کتاب مدیریت لاگ‌ها و رخدادها در Cloud با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

دوره جامع مدیریت لاگ‌ها و رخدادها در رایانش ابری چگونه در دنیای پیچیده رایانش ابری، رخدادها را زیر ذره‌بین ببریم؟ مقدمه: شفافیت در ابر، کلید موفقیت شما در عصر حاضر، رایانش ابری به ستون فقرات بسیاری از...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت لاگ‌ها و رخدادها در Cloud

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: رایانش ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: مبانی لاگ و رخداد
  • 2. اهمیت مدیریت لاگ در سیستم‌های مدرن
  • 3. تفاوت لاگ، متریک و تریس (Trace)
  • 4. سه ستون مشاهده‌پذیری (Observability)
  • 5. چالش‌های لاگینگ در معماری‌های توزیع‌شده و میکروسرویس
  • 6. چالش‌های خاص لاگینگ در محیط‌های ابری
  • 7. چرخه حیات لاگ: از تولید تا آرشیو
  • 8. لاگ‌های ساختاریافته (Structured) در مقابل غیرساختاریافته (Unstructured)
  • 9. اهمیت فرمت JSON برای لاگ‌ها
  • 10. سطوح مختلف لاگ‌گذاری (Log Levels) و کاربرد آنها
  • 11. معماری‌های متمرکزسازی لاگ‌ها (Centralized Logging)
  • 12. الگوهای جمع‌آوری لاگ: مبتنی بر Agent در مقابل بدون Agent
  • 13. مقدمه‌ای بر پایپ‌لاین‌های پردازش داده و لاگ
  • 14. شناسه‌های همبستگی (Correlation IDs) برای ردیابی درخواست‌ها
  • 15. سیاست‌های چرخش (Rotation) و نگهداری (Retention) لاگ
  • 16. معرفی خدمات لاگ در AWS, Azure و GCP
  • 17. آشنایی با AWS CloudWatch: مفاهیم اصلی
  • 18. گروه‌های لاگ و جریان‌های لاگ در CloudWatch
  • 19. نصب و پیکربندی CloudWatch Agent
  • 20. جستجو و تحلیل لاگ‌ها با CloudWatch Logs Insights
  • 21. ساخت متریک و آلارم از طریق لاگ‌ها در AWS
  • 22. آشنایی با AWS CloudTrail برای ردگیری رخدادهای API
  • 23. استفاده از Amazon Kinesis برای استریم کردن لاگ‌ها
  • 24. متمرکزسازی لاگ‌ها بین حساب‌های مختلف AWS
  • 25. مدیریت هزینه‌های CloudWatch
  • 26. مقدمه‌ای بر Azure Monitor و Log Analytics
  • 27. فضاهای کاری Log Analytics در Azure
  • 28. تنظیمات تشخیصی (Diagnostic Settings) برای جمع‌آوری لاگ
  • 29. جمع‌آوری لاگ با استفاده از Azure Monitor Agent
  • 30. زبان کوئری Kusto (KQL) برای تحلیل لاگ‌ها در Azure
  • 31. ساخت داشبورد و هشدار در Azure Monitor
  • 32. آشنایی با Azure Activity Log
  • 33. یکپارچه‌سازی لاگ‌ها با Azure Sentinel به عنوان SIEM
  • 34. مقدمه‌ای بر مجموعه عملیات Google Cloud (سابقا Stackdriver)
  • 35. آشنایی با Cloud Logging در GCP
  • 36. پیکربندی Log Routers و Sinks در GCP
  • 37. نصب و استفاده از Ops Agent در GCP
  • 38. کوئری‌نویسی در Log Explorer گوگل کلاد
  • 39. آشنایی با Cloud Audit Logs در GCP
  • 40. ایجاد متریک و هشدار مبتنی بر لاگ در GCP
  • 41. معرفی ابزارهای متن‌باز و تجاری
  • 42. مقدمه‌ای بر پشته ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
  • 43. مفاهیم اصلی Elasticsearch برای ذخیره‌سازی لاگ
  • 44. پردازش و غنی‌سازی لاگ‌ها با Logstash
  • 45. مصورسازی و ساخت داشبورد با Kibana
  • 46. ارسال لاگ‌ها با استفاده از Filebeat
  • 47. مقایسه پشته ELK و EFK (Elasticsearch, Fluentd, Kibana)
  • 48. آشنایی با Fluentd و Fluent Bit به عنوان جمع‌آورنده لاگ
  • 49. پیکربندی پیشرفته Fluent Bit برای کارایی بالا
  • 50. معماری پلاگین‌ها در Fluentd/Fluent Bit
  • 51. آشنایی با Grafana Loki برای لاگ‌ها
  • 52. استفاده از Grafana برای مصورسازی یکپارچه لاگ، متریک و تریس
