کتاب پیاده‌سازی CI/CD برای Big Data Pipelines با GitLab با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی CI/CD برای Big Data Pipelines با GitLab

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: گیت‌لب CI/CD (GitLab CI/CD)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Big Data و نیاز به CI/CD
• 2. آشنایی با مفاهیم CI/CD و مزایای آن
• 3. مروری بر GitLab و GitLab CI/CD
• 4. ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه GitLab
• 5. آشنایی با Git و مفاهیم اولیه آن (Commit، Push، Pull)
• 6. مروری بر فایل .gitlab-ci.yml
• 7. ساختار و سینتکس فایل .gitlab-ci.yml
• 8. تعریف Job ها در .gitlab-ci.yml
• 9. استفاده از Stages در .gitlab-ci.yml
• 10. مدیریت وابستگی‌ها و Artifact ها
• 11. کار با Variables در GitLab CI/CD
• 12. استفاده از Secrets و محافظت از اطلاعات حساس
• 13. آشنایی با Runners در GitLab CI/CD
• 14. انواع Runners و انتخاب Runner مناسب
• 15. نصب و پیکربندی GitLab Runner
• 16. معرفی Docker و اهمیت آن در CI/CD
• 17. کار با Docker Images و Dockerfiles
• 18. استفاده از Docker Compose در GitLab CI/CD
• 19. ایجاد یک Pipeline ساده برای Big Data
• 20. استفاده از ابزارهای Version Control برای Big Data
• 21. پیاده‌سازی تست واحد (Unit Testing) برای کدهای Big Data
• 22. پیاده‌سازی تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 23. استفاده از تست‌های E2E (End-to-End)
• 24. آشنایی با ابزارهای تست Big Data (e.g., PySpark testing)
• 25. نظارت بر تست‌ها و گزارش‌دهی
• 26. ایجاد یک Pipeline برای Data Ingestion
• 27. ایجاد یک Pipeline برای Data Transformation
• 28. ایجاد یک Pipeline برای Data Storage
• 29. ایجاد یک Pipeline برای Data Processing
• 30. ایجاد یک Pipeline برای Data Analysis
• 31. اتوماسیون Deploy کردن برنامه‌های Big Data
• 32. استفاده از Continuous Integration برای Big Data Pipelines
• 33. استفاده از Continuous Delivery برای Big Data Pipelines
• 34. پیاده‌سازی Rollback در صورت بروز خطا
• 35. مدیریت وابستگی‌های پروژه با Pip, Conda و Maven
• 36. استفاده از Jenkins در کنار GitLab CI/CD (در صورت نیاز)
• 37. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مختلف Big Data (e.g., Hadoop, Spark)
• 38. یکپارچه‌سازی با پایگاه داده‌های Big Data (e.g., Cassandra, MongoDB)
• 39. استفاده از Git Tags و Branches برای مدیریت نسخه‌ها
• 40. مدیریت پیکربندی (Configuration Management) برای Big Data
• 41. پیاده‌سازی اتوماسیون با Ansible یا Terraform (در صورت نیاز)
• 42. ایجاد یک Pipeline برای Monitoring و Logging
• 43. نظارت بر عملکرد Pipeline ها
• 44. ایجاد Alerting برای خطاها و مشکلات
• 45. استفاده از Grafana و Prometheus برای مانیتورینگ
• 46. بهینه‌سازی Pipeline ها برای سرعت و کارایی
• 47. مقیاس‌پذیری (Scalability) در Big Data Pipelines
• 48. مدیریت منابع در Big Data Pipelines
• 49. ایجاد یک Pipeline برای امنیت (Security)
• 50. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
• 51. رمزنگاری داده‌ها (Data Encryption)
• 52. مدیریت دسترسی و مجوزها (Access Control)
• 53. استفاده از کدنویسی امن (Secure Coding Practices)
• 54. آشنایی با Data Governance و Compliance
• 55. پیاده‌سازی Data Lineage
• 56. مدیریت Data Quality در Pipeline ها
• 57. استفاده از Data Catalog و Metadata Management
• 58. ایجاد مستندات برای Pipeline ها
• 59. استفاده از CI/CD برای Data Science پروژه‌ها
• 60. یکپارچه‌سازی با Notebook ها (e.g., Jupyter)
• 61. اتوماسیون آموزش مدل‌های Machine Learning
• 62. استفاده از CI/CD برای ML Model Deployment
• 63. پیاده‌سازی A/B Testing
• 64. نظارت بر عملکرد مدل‌های Machine Learning
• 65. استفاده از Feature Stores
• 66. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های Machine Learning
• 67. بهبود راندمان با Cache کردن داده‌ها
• 68. استفاده از Queuing Systems (e.g., Kafka, RabbitMQ)
• 69. پردازش داده‌ها به صورت Real-time
• 70. پردازش داده‌ها به صورت Batch
• 71. مدیریت Workflow ها (e.g., Airflow, Luigi)
• 72. استفاده از Serverless Computing
• 73. استفاده از Cloud Providers (e.g., AWS, GCP, Azure)
• 74. استفاده از Kubernetes در Big Data Pipelines
• 75. مدیریت Secrets در Kubernetes
• 76. استفاده از Helm برای مدیریت برنامه‌ها در Kubernetes
• 77. بهره‌وری و Best Practices در GitLab CI/CD
• 78. تکنیک‌های عیب‌یابی (Troubleshooting) Pipeline ها
• 79. بهینه‌سازی Runner ها
• 80. استفاده از Cache برای افزایش سرعت Pipeline ها
• 81. استفاده از Shared Runners و Dedicated Runners
• 82. مدیریت هزینه در GitLab CI/CD
• 83. ایجاد Template ها و Reusable Jobs
• 84. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها در GitLab
• 85. بهبود Collaboration و تیم‌ورک
• 86. استفاده از Feature Flags
• 87. استفاده از ChatOps برای CI/CD
• 88. پیاده‌سازی Infrastructure as Code (IaC)
• 89. اتوماسیون زیرساخت با Terraform یا CloudFormation
• 90. ایجاد یک Pipeline برای Disaster Recovery
• 91. امنیت Pipeline ها
• 92. پیاده‌سازی Zero Downtime Deployment
• 93. بررسی و ارزیابی عملکرد Pipeline
• 94. معرفی ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
• 95. استفاده از Advanced Scheduling Techniques
• 96. مدیریت Event-Driven Pipelines
• 97. بررسی و تحلیل لاگ‌ها و داده‌های Pipeline
• 98. پیاده‌سازی CI/CD برای Microservices در Big Data
• 99. استفاده از Service Mesh
• 100. افزایش مقیاس‌پذیری با Serverless Functions