کتاب مبانی پشتیبانی مشتریان در Google Cloud با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی پشتیبانی مشتریان در Google Cloud

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت و پشتیبانی خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم ابری و خدمات Google Cloud
• 2. مقدمه‌ای بر پشتیبانی مشتریان در Google Cloud
• 3. اصول اولیه مدیریت و نگهداری زیرساخت‌های ابری
• 4. مفاهیم کلیدی شبکه‌های ابری و اتصالات
• 5. امنیت در محیط‌های ابری و حفاظت از داده‌ها
• 6. مدیریت هویت و دسترسی در Google Cloud
• 7. آشنایی با سرویس‌های محاسباتی ابری (Compute Engine)
• 8. استفاده از ماشین‌های مجازی و پیکربندی آن‌ها
• 9. مدیریت ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud (Cloud Storage)
• 10. انواع روش‌های ذخیره‌سازی و انتخاب مناسب‌ترین
• 11. پایگاه‌های داده ابری و مفاهیم پایگاه‌داده رابطه‌ای
• 12. خدمات پایگاه‌داده NoSQL در Google Cloud
• 13. مدیریت و بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده
• 14. مفاهیم کانتینرها و ارکستراسیون آن‌ها (Kubernetes)
• 15. استقرار برنامه‌ها با استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE)
• 16. مدیریت و مقیاس‌پذیری کانتینرها
• 17. مفاهیم شبکه‌سازی پیشرفته در Google Cloud
• 18. تنظیمات فایروال و امنیت شبکه
• 19. مدیریت ترافیک و متعادل‌سازی بار (Load Balancing)
• 20. نظارت و پایش زیرساخت‌های ابری (Monitoring)
• 21. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها (Logging)
• 22. تنظیم هشدارها و آگاه‌سازی‌ها (Alerting)
• 23. مفاهیم خودکارسازی در مدیریت ابری
• 24. اسکریپت‌نویسی و اتوماسیون وظایف تکراری
• 25. استفاده از ابزارهای مدیریت پیکربندی
• 26. پشتیبانی از برنامه‌های کاربردی در محیط ابری
• 27. مدیریت چرخه عمر برنامه‌ها
• 28. عیب‌یابی مشکلات رایج برنامه‌های ابری
• 29. مفاهیم Disaster Recovery و Business Continuity
• 30. طراحی راهکارهای بازیابی فاجعه
• 31. پیاده‌سازی و تست راهکارهای بازیابی
• 32. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 33. ابزارهای تحلیل هزینه در Google Cloud
• 34. استراتژی‌های کاهش هزینه‌ها
• 35. پشتیبانی فنی و فرآیندهای حل مسئله
• 36. مدیریت تیکت‌های پشتیبانی
• 37. ارتباط مؤثر با مشتریان
• 38. شناسایی و رفع مشکلات فنی
• 39. مفاهیم SLA (Service Level Agreement)
• 40. اهمیت SLA در خدمات ابری
• 41. پیگیری و اطمینان از رعایت SLA
• 42. مدیریت تغییرات و به‌روزرسانی‌ها در محیط ابری
• 43. برنامه‌ریزی و اجرای تغییرات
• 44. مستندسازی تغییرات و تأثیرات آن‌ها
• 45. آموزش و توانمندسازی تیم‌های پشتیبانی
• 46. برنامه‌های آموزشی برای متخصصان ابری
• 47. توسعه مهارت‌های فنی و ارتباطی
• 48. مفاهیم DevOps و ادغام آن با پشتیبانی
• 49. نقش پشتیبانی در فرآیندهای DevOps
• 50. همکاری بین تیم‌های توسعه و عملیات
• 51. امنیت در لایه‌های مختلف ابری
• 52. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها و تهدیدات امنیتی
• 53. پاسخگویی به حوادث امنیتی
• 54. مفاهیم ابری Serverless و توابع بدون سرور
• 55. استفاده از Cloud Functions و Cloud Run
• 56. مدیریت و عیب‌یابی برنامه‌های Serverless
• 57. مفاهیم Data Analytics و هوش تجاری در ابر
• 58. خدمات پردازش داده در Google Cloud
• 59. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
• 60. مدیریت پروژه‌ها و منابع در Google Cloud
• 61. ساختار پروژه‌ها و سازماندهی منابع
• 62. کنترل دسترسی و اشتراک‌گذاری منابع
• 63. مفاهیم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 64. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های CI/CD
• 65. نقش پشتیبانی در فرآیندهای CI/CD
• 66. مفاهیم Microservices و معماری میکروسرویس
• 67. مدیریت میکروسرویس‌ها در محیط ابری
• 68. عیب‌یابی مشکلات میکروسرویس‌ها
• 69. پشتیبانی از پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 70. مفاهیمConsistency و Availability
• 71. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 72. مفاهیم IoT (Internet of Things) و خدمات ابری مرتبط
• 73. اتصال دستگاه‌ها و جمع‌آوری داده‌ها
• 74. پردازش و تحلیل داده‌های IoT
• 75. مفاهیم AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning) در ابر
• 76. سرویس‌های یادگیری ماشین Google Cloud
• 77. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های ML
• 78. مدیریت ارتباطات با مشتریان در شرایط بحرانی
• 79. راهکارهای ارتباطی مؤثر
• 80. ارائه اطلاعات شفاف و به‌موقع
• 81. پشتیبانی از سرویس‌های خاص Google Cloud (مانند BigQuery)
• 82. ویژگی‌ها و قابلیت‌های BigQuery
• 83. مدیریت و بهینه‌سازی کوئری‌ها در BigQuery
• 84. پشتیبانی از سرویس‌های خاص Google Cloud (مانند Cloud Spanner)
• 85. ویژگی‌ها و قابلیت‌های Cloud Spanner
• 86. مدیریت و طراحی پایگاه‌داده در Cloud Spanner
• 87. پشتیبانی از سرویس‌های خاص Google Cloud (مانند Cloud Dataflow)
• 88. ویژگی‌ها و قابلیت‌های Cloud Dataflow
• 89. پردازش استریمینگ و بچ در Cloud Dataflow
• 90. پشتیبانی از سرویس‌های خاص Google Cloud (مانند Cloud Pub/Sub)
• 91. مفاهیم پیام‌رسانی و صف‌ها
• 92. استفاده از Pub/Sub برای ارتباطات ناهمزمان
• 93. پشتیبانی از سرویس‌های خاص Google Cloud (مانند Cloud Composer)
• 94. مدیریت گردش کار با Apache Airflow
• 95. پیاده‌سازی و مانیتورینگ گردش کار
• 96. پشتیبانی از سرویس‌های خاص Google Cloud (مانند Cloud Vision API)
• 97. پردازش تصویر و تشخیص اشیاء
• 98. کاربرد Vision API در تحلیل تصاویر
• 99. پشتیبانی از سرویس‌های خاص Google Cloud (مانند Cloud Natural Language API)
• 100. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن