دوره مدل‌سازی و طراحی سیستم‌های Edge Computing با ماشین‌های حالت انتزاعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی و طراحی سیستم‌های Edge Computing با ماشین‌های حالت انتزاعی

موضوع کلی: روش‌های صوری و محاسبات توزیع‌شده

موضوع میانی: ماشین‌های حالت انتزاعی در سیستم‌های لبه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم ماشین حالت انتزاعی و خاستگاه آن
• 2. تفاوت ASM با ماشین‌های حالت محدود کلاسیک
• 3. اصول زمینه‌ای ASM شامل حالت و به‌روزرسانی موازی
• 4. قواعد انتقال در ماشین‌های حالت انتزاعی
• 5. ساختار سلسله‌مراتبی و ماژولار ASM
• 6. معرفی Edge Computing و ویژگی‌های متمایز آن
• 7. چالش‌های مدل‌سازی سیستم‌های لبه‌ای
• 8. مزایای استفاده از روش‌های صوری در Edge Computing
• 9. نمایش وضعیت منابع لبه‌ای با حالت ASM
• 10. مدل‌سازی گره‌های لبه به‌صورت عامل‌های ASM
• 11. تعریف محیط و حسگرها در مدل ASM
• 12. مدل‌سازی ارتباط بین گره‌های لبه و ابر
• 13. مدیریت قطع ارتباط و حالت آفلاین با ASM
• 14. نمایش صف پیام‌ها و بافرها در حالت انتزاعی
• 15. مدل‌سازی تصمیم‌گیری محلی در لبه
• 16. قواعد تخصیص وظایف بین گره‌های لبه
• 17. همگام‌سازی حالت بین چندین گره لبه
• 18. مدل‌سازی سیاست‌های کش و ذخیره‌سازی محلی
• 19. نمایش محدودیت منابع محاسباتی و انرژی
• 20. قواعد مهاجرت وظیفه بر اساس بار و انرژی
• 21. مدل‌سازی تحمل‌پذیری خطا در سطح لبه
• 22. بازیابی حالت پس از خرابی گره
• 23. ترکیب ASM با زمان واقعی و قیود زمانی
• 24. پسوندهای زمانی برای ماشین‌های حالت انتزاعی
• 25. مدل‌سازی جریان داده پیوسته از حسگرها
• 26. فیلتر و تجمیع داده در قواعد ASM
• 27. تعریف سیاست‌های امنیتی به‌صورت قواعد انتزاعی
• 28. مدل‌سازی احراز هویت و کنترل دسترسی محلی
• 29. استخراج ویژگی‌های ایمنی از مدل ASM
• 30. تأیید ویژگی‌های زنده بودن و ایمنی
• 31. ابزارهای موجود برای شبیه‌سازی ASM
• 32. پیاده‌سازی مدل‌های ASM با زبان‌های اجرایی
• 33. ارتباط مدل ASM با کد واقعی سیستم لبه
• 34. پالایش گام‌به‌گام از مدل انتزاعی به پیاده‌سازی
• 35. مدیریت پیچیدگی مدل در سیستم‌های بزرگ لبه
• 36. تجزیه مدل به زیربازهای مستقل
• 37. مدل‌سازی سیستم‌های چندلایه لبه-مه‌-ابر
• 38. قواعد هماهنگی بین لایه‌های محاسباتی
• 39. مدل‌سازی تعادل بار پویا در شبکه لبه
• 40. نمایش کیفیت سرویس به‌صورت قیود حالت
• 41. مدل‌سازی تصمیم‌های مبتنی بر زمینه در لبه
• 42. پشتیبانی از به‌روزرسانی پویای قواعد در زمان اجرا
• 43. اعتبارسنجی مدل در برابر سناریوهای واقعی
• 44. تولید موارد آزمون از مدل ASM
• 45. ردیابی اجرا از مدل به سیستم مستقر
• 46. مطالعه موردی مدل‌سازی یک دروازه IoT لبه‌ای
• 47. مطالعه موردی سیستم نظارت تصویری مبتنی بر لبه
• 48. مطالعه موردی مدیریت انرژی در شبکه حسگر
• 49. مقایسه ASM با سایر روش‌های صوری برای لبه
• 50. بهترین شیوه‌های مستندسازی مدل‌های ASM
• 51. یکپارچه‌سازی مدل ASM در چرخه توسعه سیستم لبه
• 52. چالش‌های عملی به‌کارگیری ASM در پروژه‌های صنعتی
• 53. آینده روش‌های صوری در محاسبات لبه‌ای