دوره ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Cloud (Big Data Storage) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Cloud (Big Data Storage)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: رایانش ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم و چالش‌های ذخیره‌سازی
• 2. آشنایی با مفاهیم رایانش ابری و انواع مدل‌های استقرار
• 3. مقایسه سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری: AWS S3، Azure Blob Storage، Google Cloud Storage
• 4. معماری سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Cloud
• 5. انتخاب سرویس ذخیره‌سازی ابری مناسب بر اساس نیازهای پروژه
• 6. ذخیره‌سازی داده‌های ساخت‌یافته در Cloud با استفاده از پایگاه داده‌های رابطه‌ای ابری
• 7. ذخیره‌سازی داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته در Cloud با استفاده از NoSQL Databases
• 8. ذخیره‌سازی داده‌های بدون ساختار در Cloud
• 9. آشنایی با Hadoop Distributed File System (HDFS) در Cloud
• 10. پیاده‌سازی Apache Hadoop در محیط ابری
• 11. آشنایی با Apache Spark برای پردازش داده‌های حجیم در Cloud
• 12. استفاده از AWS EMR برای پردازش داده‌های حجیم
• 13. استفاده از Azure HDInsight برای پردازش داده‌های حجیم
• 14. استفاده از Google Cloud Dataproc برای پردازش داده‌های حجیم
• 15. بهینه‌سازی عملکرد ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Cloud
• 16. فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 17. پارتیشن‌بندی داده‌ها برای بهبود عملکرد پرس‌وجو
• 18. مدیریت چرخه حیات داده‌ها در Cloud
• 19. امنیت داده‌های حجیم در Cloud: رمزنگاری، کنترل دسترسی
• 20. پیکربندی IAM (Identity and Access Management) برای کنترل دسترسی به داده‌ها
• 21. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 22. بازیابی اطلاعات در صورت بروز فاجعه (Disaster Recovery)
• 23. آرشیو داده‌های حجیم با هزینه کم
• 24. استفاده از Object Lifecycle Management برای مدیریت هزینه‌ها
• 25. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم با استفاده از Data Lakes
• 26. آشنایی با Apache Iceberg، Delta Lake و Hudi
• 27. استفاده از AWS Lake Formation برای ایجاد Data Lake
• 28. استفاده از Azure Data Lake Storage Gen2
• 29. استفاده از Google Cloud Storage برای ایجاد Data Lake
• 30. مقدمه‌ای بر Data Warehousing در Cloud
• 31. استفاده از AWS Redshift
• 32. استفاده از Azure Synapse Analytics
• 33. استفاده از Google BigQuery
• 34. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Data Warehouses ابری
• 35. مقدمه‌ای بر Data Streaming و ذخیره‌سازی داده‌های جریانی در Cloud
• 36. استفاده از Apache Kafka در Cloud
• 37. استفاده از AWS Kinesis
• 38. استفاده از Azure Event Hubs
• 39. استفاده از Google Cloud Pub/Sub
• 40. ذخیره‌سازی تصاویر و ویدیوهای حجیم در Cloud
• 41. ذخیره‌سازی لاگ‌ها و داده‌های تله‌متری در Cloud
• 42. مقایسه هزینه‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در سرویس‌های مختلف ابری
• 43. انتخاب بهترین استراتژی ذخیره‌سازی بر اساس بودجه
• 44. مقدمه‌ای بر Data Governance و Compliance در Cloud
• 45. آشنایی با GDPR و سایر مقررات مربوط به داده‌ها
• 46. آینده ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Cloud