کتاب نظارت و مانیتورینگ عملکرد سیستم‌های مدیریت داده‌های بزرگ 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 نظارت و مانیتورینگ عملکرد سیستم‌های مدیریت داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. نظارت و مانیتورینگ عملکرد سیستم‌های مدیریت داده‌های بزرگ
  • 2. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) برای پلتفرم‌های داده‌های بزرگ
  • 3. آشنایی با معماری ابزارهای نظارتی
  • 4. نصب و پیکربندی عوامل نظارتی بر روی گره‌های توزیع‌شده
  • 5. اندازه‌گیری عملکرد پایتین‌های ورودی داده
  • 6. مانیتورینگ سطوح مختلف ذخیره‌سازی (HDD، SSD، ذخیره‌سازی شیء)
  • 7. نظارت بر مصرف منابع (CPU، حافظه، شبکه) در خوشه‌ها
  • 8. ردیابی عملکرد وظایف برنامه‌ریزی‌شده و کوئری‌ها
  • 9. مانیتورینگ پردازش استreaming زنده
  • 10. تحلیل عملکرد پردازش دسته‌ای
  • 11. بررسی سلامت موتورهای پایگاه داده (HDFS، Hive، Spark)
  • 12. نظارت بر سرویس‌های داده‌ای بسته‌بندی‌شده (Docker، Kubernetes)
  • 13. استفاده از Prometheus و Grafana برای جمع‌آوری و نمایش متریک‌ها
  • 14. استفاده از ELK (Elasticsearch، Logstash، Kibana) برای جمع‌آوری لاگ‌ها
  • 15. استفاده از Jaeger یا Zipkin برای Tracing توزیع‌شده
  • 16. تعریف استراتژی‌های هشداردهی و کانال‌های اطلاع‌رسانی
  • 17. طراحی داشبوردهای سفارشی برای پلتفرم‌های داده‌های بزرگ
  • 18. ایجاد پایه‌ای از عملکرد عادی و تحلیل روند
  • 19. برنامه‌ریزی ظرفیت بر اساس داده‌های نظارتی
  • 20. نظارت بر هزینه و بهینه‌سازی در دیتالیک‌های ابری
  • 21. مانیتورینگ تکرار داده و ثبات آن
  • 22. نظارت بر رویدادهای امنیتی در محیط‌های داده‌های بزرگ
  • 23. بررسی انطباق از طریق نظارت خودکار
  • 24. روال پاسخ به حوادث برای اختلالات پلتفرم داده‌ها
  • 25. فنون ریشه‌یابی برای کندی عملکرد
  • 26. بهینه‌سازی عملکرد وظایف Spark
  • 27. بهینه‌سازی کوئری‌های Hive با استفاده از خطط‌های توضیحی
  • 28. تنظیم عملیات پنجره‌ای در پردازش استریم
  • 29. نظارت بر مدیریت حافظه در چارچوب‌های توزیع‌شده
  • 30. بررسی مدیریت زباله و تنظیمات آن
  • 31. اندازه‌گیری تأخیر شبکه در خوشه‌ها
  • 32. نظارت بر عملکرد دیسک I/O و عیب‌یابی آن
  • 33. درک و کاهش ناهمگونی داده
  • 34. نظارت بر موازی‌سازی و همزمانی
  • 35. پیکربندی محدودکننده منابع و برنامه‌ریزی منصفانه
  • 36. ادغام نظارت با لوله‌های CI/CD
  • 37. آزمایش عملکرد خودکار در پایتین‌های داده
  • 38. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری در متریک‌ها
  • 39. سیاست‌های مقیاس‌گذاری پیش‌بینانه و خودکار
  • 40. نظارت بر محیط‌های چند tenant داده‌های بزرگ
  • 41. ردیابی سطح خدمات (SLA) و گزارش‌دهی برای سرویس‌های داده
  • 42. تعریف هدف‌های سطح خدمات (SLO) و نظارت بر آنها
  • 43. نظارت بر نرخ خطا و بودجه خطا
  • 44. نظارت بر کیفیت داده در درون پایتین‌ها
  • 45. تأیید صحت اسکیما و ردیابی تکامل داده
  • 46. نظارت بر مدیریت داده و ردیابی آن
  • 47. تصویرسازی جریان داده و تأخیر آن
  • 48. داشبوردهای زنده با Tableau/Power BI
  • 49. ادغام نظارت در ابزارهای Orchestration داده (Airflow، Prefect)
  • 50. مقایسه عملکرد دیتالیک با انبار داده
  • 51. نظارت بر بار کاری در محیط‌های ابری هیبرید
  • 52. نظارت بر پردازش لبه برای ورودی‌های منبع
  • 53. بررسی سلامت سخت‌افزار (حرارت، توان، فریم‌ور)
  • 54. نظارت بر عملکرد بک‌آپ و بازیابی
  • 55. آزمایش بازیابی از بحران و اعتبارسنجی آن
  • 56. انطباق و ثبت لاگ‌های سیستم‌های نظارتی
  • 57. امنیت زیرساخت‌های نظارتی (Prometheus، Grafana)
  • 58. رمزگذاری متریک‌ها و لاگ‌ها در حالت انتقال و استراحت
  • 59. حاکمیت داده برای افشای داده‌های حساس از طریق لاگ‌ها
  • 60. پیاده‌سازی اصل کمینه‌ترین امتیاز در ابزارهای نظارتی
  • 61. نظارت بر عملکرد API سرویس‌های داده
  • 62. ردیابی محدودکننده نرخ و کنترل آن
  • 63. ارزیابی عملکرد پایگاه‌های داده‌های بزرگ
  • 64. روش‌های آزمایش بار کاری برای سیستم‌های داده‌های بزرگ
  • 65. آزمایش استرس با استفاده از بار کاری مصنوعی
  • 66. پروفایل‌گیری مداوم وظایف پردازش داده
  • 67. استفاده از OpenTelemetry برای ابزار واحد اندازه‌گیری
  • 68. ادغام متریک‌های سفارشی برنامه
  • 69. نظارت بر کیفیت داده در استریم‌های زنده
  • 70. اقدام‌های خودکار بر اساس آستانه‌های متریک
  • 71. پیکربندی زیرساخت به عنوان کد (IaC) برای تنظیمات نظارتی
  • 72. کنترل نسخه داشبوردها و تعاریف هشدار
  • 73. بازیابی از بحران برای مخازن داده‌های نظارتی
  • 74. سیاست‌های حفظ داده برای لاگ‌ها و متریک‌ها
  • 75. گزارش‌دهی انطباق از طریق داده‌های نظارتی
  • 76. آموزش و مستندسازی روش‌های نظارتی
  • 77. ایجاد پایگاه دانش برای مشکلات رایج عملکرد
  • 78. منابع اجتماعی و پشتیبانی فروشنده برای ابزارهای نظارتی
  • 79. روندهای آینده: نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی و اقدام‌های خودکار
  • 80. پروژه جمع‌بندی: طراحی یک راه‌حل جامع نظارتی
تگ‌ها: alert management anomaly detection automated alerting big data monitoring capacity planning cluster health data lake performance data pipeline monitoring distributed systems monitoring Grafana monitoring KPI tracking performance metrics Prometheus metrics real-time analytics system observability

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.