دوره طراحی دیتابیس‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد در AWS: RDS، DynamoDB و استراتژی‌های پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی دیتابیس‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد در AWS: RDS، DynamoDB و استراتژی‌های پیشرفته

موضوع کلی: طراحی و برنامه‌ریزی دیتابیس در محیط ابری AWS

موضوع میانی: راه‌حل‌های دیتابیس مبتنی بر AWS از مبتدی تا پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دیتابیس‌های ابری و معماری AWS
• 2. مفاهیم پایه‌ای طراحی دیتابیس در محیط‌های ابری
• 3. آشنایی با سرویس‌های دیتابیس AWS: RDS، DynamoDB و Redshift
• 4. انتخاب مناسب‌ترین دیتابیس بر حسب نیاز برنامه
• 5. طراحی مدل داده‌ها: رابطه‌ای در مقابل NoSQL
• 6. برنامه‌ریزی اولیه پروژه دیتابیس در AWS
• 7. ساخت و پیکربندی اولیه سرویس RDS
• 8. مدیریت نسخه‌بندی و پشتیبان‌گیری در RDS
• 9. پیاده‌سازی DynamoDB: جدول‌ها، کلیدها و اندکس‌ها
• 10. طراحی اسکیما در DynamoDB با تمرکز بر کارایی
• 11. اتصال اپلیکیشن به دیتابیس‌های AWS
• 12. مدیریت دسترسی و امنیت دیتابیس در AWS
• 13. استفاده از IAM برای کنترل دسترسی به دیتابیس
• 14. رمزنگاری داده‌ها در RDS و DynamoDB
• 15. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای دیتابیس‌ها
• 16. استراتژی‌های شتاب‌دهی خوانش و نوشتن در DynamoDB
• 17. بهینه‌سازی کوئری با استفاده از فیلترها و پروjection
• 18. مدیریت مصرف منابع و هزینه در RDS
• 19. مدیریت مصرف capacity در DynamoDB
• 20. استفاده از CloudWatch برای نظارت بر عملکرد دیتابیس
• 21. تشخیص و رفع علل کندی در کوئری‌ها
• 22. استفاده از Query Plan برای بهینه‌سازی
• 23. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های چندمنظوره
• 24. مدیریت تراکنش‌ها در RDS
• 25. پیاده‌سازی تراکنش در DynamoDB
• 26. کار با داده‌های بزرگ در Redshift
• 27. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های توزیع‌شده
• 28. استراتژی‌های مهاجرت دیتابیس به AWS
• 29. استفاده از AWS DMS برای مهاجرت
• 30. طراحی دیتابیس در محیط تولید (Production)
• 31. پیاده‌سازی Multi-AZ در RDS برای High Availability
• 32. طراحی گیل‌کس‌پذیر در DynamoDB
• 33. استفاده از Elastic Load Balancing برای دیتابیس
• 34. مدیریت نسخه‌ها و rollback در دیتابیس
• 35. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های IoT
• 36. کار با داده‌های زمانی در دیتابیس‌های AWS
• 37. استفاده از Athena برای تحلیل داده‌های S3
• 38. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های موبایل
• 39. مدیریت متا دیتا و دیتابیس‌های گراف
• 40. استفاده از Neptune برای دیتابیس گراف
• 41. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 42. پیاده‌سازی Lambda با دیتابیس
• 43. استفاده از Step Functions برای فرآیندهای دیتابیس
• 44. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های مبتنی بر رویداد
• 45. مدیریت دیتابیس در محیط‌های Microservices
• 46. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های چندمنطقه‌ای
• 47. استفاده از Global Tables در DynamoDB
• 48. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های Real-Time
• 49. پیاده‌سازی Stream Processing با Kinesis
• 50. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های Batch Processing
• 51. استفاده از Glue برای پردازش داده
• 52. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های تحلیلی
• 53. ایجاد دیتا ورک‌لوف با Redshift
• 54. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های تجاری
• 55. استفاده از QuickSight برای تحلیل داده
• 56. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های باز (Open Source)
• 57. مدیریت دیتابیس با Terraform
• 58. استفاده از CloudFormation برای استقرار
• 59. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های امنیتی
• 60. پیاده‌سازی VPC برای دیتابیس
• 61. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های مقیاس‌پذیر
• 62. استفاده از Auto Scaling در RDS
• 63. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های چند کاربره
• 64. مدیریت دیتابیس با AWS CLI
• 65. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های تجارت الکترونیک
• 66. استفاده از DynamoDB Streams
• 67. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های مالی
• 68. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های بهداشتی
• 69. استفاده از CloudTrail برای نظارت
• 70. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های آموزشی
• 71. پیاده‌سازی دیتابیس برای وب‌سایت‌های شخصی
• 72. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های خبری
• 73. استفاده از S3 برای ذخیره‌سازی دیتا
• 74. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های فروشگاهی
• 75. مدیریت دیتابیس در محیط‌های تست و توسعه
• 76. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های استارتاپ
• 77. استفاده از AWS Budgets برای کنترل هزینه
• 78. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های انتقالی
• 79. پیاده‌سازی دیتابیس برای برنامه‌های توزیع‌شده
• 80. استفاده از DynamoDB Global Tables
• 81. استفاده از SageMaker با دیتابیس
• 82. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های تحلیلی پیشرفته
• 83. مدیریت دیتابیس با AWS Systems Manager
• 84. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های تولید محتوا
• 85. استفاده از MediaStore با دیتابیس
• 86. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های گیم
• 87. استفاده از GameLift با دیتابیس
• 88. طراحی دیتابیس برای برنامه‌های ماشین‌محور
• 89. استفاده از RoboMaker با دیتابیس