دوره برنامه‌ریزی ظرفیت و مقیاس‌پذیری سیستم‌های نرم‌افزاری: از پیش‌بینی بار تا Auto Scaling همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌ریزی ظرفیت و مقیاس‌پذیری سیستم‌های نرم‌افزاری: از پیش‌بینی بار تا Auto Scaling

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سامانه‌های مقیاس‌پذیر

موضوع میانی: برنامه‌ریزی ظرفیت و مقیاس‌پذیری سامانه‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌ریزی ظرفیت در سامانه‌های نرم‌افزاری
• 2. مفاهیم کلیدی مقیاس‌پذیری و ظرفیت
• 3. تفاوت مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
• 4. رابطه ظرفیت، بار، توان عملیاتی و تأخیر
• 5. شناسایی منابع محدودکننده در سیستم
• 6. تحلیل الگوهای بار کاری
• 7. مدل‌سازی بار کاری کاربران و سرویس‌ها
• 8. اندازه‌گیری ظرفیت فعلی سیستم
• 9. تعریف شاخص‌های ظرفیت و عملکرد
• 10. انتخاب متریک‌های مناسب برای Capacity Planning
• 11. جمع‌آوری داده‌های عملکردی برای برنامه‌ریزی ظرفیت
• 12. تحلیل روندهای مصرف منابع
• 13. پیش‌بینی رشد کاربران و ترافیک
• 14. پیش‌بینی رشد داده و فضای ذخیره‌سازی
• 15. مدل‌سازی بارهای فصلی و دوره‌ای
• 16. تحلیل سناریوهای رشد غیرمنتظره
• 17. تخمین ظرفیت موردنیاز برای سرویس‌های جدید
• 18. ظرفیت‌سنجی CPU و حافظه
• 19. ظرفیت‌سنجی شبکه و پهنای باند
• 20. ظرفیت‌سنجی دیسک و IOPS
• 21. ظرفیت‌سنجی پایگاه داده
• 22. ظرفیت‌سنجی کش و لایه‌های میانی
• 23. تحلیل گلوگاه‌های معماری
• 24. قانون Little و کاربرد آن در ظرفیت‌سنجی
• 25. مدل‌های ساده صف و کاربرد آن‌ها در ظرفیت‌گذاری
• 26. رابطه همبستگی منابع و عملکرد
• 27. تعیین Headroom و ظرفیت رزرو
• 28. تعریف ظرفیت قابل استفاده و ظرفیت اسمی
• 29. برنامه‌ریزی ظرفیت برای بارهای اوج
• 30. تحلیل Peak Load و Burst Traffic
• 31. تست بار برای تعیین ظرفیت واقعی
• 32. طراحی سناریوهای Load Testing
• 33. تست استرس و کشف نقطه شکست
• 34. تست ظرفیت و تعیین Maximum Sustainable Load
• 35. تحلیل نتایج Benchmark و Load Test
• 36. ظرفیت‌سنجی بر اساس SLO و SLA
• 37. تأثیر Error Budget بر تصمیم‌های ظرفیت
• 38. تعیین اهداف تأخیر و Throughput
• 39. ظرفیت‌گذاری سرویس‌های Stateless
• 40. ظرفیت‌گذاری سرویس‌های Stateful
• 41. مقیاس‌پذیری در معماری میکروسرویس‌ها
• 42. مقیاس‌پذیری در معماری Monolith
• 43. مقیاس‌پذیری سرویس‌های API
• 44. مقیاس‌پذیری سیستم‌های پردازش پس‌زمینه
• 45. مقیاس‌پذیری سیستم‌های Event-Driven
• 46. مقیاس‌پذیری صف‌ها و Message Brokerها
• 47. طراحی Load Balancing برای توزیع بار
• 48. استراتژی‌های Horizontal Scaling
• 49. استراتژی‌های Vertical Scaling
• 50. مقیاس‌پذیری خودکار با Auto Scaling
• 51. مقیاس‌گذاری مبتنی بر CPU و حافظه
• 52. مقیاس‌گذاری مبتنی بر Request Rate
• 53. مقیاس‌گذاری مبتنی بر Queue Depth
• 54. مقیاس‌گذاری مبتنی بر Latency
• 55. تنظیم Threshold و Cooldown در Auto Scaling
• 56. جلوگیری از Scaling Oscillation
• 57. پیشگیری از Overprovisioning
• 58. پیشگیری از Underprovisioning
• 59. مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 60. Read Replica و توزیع بار خواندن
• 61. Database Sharding و تقسیم بار
• 62. Partitioning برای افزایش ظرفیت
• 63. مقیاس‌پذیری سیستم‌های Cache
• 64. مقیاس‌پذیری Object Storage
• 65. مقیاس‌پذیری سیستم‌های جست‌وجو
• 66. مقیاس‌پذیری در محیط‌های Cloud
• 67. مقیاس‌پذیری مبتنی بر Container
• 68. مقیاس‌پذیری با Kubernetes
• 69. Horizontal Pod Autoscaling
• 70. Cluster Autoscaling و مدیریت ظرفیت زیرساخت
• 71. ظرفیت‌گذاری در محیط‌های Serverless
• 72. Capacity Planning در معماری چندمنطقه‌ای
• 73. مقیاس‌پذیری جغرافیایی و توزیع‌شده
• 74. ظرفیت‌گذاری برای Disaster Recovery
• 75. ظرفیت‌گذاری برای High Availability
• 76. تحلیل هزینه در تصمیم‌های Scaling
• 77. مقایسه هزینه Scaling عمودی و افقی
• 78. بهینه‌سازی هزینه زیرساخت در کنار ظرفیت
• 79. ظرفیت‌گذاری منابع رزرو و On-Demand
• 80. مدل‌سازی هزینه در سناریوهای رشد
• 81. ظرفیت‌گذاری با رویکرد FinOps
• 82. ظرفیت‌گذاری بر اساس Forecast و سناریو
• 83. ساخت مدل پیش‌بینی ظرفیت با داده‌های واقعی
• 84. تحلیل خطای پیش‌بینی ظرفیت
• 85. برنامه‌ریزی ظرفیت با Confidence Interval
• 86. بازنگری دوره‌ای مدل ظرفیت
• 87. تعریف Capacity Baseline
• 88. طراحی داشبورد Capacity Monitoring
• 89. پایش روند مصرف منابع و ظرفیت باقی‌مانده
• 90. هشداردهی برای نزدیک‌شدن به سقف ظرفیت
• 91. اتصال Observability به فرآیند Capacity Planning
• 92. استفاده از Metrics، Logs و Traces در ظرفیت‌سنجی
• 93. تشخیص Bottleneck با داده‌های Observability
• 94. ظرفیت‌گذاری تحت محدودیت‌های وابستگی بین سرویس‌ها
• 95. تحلیل Cascading Failure در زمان افزایش بار
• 96. ظرفیت‌گذاری برای سناریوهای خرابی زیرساخت
• 97. طراحی ظرفیت برای ترافیک ناگهانی
• 98. ظرفیت‌گذاری سامانه‌های تجارت الکترونیک
• 99. ظرفیت‌گذاری APIهای پرترافیک
• 100. ظرفیت‌گذاری سامانه‌های داده‌محور