کتاب راهکارهای نوین زمان‌بندی و بهینه‌سازی پردازش‌های دسته‌ای با استفاده از Volcano با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین زمان‌بندی و بهینه‌سازی پردازش‌های دسته‌ای با استفاده از Volcano

موضوع کلی: زیرساخت‌های رایانش ابری و مدیریت منابع در مراکز داده

موضوع میانی: ارکستراسیون و مدیریت بارهای کاری در پلتفرم کوبرنتیز (Kubernetes)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و چالش‌های پردازش‌های دسته‌ای
• 2. مفاهیم پایه کوبرنتیز و محدودیت‌های زمان‌بندی پیش‌فرض
• 3. آشنایی با معماری و اهداف پروژه Volcano
• 4. نصب و راه‌اندازی اولیه Volcano در محیط کلاستر
• 5. ساختار منابع تعریف شده در Volcano شامل PodGroup و Job
• 6. تفاوت پردازش‌های سرویس‌محور و پردازش‌های دسته‌ای
• 7. پیکربندی زمان‌بند Volcano و مؤلفه‌های آن
• 8. استراتژی‌های اولویت‌بندی در صف پردازش‌ها
• 9. مدیریت منابع و سهمیه‌بندی در محیط‌های چندکاربری
• 10. مفهوم صف‌های اشتراکی و سیاست‌های تخصیص منابع
• 11. استفاده از الگوریتم‌های زمان‌بندی پیشرفته در Volcano
• 12. پیاده‌سازی سیاست‌های Fair-share برای توزیع عدالت‌محور منابع
• 13. مدیریت وابستگی میان پردازش‌ها با استفاده از DAG
• 14. کاربرد Volcano در بارهای کاری یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 15. پیکربندی محدودیت‌های سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های گرافیکی
• 16. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری پردازش‌های دسته‌ای در کوبرنتیز
• 17. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی خطاهای زمان‌بندی
• 18. مقیاس‌پذیری خودکار پردازش‌های دسته‌ای مبتنی بر تقاضا
• 19. مدیریت وقفه و بازگشت به حالت پایدار در پردازش‌های سنگین
• 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده با مدیریت بار کاری
• 21. امنیت در محیط‌های چندمستاجری و جداسازی پردازش‌ها
• 22. یکپارچه‌سازی Volcano با ابزارهای مانیتورینگ Prometheus
• 23. پیاده‌سازی سناریوهای پردازش داده‌های حجیم در مقیاس ابری
• 24. مستندسازی و گزارش‌گیری از عملکرد پردازش‌های دسته‌ای
• 25. بهترین تجربیات در نگهداری و بروزرسانی پلتفرم‌های ابری
• 26. ارزیابی کارایی و بنچمارک‌گیری از زمان‌بندی پردازش‌ها
• 27. مدیریت خطاهای زیرساختی در اجرای پردازش‌های طولانی‌مدت
• 28. استراتژی‌های مهاجرت بارهای کاری به محیط مبتنی بر Volcano
• 29. مطالعه موردی اجرای پردازش‌های موازی در مراکز داده داخلی