دوره طراحی و پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: معماری سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سرویس‌های هوشمند و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 2. معماری میکروسرویس‌ها: اصول و الگوها
• 3. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای سرویس‌های با مقیاس‌پذیری بالا
• 4. مبانی همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
• 5. مدیریت حافظه در سیستم‌های با بار زیاد
• 6. مدیریت ارتباطات بین سرویس‌ها: RPC، REST، gRPC
• 7. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues) برای افزایش مقیاس‌پذیری
• 8. پایگاه داده‌های NoSQL و مقیاس‌پذیری
• 9. شاردینگ (Sharding) پایگاه داده
• 10. کشینگ (Caching) استراتژی‌ها و پیاده‌سازی
• 11. الگوهای طراحی برای سرویس‌های بدون حالت (Stateless)
• 12. الگوهای طراحی برای سرویس‌های با حالت (Stateful)
• 13. مدیریت Session در سرویس‌های با مقیاس‌پذیری بالا
• 14. استفاده از Load Balancerها برای توزیع بار
• 15. مبانی کانتینرسازی با Docker
• 16. استفاده از Kubernetes برای مدیریت و مقیاس‌بندی کانتینرها
• 17. مانیتورینگ و لاگینگ سرویس‌های با مقیاس‌پذیری بالا
• 18. اعتبارسنجی و امنیت سرویس‌های هوشمند
• 19. آشنایی با سرویس‌های ابری (AWS, Azure, GCP) و مقیاس‌پذیری
• 20. استفاده از Serverless Computing برای مقیاس‌پذیری
• 21. الگوهای مقیاس‌بندی افقی (Horizontal Scaling)
• 22. الگوهای مقیاس‌بندی عمودی (Vertical Scaling)
• 23. بهینه‌سازی کد برای کاهش تاخیر (Latency)
• 24. استفاده از Async IO برای افزایش کارایی
• 25. مبانی شبکه‌بندی و تاثیر آن بر مقیاس‌پذیری
• 26. استفاده از CDN برای توزیع محتوا
• 27. مدیریت خطا و بازیابی از شکست در سیستم‌های توزیع‌شده
• 28. استفاده از Circuit Breaker
• 29. مبانی سیستم‌های توزیع‌شده مبتنی بر Event
• 30. پیاده‌سازی Event Sourcing
• 31. مبانی CAP Theorem و انتخاب Trade-off مناسب
• 32. استفاده از Consistent Hashing
• 33. استفاده از Bloom Filter برای کاهش بار پایگاه داده
• 34. مقدمه‌ای بر Stream Processing
• 35. استفاده از Kafka برای پردازش جریانی
• 36. مبانی یادگیری ماشین در سرویس‌های هوشمند
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با مقیاس‌پذیری بالا
• 38. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استنتاج سریع
• 39. استفاده از GPU برای تسریع یادگیری ماشین
• 40. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ و دیباگینگ
• 41. تست و ارزیابی عملکرد سرویس‌های با مقیاس‌پذیری بالا
• 42. استفاده از Chaos Engineering برای افزایش مقاومت سیستم
• 43. پیاده‌سازی استراتژی‌های Auto Scaling
• 44. مبانی امنیت API و مدیریت دسترسی
• 45. استفاده از OAuth 2.0 و OpenID Connect
• 46. بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU, Memory, Network)
• 47. استفاده از الگوریتم‌های صف‌بندی منصفانه (Fair Queueing)
• 48. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده مبتنی بر بلاکچین
• 49. مبانی توزیع تراکنش‌ها (Distributed Transactions)
• 50. استفاده از Saga Pattern
• 51. آشنایی با سرویس‌های Mesh
• 52. استفاده از Envoy و Istio
• 53. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر (Recommender Systems) با مقیاس‌پذیری بالا
• 54. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در سرویس‌های هوشمند
• 55. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با مقیاس‌پذیری بالا