کتاب مقیاس‌پذیری با مجموعه‌های مقیاس‌بندی ماشین‌های مجازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقیاس‌پذیری با مجموعه‌های مقیاس‌بندی ماشین‌های مجازی

موضوع کلی: مدیریت منابع محاسباتی در زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت منابع محاسباتی در Azure

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در سیستم‌های مجازی
• 2. مفاهیم کلیدی ماشین‌های مجازی و مقیاس‌پذیری
• 3. انواع مقیاس‌پذیری: عمودی در مقابل افقی
• 4. معماری‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری
• 5. ارزیابی نیازهای مقیاس‌پذیری یک برنامه
• 6. معرفی پلتفرم‌های اصلی مجازی‌سازی
• 7. VMware vSphere: مبانی و پیکربندی
• 8. Microsoft Hyper-V: مبانی و پیکربندی
• 9. Citrix XenServer: مبانی و پیکربندی
• 10. KVM: مبانی و پیکربندی
• 11. مدیریت منابع در محیط‌های مجازی‌شده
• 12. بهینه‌سازی عملکرد ماشین‌های مجازی
• 13. مانیتورینگ و عیب‌یابی ماشین‌های مجازی
• 14. مقیاس‌بندی خودکار در محیط‌های مجازی
• 15. معماری میکروسرویس‌ها و مقیاس‌پذیری
• 16. استفاده از کانتینرها (Docker) برای مقیاس‌پذیری
• 17. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes
• 18. مقایسه Kubernetes با Docker Swarm
• 19. مقیاس‌بندی پایگاه‌های داده در محیط‌های مجازی
• 20. استفاده از کش برای افزایش مقیاس‌پذیری
• 21. شبکه‌سازی در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 22. Load Balancing: انواع و پیکربندی
• 23. CDN و تاثیر آن بر مقیاس‌پذیری
• 24. امنیت در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 25. مدیریت پیکربندی با ابزارهای اتوماسیون
• 26. زیرساخت به عنوان کد (IaC) با Terraform
• 27. زیرساخت به عنوان کد (IaC) با Ansible
• 28. مقیاس‌بندی برنامه‌های تحت وب
• 29. مقیاس‌بندی برنامه‌های مبتنی بر API
• 30. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues) برای مقیاس‌پذیری
• 31. معماری Event-Driven و مقیاس‌پذیری
• 32. پایش و گزارش‌گیری در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 33. بهینه‌سازی هزینه در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 34. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 35. مدیریت ظرفیت در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• 36. پیش‌بینی نیازهای مقیاس‌پذیری آینده
• 37. مقیاس‌بندی پایگاه داده‌های NoSQL
• 38. استفاده از سرویس‌های ابری برای مقیاس‌پذیری
• 39. مقایسه سرویس‌های ابری AWS, Azure و Google Cloud
• 40. مقیاس‌بندی برنامه‌های Big Data
• 41. استفاده از Apache Spark برای پردازش داده‌های مقیاس‌پذیر
• 42. استفاده از Apache Kafka برای جریان داده‌های مقیاس‌پذیر
• 43. مقیاس‌بندی برنامه‌های یادگیری ماشین
• 44. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای مقیاس‌پذیری
• 45. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات