کتاب موازیسازی پردازش داده؛ از الگوریتم تا سیستمهای مقیاسپذیر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره موازیسازی پردازش داده؛ از الگوریتم تا سیستمهای مقیاسپذیر
موضوع کلی: رایانش موازی و مهندسی پردازش داده
موضوع میانی: تکنیکها و الگوهای موازیسازی وظایف پردازش داده
📋 سرفصلهای دوره
- 1. نقش موازیسازی در پردازش دادههای حجیم و زمانحساس
- 2. شاخصهای شتاب، کارایی، توان عملیاتی و تأخیر
- 3. قانون امدال، قانون گوستافسون و محدودیتهای مقیاسپذیری
- 4. مدلهای هزینه پردازش، ارتباطات و ورودی و خروجی
- 5. معماری چندهستهای، NUMA و سلسلهمراتب حافظه
- 6. همزمانی، موازیبودن و تفاوتهای کاربردی آنها
- 7. تجزیه وظیفه، تجزیه داده و انتخاب مرزهای پردازش
- 8. تحلیل وابستگیها و ساخت گراف اجرای موازی
- 9. دانهبندی وظایف و نقطه تعادل سربار و همزمانی
- 10. متوازنسازی بار ایستا و پویا
- 11. موازیسازی دادهمحر با تقسیم مستقل دامنهها
- 12. موازیسازی وظیفهمحر و اجرای ناهمگام کارها
- 13. پردازش خطلولهای و افزایش توان عملیاتی
- 14. الگوی Divide and Conquer برای الگوریتمهای دادهمحور
- 15. الگوی Fork/Join و مدیریت کارهای بازگشتی
- 16. مدل MapReduce و چرخه نگاشت، ترکیب و کاهش
- 17. مدل Dataflow و اجرای مبتنی بر گراف عملیات
- 18. مدل Bulk Synchronous Parallel و هماهنگسازی مرحلهای
- 19. برنامهنویسی نخمحور در حافظه مشترک
- 20. الگوهای Thread Pool و محدودسازی همزمانی
- 21. مبانی OpenMP برای حلقهها و ناحیههای موازی
- 22. همزمانی با قفل، Semaphore و Condition Variable
- 23. اتمیکها، بخشهای بحرانی و کاهش قفلها
- 24. شرایط مسابقه، بنبست و گرسنگی منابع
- 25. برنامههای Lock-Free و نکات ایمنی آنها
- 26. انسجام کش، False Sharing و همترازسازی دادهها
- 27. طراحی ساختار دادهای برای دسترسی حافظه کارآمد
- 28. اعتبارسنجی درستی برنامههای حافظه مشترک
- 29. معماری GPU و تفاوت CPU با GPU
- 30. نگاشت داده و وظیفه بر هستههای GPU
- 31. برنامهنویسی CUDA/OpenCL برای عملیات برداری
- 32. بهینهسازی حافظه GPU و همخوانی دسترسیها
- 33. ترکیب SIMD، برداریسازی خودکار و دستورهای برداری
- 34. معماری حافظه توزیعشده و ارتباط پیاممحور
- 35. مبانی MPI و الگوهای ارسال و دریافت
- 36. عملیات گروهی MPI و الگوهای جمع، پخش و کاهش
- 37. استراتژیهای پارتیشنبندی دامنه، هش و محدودهای
- 38. مدیریت Partition Skew و دادههای پرتکرار
- 39. طراحی Shuffle و کاهش جابهجایی داده بین گرهها
- 40. انتخاب و بهینهسازی راهکارهای سریالسازی
- 41. فشردهسازی داده و موازنه CPU، شبکه و دیسک
- 42. الگوهای ارتباطی نقطهبهنقطه، چندبهچند و انتشار
- 43. پردازش دستهای و طراحی Jobهای مقیاسپذیر
- 44. پردازش جریان داده و معماری رویدادمحور
- 45. پردازش ریزدستهای و انتخاب پنجره زمانی مناسب
- 46. پردازش وضعیتدار و مدیریت State در جریان داده
- 47. زمان رویداد، Watermark و تأخیر دادهها
- 48. Backpressure و کنترل فشار در خطلولههای زنده
- 49. تحویل At-least-once، Exactly-once و Idempotency
- 50. معماری Apache Spark و مدل اجرای آن
- 51. طراحی DataFrame و Dataset و بهینهسازی Plan
- 52. مدیریت Shuffle، Cache و Persist در Spark
- 53. عیبیابی و تنظیم پارامترهای اجرای Spark
- 54. معماری Apache Flink و اجرای جریانها
- 55. State Backend، Checkpoint و Recovery در Flink
- 56. انتخاب Spark، Flink، Dask یا Ray بر اساس نیاز
- 57. قالبهای ستونی Parquet و ORC و Predicate Pushdown
- 58. سیستمهای فایل موازی و ذخیرهسازی شیء
- 59. پارتیشنبندی داده در Storage و مشکل فایلهای کوچک
- 60. زمانبندی وظایف و مدیریت منابع خوشهای
- 61. اجرای کانتینری و هماهنگی با Kubernetes
- 62. تحمل خطا، Checkpointing و بازیابی وظایف
- 63. اجرای سفتهای و مقابله با گرههای کند
- 64. کش، Replica و جانمایی داده نزدیک محاسبه
- 65. قطعیسازی خروجی و تکرارپذیری پردازش موازی
- 66. کنترل همزمانی، تراکنش و سازگاری در دادههای مشترک
- 67. پروفایلگیری CPU، حافظه، شبکه و I/O
- 68. طراحی بنچمارک معتبر و حذف اثر گرمشدن سیستم
- 69. شناسایی گلوگاهها و اولویتبندی بهینهسازیها
- 70. آزمون مقیاسپذیری عمودی، افقی و اندازه داده
- 71. بهینهسازی هزینه، انرژی و تخصیص منابع در ابر
- 72. موازیسازی Join، Group By و Aggregation
- 73. موازیسازی مرتبسازی و الگوریتمهای پنجرهای
- 74. پردازش موازی گراف و الگوریتمهای پیمایش
- 75. طراحی خطلوله ETL/ELT موازی از منبع تا مقصد
- 76. دیباگینگ، Observability و ردگیری وظایف توزیعشده
- 77. امنیت، جداسازی چنداجارهای و حفاظت از داده
- 78. بازطراحی مسیرهای پردازش سریال برای اجرای موازی
- 79. پروژه نهایی: طراحی معماری یک سامانه پردازش موازی
- 80. پروژه نهایی: پیادهسازی، اندازهگیری و بهینهسازی سامانه
تگها:
Apache Flink
Apache Spark
Big Data
Data Engineering
Distributed Systems
GPU Programming
MapReduce
MPI
OpenMP
Performance Tuning
Scalability
پردازش جریان داده
پردازش داده
رایانش موازی
موازیسازی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.