کتاب راه‌اندازی هشدار مبتنی بر پرس‌وجو با استفاده از MQL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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 راه‌اندازی هشدار مبتنی بر پرس‌وجو با استفاده از MQL

موضوع کلی: مدیریت و نظارت بر سامانه‌های ابری

موضوع میانی: پایش و هشداردهی خودکار در سرویس‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. راه‌اندازی هشدار مبتنی بر پرس‌وجو با استفاده از MQL
  • 2. مفاهیم پایه پایش در سامانه‌های ابری
  • 3. معرفی زبان پرس‌وجوی پایش (MQL)
  • 4. ساختار و نحو پایه در MQL
  • 5. نصب و پیکربندی ابزارهای پایش ابری
  • 6. تعریف معیارهای عملکرد (Metrics) در سرویس ابری
  • 7. ثبت و جمع‌آوری لاگ‌ها (Logs) در پلتفرم ابری
  • 8. مفاهیم اولیه هشداردهی خودکار
  • 9. انواع هشدارها در محیط‌های ابری
  • 10. آشنایی با خط فرمان (CLI) برای مدیریت پایش
  • 11. ایجاد اولین پرس‌وجوی ساده با MQL
  • 12. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس برچسب (Tags) و منابع
  • 13. استفاده از عملگرهای مقایسه‌ای در MQL
  • 14. کار با توابع تجمعی (Aggregation Functions) در MQL
  • 15. گروه‌بندی نتایج پرس‌وجو با (GROUP BY)
  • 16. تعیین بازه زمانی در پرس‌وجوهای MQL
  • 17. پرس‌وجوهای ترکیبی و تو در تو (Nested Queries)
  • 18. تست و اعتبارسنجی پرس‌وجو در کنسول پایش
  • 19. تبدیل پرس‌وجو به قانون هشدار (Alert Policy)
  • 20. پیکربندی شرایط آستانه (Threshold) برای هشدار
  • 21. تنظیم مدت زمان نقض (Duration) برای فعال‌سازی هشدار
  • 22. تعیین کانال‌های اطلاع‌رسانی (Notification Channels)
  • 23. تنظیم اعلان از طریق ایمیل برای هشدارها
  • 24. تنظیم اعلان از طریق پیامک (SMS) برای هشدارها
  • 25. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مدیریت حادثه (Incident Management)
  • 26. مدیریت وضعیت هشدارها (Open, Acknowledged, Closed)
  • 27. خاموش کردن موقت هشدارها (Silencing Alerts)
  • 28. ایجاد هشدار مبتنی بر نرخ تغییرات (Rate of Change)
  • 29. پایش مصرف منابع (CPU, Memory, Disk) با MQL
  • 30. پایش ترافیک شبکه و پهنای باند با MQL
  • 31. پایش در دسترس بودن سرویس (Uptime Monitoring)
  • 32. پایش تأخیر (Latency) و زمان پاسخگویی
  • 33. تعریف هشدارهای چند شرطی (Multi-Condition Alerts)
  • 34. استفاده از متغیرها و پارامترها در پرس‌وجو
  • 35. مدیریت نسخه‌های مختلف قوانین هشدار
  • 36. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای کاهش هزینه و بار
  • 37. عیب‌یابی پرس‌وجوهای نادرست MQL
  • 38. نمایش نتایج پایش در داشبورد (Dashboard)
  • 39. اتصال داشبورد به هشدارهای فعال
  • 40. مفاهیم آستانه پویا (Dynamic Thresholds)
  • 41. پیاده‌سازی هشدار بر اساس لاگ‌های خطا (Error Logs)
  • 42. پایش رویدادهای امنیتی با هشدارهای خودکار
  • 43. مدیریت دسترسی و مجوزها برای پایش و هشدار
  • 44. ثبت و بایگانی تاریخچه هشدارها
  • 45. تحلیل الگوهای هشدار برای پیش‌بینی خرابی
  • 46. اتوماسیون پاسخ به هشدارها (Auto-remediation)
  • 47. آشنایی با API برای مدیریت برنامه‌ریزی شده هشدارها
  • 48. اسکریپت‌نویسی برای ایجاد انبوه هشدارها
  • 49. استفاده از ابزارهای Infrastructure as Code (IaC) برای هشدار
  • 50. مقایسه MQL با سایر زبان‌های پرس‌وجوی پایش
  • 51. مهاجرت از هشدارهای سنتی به هشدارهای مبتنی بر MQL
  • 52. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در نام‌گذاری هشدارها
  • 53. مدیریت نویز (Noise Reduction) در سیستم هشدار
  • 54. تست جامع سناریوهای هشدار در محیط آزمایشی
  • 55. بازیابی و بازسازی قوانین هشدار در فاجعه
  • 56. گزارش‌گیری دوره‌ای از عملکرد هشدارها
  • 57. مدیریت هزینه‌های پایش و هشداردهی
  • 58. پیش‌بینی روندها با استفاده از داده‌های پایش
  • 59. مطالعه موردی: پایش یک وب‌اپلیکیشن ابری
  • 60. مطالعه موردی: پایش پایگاه داده ابری
  • 61. مطالعه موردی: پایش کلاستر Kubernetes
  • 62. مفاهیم هشدار سلسله‌مراتبی (Hierarchical Alerts)
  • 63. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های پیام‌رسان (مانند Slack)
  • 64. تنظیم زمان‌بندی (Scheduling) برای ارزیابی هشدارها
  • 65. استفاده از برچسب‌های سفارشی در قوانین هشدار
  • 66. مدیریت وابستگی‌های بین سرویس‌ها در هشدار
  • 67. خلاصه و مرور نهایی راه‌اندازی هشدار با MQL
تگ‌ها: Google Cloud Google Cloud Monitoring MQL پرس و جو MQL راه اندازی هشدار مانیتورینگ ابری مدیریت سامانه ابری نظارت بر سرویس ابری هشدار ابری هشدار خودکار

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.