کتاب بازیابی از فاجعه برای مدل‌های یادگیری ماشین در Kubernetes با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بازیابی از فاجعه برای مدل‌های یادگیری ماشین در Kubernetes

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در محیط ابری

موضوع میانی: Disaster Recovery برای ML

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازیابی از فاجعه در یادگیری ماشین
• 2. چالش‌های بازیابی از فاجعه برای مدل‌های ML
• 3. Kubernetes به عنوان زیرساخت بازیابی از فاجعه
• 4. بررسی معماری Kubernetes برای DR
• 5. بازیابی از فاجعه مبتنی بر پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 6. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری از مدل‌های ML در Kubernetes
• 7. پشتیبان‌گیری از داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 8. بازیابی مدل‌ها از پشتیبان‌گیری‌ها در Kubernetes
• 9. بازیابی از فاجعه مبتنی بر تکرار (Replication)
• 10. استفاده از Deploymentها و ReplicaSetها برای تکرار مدل‌ها
• 11. استفاده از StatefulSetها برای تکرار مدل‌های stateful
• 12. بازیابی از فاجعه مبتنی بر کلاستر چندگانه
• 13. راه‌اندازی کلاستر Kubernetes چندگانه
• 14. همگام‌سازی داده‌ها بین کلاسترها
• 15. Failover خودکار بین کلاسترها
• 16. بازیابی از فاجعه مبتنی بر سرویس‌های ابری
• 17. استفاده از سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری برای پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 18. استفاده از سرویس‌های Kubernetes مدیریت‌شده (مانند GKE، AKS، EKS)
• 19. بازیابی مدل‌های ML با استفاده از Kubeflow
• 20. Kubeflow Pipelines برای DR
• 21. استفاده از Metadata Store در Kubeflow برای DR
• 22. مانیتورینگ و هشداردهی در بازیابی از فاجعه
• 23. نظارت بر سلامت مدل‌ها در طول DR
• 24. راه‌اندازی هشدارهای خودکار برای شناسایی خرابی‌ها
• 25. تست و اعتبارسنجی برنامه‌های DR
• 26. انجام تست‌های DR دوره‌ای
• 27. اعتبارسنجی صحت داده‌ها و مدل‌ها پس از بازیابی
• 28. بهینه‌سازی عملکرد بازیابی از فاجعه
• 29. کاهش زمان بازیابی (RTO)
• 30. کاهش از دست رفتن داده‌ها (RPO)
• 31. امنیت در بازیابی از فاجعه
• 32. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و انتقال
• 33. مدیریت دسترسی و احراز هویت در طول DR
• 34. بازیابی از فاجعه برای مدل‌های یادگیری تقویتی
• 35. بازیابی از فاجعه برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 36. بازیابی از فاجعه برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 37. برنامه‌ریزی DR برای محیط‌های تولید
• 38. مستندسازی رویه‌های DR
• 39. آموزش تیم در مورد رویه‌های DR
• 40. مطالعه موردی: DR برای یک مدل توصیه گر
• 41. مطالعه موردی: DR برای یک مدل تشخیص تقلب
• 42. به‌روزرسانی‌های Kubernetes و تأثیر آن‌ها بر DR
• 43. بهترین شیوه‌ها برای DR در Kubernetes
• 44. عیب‌یابی مشکلات DR در Kubernetes