کتاب تحلیل و استخراج الگو از لاگ‌های سیستم‌های ابری با استفاده از ابزارهای پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و استخراج الگو از لاگ‌های سیستم‌های ابری با استفاده از ابزارهای پیشرفته

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌های ابری

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل لاگ در خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های ابری و تولید لاگ
• 2. مفهوم لاگ و اهمیت آن در مدیریت سیستم
• 3. انواع لاگ‌ها در محیط‌های ابری
• 4. ساختار و فرمت فایل‌های لاگ
• 5. اصول جمع‌آوری لاگ از منابع ابری
• 6. معرفی سرویس‌های ابری برای مدیریت لاگ
• 7. آشنایی با CloudWatch Logs
• 8. مفاهیم کلیدی در CloudWatch Logs
• 9. ساختار مخازن لاگ (Log Groups)
• 10. ساختار جریان‌های لاگ (Log Streams)
• 11. مفهوم رویداد لاگ (Log Event)
• 12. فیلتر کردن لاگ‌ها در CloudWatch Logs
• 13. جستجو در لاگ‌های CloudWatch
• 14. کوئری‌نویسی پایه در CloudWatch Logs Insights
• 15. عملگرهای منطقی در کوئری‌ها
• 16. عملگرهای مقایسه‌ای در کوئری‌ها
• 17. عملگرهای شرطی در کوئری‌ها
• 18. تابع `filter` برای محدود کردن نتایج
• 19. تابع `fields` برای انتخاب ستون‌ها
• 20. تابع `sort` برای مرتب‌سازی نتایج
• 21. تابع `limit` برای تعیین تعداد نتایج
• 22. تابع `stats` برای محاسبات آماری
• 23. توابل تجمعی (Aggregate Functions)
• 24. تابع `count` برای شمارش رویدادها
• 25. تابع `sum` برای جمع مقادیر
• 26. تابع `avg` برای محاسبه میانگین
• 27. تابع `min` و `max` برای یافتن حداقل و حداکثر
• 28. تابع `distinct` برای شمارش مقادیر منحصر به فرد
• 29. استفاده از `parse` برای استخراج فیلدها
• 30. قالب‌بندی JSON در لاگ‌ها
• 31. قالب‌بندی CSV در لاگ‌ها
• 32. قالب‌بندی متن ساده در لاگ‌ها
• 33. استخراج فیلدها با عبارات منظم (Regular Expressions)
• 34. کاربرد عبارات منظم پیچیده
• 35. تابع `dedup` برای حذف رویدادهای تکراری
• 36. تابع `mv_count` برای شمارش مقادیر چندگانه
• 37. تابع `mv_sum` برای جمع مقادیر چندگانه
• 38. تابع `mv_avg` برای میانگین مقادیر چندگانه
• 39. تابع `mv_distinct` برای شمارش مقادیر منحصر به فرد چندگانه
• 40. تابع `bin` برای دسته‌بندی زمانی
• 41. تابع `earliest` و `latest` برای محدوده‌ی زمانی
• 42. استفاده از `date` و `time` در کوئری‌ها
• 43. شناسایی الگوهای خطا در لاگ‌ها
• 44. تحلیل لاگ‌های مربوط به عملکرد (Performance)
• 45. شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
• 46. تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 47. ردیابی فعالیت‌های کاربران
• 48. تشخیص رفتارهای مشکوک
• 49. استفاده از لاگ‌ها برای عیب‌یابی سیستم
• 50. مدیریت لاگ در محیط‌های چند ابری
• 51. معرفی ابزارهای تحلیل لاگ متن‌باز
• 52. مقایسه CloudWatch Logs Insights با ابزارهای دیگر
• 53. مبانی ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
• 54. نصب و پیکربندی Elasticsearch
• 55. نصب و پیکربندی Logstash
• 56. پایپ‌لاین‌های Logstash
• 57. نصب و پیکربندی Kibana
• 58. ایجاد داشبوردهای تحلیلی در Kibana
• 59. مفاهیم ایندکس (Index) و داکیومنت (Document) در Elasticsearch
• 60. مدیریت ایندکس‌ها
• 61. جستجو در Elasticsearch
• 62. کوئری‌های پایه در Elasticsearch
• 63. استفاده از Aggregations در Elasticsearch
• 64. کاربرد Splunk برای تحلیل لاگ
• 65. آشنایی با مفاهیم Search Processing Language (SPL)
• 66. جستجو و فیلتر کردن داده‌ها در Splunk
• 67. ساخت داشبوردهای تحلیلی در Splunk
• 68. استفاده از Splunk برای مانیتورینگ امنیتی
• 69. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
• 70. مفاهیم Kafka و Kinesis
• 71. کاربرد Kafka برای جمع‌آوری لاگ
• 72. کاربرد Kinesis برای جمع‌آوری لاگ
• 73. تحلیل لاگ‌های مربوط به سرویس‌های خاص ابری (مثال: EC2)
• 74. تحلیل لاگ‌های مربوط به سرویس‌های خاص ابری (مثال: Lambda)
• 75. تحلیل لاگ‌های مربوط به سرویس‌های خاص ابری (مثال: S3)
• 76. تحلیل لاگ‌های مربوط به پایگاه داده‌های ابری
• 77. اصول مهندسی لاگ (Log Engineering)
• 78. طراحی ساختار لاگ کارآمد
• 79. استانداردسازی فرمت لاگ
• 80. کاهش حجم لاگ‌ها بدون از دست دادن اطلاعات
• 81. مدیریت چرخه عمر لاگ‌ها
• 82. نگهداری و بایگانی لاگ‌ها
• 83. حذف لاگ‌های غیرضروری
• 84. ملاحظات امنیتی در مدیریت لاگ
• 85. رمزنگاری لاگ‌ها
• 86. کنترل دسترسی به لاگ‌ها
• 87. انطباق با مقررات و استانداردها
• 88. مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 89. استانداردهای صنعتی برای لاگ‌گیری
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل لاگ
• 91. تشخیص ناهنجاری با یادگیری ماشین
• 92. پیش‌بینی مشکلات با استفاده از لاگ‌ها
• 93. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تحلیل لاگ
• 94. آموزش مدل‌های سفارشی برای تحلیل لاگ
• 95. بهینه‌سازی کوئری‌ها در CloudWatch Logs Insights
• 96. استراتژی‌های جستجوی موثر
• 97. شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌های حجیم
• 98. تکنیک‌های تجسم داده‌های لاگ
• 99. نمودارهای خطی برای روندها
• 100. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه