یک سامانه مقیاس‌پذیر و بلادرنگ