  • 53. بررسی اجمالی پلتفرم Datadog برای مدیریت لاگ
  • 54. بررسی اجمالی پلتفرم Splunk Cloud
  • 55. مقایسه راهکارهای SaaS در مقابل خود-میزبان (Self-Hosted)
  • 56. تحلیل، مصورسازی و هشداردهی
  • 57. تکنیک‌های جستجوی موثر در حجم بالای لاگ
  • 58. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای پارس کردن لاگ
  • 59. اصول طراحی داشبوردهای کارآمد برای مانیتورینگ
  • 60. شناسایی ناهنجاری (Anomaly Detection) در لاگ‌ها
  • 61. تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis) با استفاده از لاگ
  • 62. پیکربندی هشدارهای معنادار و عملیاتی (Actionable Alerts)
  • 63. راهکارهای جلوگیری از خستگی ناشی از هشدار (Alert Fatigue)
  • 64. غنی‌سازی لاگ‌ها با داده‌های زمینه‌ای (Contextual Data)
  • 65. امنیت، انطباق و حسابرسی
  • 66. مقدمه‌ای بر SIEM (مدیریت اطلاعات و رخدادهای امنیتی)
  • 67. استفاده از لاگ‌ها برای شناسایی تهدیدات و نفوذ
  • 68. حسابرسی دسترسی‌ها و تغییرات در زیرساخت ابری
  • 69. الزامات انطباق (Compliance) مانند PCI-DSS و HIPAA
  • 70. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها (GDPR) در مدیریت لاگ
  • 71. تشخیص دستکاری و تغییر غیرمجاز لاگ‌ها
  • 72. ایمن‌سازی پایپ‌لاین جمع‌آوری و انتقال لاگ
  • 73. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) به داده‌های لاگ
  • 74. استفاده از لاگ‌ها در فرآیندهای پاسخ به حوادث (Incident Response)
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه
  • 76. تحلیل هزینه‌های مالی ناشی از تولید و ذخیره‌سازی لاگ
  • 77. استراتژی‌های کاهش حجم لاگ: نمونه‌گیری (Sampling) و فیلترینگ
  • 78. استفاده از سطوح مختلف ذخیره‌سازی (Hot, Warm, Cold)
  • 79. تاثیر لاگ‌گذاری بر عملکرد برنامه‌ها (Application Performance)
  • 80. انتخاب فرمت لاگ مناسب برای بهینه‌سازی عملکرد
  • 81. تکنیک‌های بهینه‌سازی هزینه در سرویس‌های لاگ ابری
  • 82. موضوعات پیشرفته و روندهای نوین
  • 83. لاگینگ در محیط‌های بدون سرور (Serverless) مانند AWS Lambda
  • 84. لاگینگ در کانتینرها (Docker)
  • 85. الگوهای لاگینگ در Kubernetes: الگوی Sidecar
  • 86. مدیریت زیرساخت لاگ با ابزارهای Infrastructure as Code (مانند Terraform)
  • 87. مقدمه‌ای بر استاندارد OpenTelemetry
  • 88. کاربرد AIOps و تحلیل‌های پیش‌بینانه بر روی لاگ‌ها
  • 89. مانیتورینگ عملکرد برنامه مبتنی بر لاگ (Log-based APM)
  • 90. مدیریت رخدادهای مانیتورینگ کاربر واقعی (Real User Monitoring - RUM)
  • 91. مطالعات موردی و جمع‌بندی
  • 92. مطالعه موردی: اشکال‌زدایی یک قطعی سرویس با استفاده از لاگ‌ها
  • 93. مطالعه موردی: ساخت داشبورد امنیتی برای حسابرسی انطباق
  • 94. خلاصه بهترین شیوه‌ها (Best Practices) و اشتباهات رایج
  • 95. آینده مدیریت لاگ و مشاهده‌پذیری
  • 96. مسیرهای شغلی مرتبط: DevOps، SRE و تحلیلگر امنیت
  • 97. **امنیت لاگ‌ها: محافظت از اطلاعات حساس و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز**
  • 98. **آنالیز و مانیتورینگ لاگ‌ها با استفاده از ابزارهای متن‌باز و تجاری**
  • 99. **لاگینگ بدون سرور (Serverless Logging) و مدیریت لاگ توابع Lambda**
  • 100. **بهینه‌سازی هزینه‌ها در مدیریت لاگ‌های ابری: راهکارها و تکنیک‌ها**
تگ‌ها: Cloud Cloud Computing cloud security DevOps event monitoring Log Analysis log management logging Python SIEM آموزش لاگ امنیت ابری بررسی لاگ برنامه نویسی رخداد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.