کتاب بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری خودکار برنامه‌ها در محیط‌های چند ابری با رویکرد بازیابی سریع کسب‌وکار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری خودکار برنامه‌ها در محیط‌های چند ابری با رویکرد بازیابی سریع کسب‌وکار

موضوع کلی: مدیریت زیرساخت‌های ابری و مقیاس‌پذیری سیستم‌ها

موضوع میانی: مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری برنامه‌های کاربردی در محیط‌های چند ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدیریت زیرساخت ابری
  • 2. معرفی معماری‌های چند ابری
  • 3. مفهوم مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 4. اصول دسترس‌پذیری بالا (High Availability)
  • 5. معرفی Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
  • 6. تنظیمات HPA در Kubernetes
  • 7. معیارهای مقیاس‌پذیری HPA (CPU, Memory)
  • 8. مقیاس‌پذیری سفارشی با Custom Metrics
  • 9. استفاده از Prometheus برای جمع‌آوری متریک
  • 10. پیکربندی Prometheus Operator
  • 11. معرفی Cluster Autoscaler
  • 12. مقیاس‌پذیری نودها در Kubernetes
  • 13. مدیریت منابع ابری در محیط چند ابری
  • 14. انتخاب ارائه‌دهنده ابر مناسب
  • 15. استراتژی‌های استقرار چند ابری
  • 16. مفهوم Multi-Cluster Kubernetes
  • 17. مدیریت چندین کلاستر Kubernetes
  • 18. چالش‌های هماهنگ‌سازی کلاسترها
  • 19. معرفی ابزارهای مدیریت Multi-Cluster
  • 20. استفاده از Kubefed برای مدیریت کلاسترها
  • 21. معرفی Argo CD برای استقرار پیوسته
  • 22. پیاده‌سازی CI/CD در محیط چند ابری
  • 23. مدیریت پیکربندی در محیط چند ابری
  • 24. استفاده از Helm برای مدیریت بسته‌های Kubernetes
  • 25. استراتژی‌های مدیریت داده در چند ابر
  • 26. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
  • 27. امنیت در محیط‌های چند ابری
  • 28. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • 29. شبکه‌بندی در محیط چند ابری
  • 30. معرفی Service Mesh (مانند Istio)
  • 31. مدیریت ترافیک در Service Mesh
  • 32. قابلیت مشاهده (Observability) در چند ابر
  • 33. مانیتورینگ جامع با Prometheus و Grafana
  • 34. لاگ‌گیری متمرکز (Centralized Logging)
  • 35. استفاده از Fluentd برای جمع‌آوری لاگ
  • 36. اشکال‌زدایی (Debugging) در محیط چند ابری
  • 37. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 38. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 39. تحلیل ریشه‌یابی مشکلات (Root Cause Analysis)
  • 40. مدیریت هزینه‌ها در محیط‌های ابری
  • 41. بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
  • 42. نقش اتوماسیون در مدیریت زیرساخت
  • 43. استفاده از Terraform برای زیرساخت به عنوان کد (IaC)
  • 44. مدیریت ریسک در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 45. بررسی سناریوهای کاهش بار کاری
  • 46. پیاده‌سازی HPA برای اپلیکیشن‌های حیاتی
  • 47. تنظیمات پیشرفته HPA
  • 48. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار برای ترافیک ناگهانی
  • 49. مدیریت ظرفیت در محیط‌های چند ابری
  • 50. پیش‌بینی نیازهای مقیاس‌پذیری
  • 51. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
  • 52. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 53. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
  • 54. مدیریت حافظه و CPU در Kubernetes
  • 55. استراتژی‌های Caching در برنامه‌های کاربردی
  • 56. مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌ها
  • 57. راهکارهای مقیاس‌پذیری NoSQL
  • 58. مقیاس‌پذیری سرویس‌های پیام‌رسانی (Kafka, RabbitMQ)
  • 59. مدیریت صف‌ها و پردازش دسته‌ای
  • 60. طراحی APIهای مقیاس‌پذیر
  • 61. اصول طراحی ریزسرویس‌ها (Microservices)
  • 62. ارتباط بین ریزسرویس‌ها
  • 63. مدیریت وابستگی‌ها در معماری ریزسرویس
  • 64. تست خودکار در محیط‌های توزیع‌شده
  • 65. تست بار (Load Testing)
  • 66. تست استرس (Stress Testing)
  • 67. تست شکست (Chaos Engineering)
  • 68. مدیریت نسخه‌ها در محیط چند ابری
  • 69. استراتژی‌های Rollout و Rollback
  • 70. بررسی الگوهای طراحی مقیاس‌پذیر
  • 71. الگوی Circuit Breaker
  • 72. الگوی Rate Limiter
  • 73. الگوی Bulkhead
  • 74. مدیریت وضعیت (State Management) در برنامه‌های توزیع‌شده
  • 75. استفاده از ابزارهای Orchestration
  • 76. مدیریت Job و CronJob در Kubernetes
  • 77. استقرار برنامه‌های بدون سرور (Serverless)
  • 78. مفهوم Function as a Service (FaaS)
  • 79. مدیریت رویداد در محیط‌های توزیع‌شده
  • 80. استفاده از Event Bus
  • 81. معرفی الگوهای معماری Event-Driven
  • 82. اهمیت مستندسازی در سیستم‌های پیچیده
  • 83. مدیریت دانش در تیم‌های فنی
  • 84. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مهارت‌ها
  • 85. بررسی روندهای آینده در مدیریت ابر
  • 86. هوش مصنوعی در مدیریت زیرساخت ابری
  • 87. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مقیاس‌پذیری
  • 88. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار
  • 89. مسئولیت‌پذیری در قبال سیستم‌های حیاتی
  • 90. اصول مهندسی نرم‌افزار پایدار
  • 91. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در معماری‌های توزیع‌شده
  • 92. طراحی برای تاب‌آوری (Resilience)
  • 93. مدیریت پیکربندی پویا
  • 94. تکنیک‌های بهینه‌سازی شبکه
  • 95. استراتژی‌های مدیریت خطا در ارتباطات شبکه‌ای
  • 96. مدیریت چرخه عمر اپلیکیشن در چند ابر
  • 97. بررسی الگوهای استقرار پیشرفته
  • 98. استفاده از GitOps برای مدیریت پیکربندی
  • 99. مدیریت منابع در زمان اوج مصرف
  • 100. نقش تست‌ها در اطمینان از مقیاس‌پذیری
تگ‌ها: Cloud Native HPA Trip.com بازیابی کسب‌وکار بهینه‌سازی برنامه چند ابری چند خوشه‌ای دسترسی‌پذیری مدیریت ابری مقیاس‌پذیری خودکار

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.