فلش‌کارت‌های آموزشی معماری نرم‌افزار: بررسی و مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: بررسی و مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بخش اول: مبانی و مفاهیم اساسی معماری داده**
• 2. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار و اهمیت آن
• 3. معرفی معماری‌های داده-محور (Data-Intensive Architectures)
• 4. چالش‌های کار با داده‌های حجیم (Big Data)
• 5. تاریخچه پردازش داده‌های حجیم: از MapReduce تا امروز
• 6. مفهوم پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 7. مفهوم پردازش جریانی (Stream Processing)
• 8. مقایسه و تفاوت‌های کلیدی پردازش دسته‌ای و جریانی
• 9. اصول داده‌های تغییرناپذیر (Immutability) و اهمیت آن
• 10. معرفی مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
• 11. معرفی الگوی طراحی CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
• 12. ارتباط CQRS با معماری‌های داده‌های حجیم
• 13. معرفی اکوسیستم Hadoop و HDFS
• 14. معرفی Apache Spark به عنوان موتور پردازشی یکپارچه
• 15. معرفی Apache Kafka به عنوان پلتفرم استریمینگ
• 16. معرفی Apache Flink و Apache Storm برای پردازش جریانی
• 17. نیاز به معماری‌های ترکیبی: مقدمه‌ای بر لامبدا
• 18. بخش دوم: کالبدشکافی معماری لامبدا (Lambda Architecture)**
• 19. معرفی معماری لامبدا: اهداف و فلسفه اصلی
• 20. نمای کلی معماری لامبدا و سه لایه اصلی آن
• 21. لایه دسته‌ای (Batch Layer)**
• 22. وظایف و مسئولیت‌های لایه دسته‌ای
• 23. ذخیره‌سازی داده‌های اصلی (Master Dataset) در HDFS
• 24. استفاده از Apache Spark یا MapReduce برای پردازش دسته‌ای
• 25. فرآیند ایجاد نماهای دسته‌ای (Batch Views)
• 26. چالش‌های محاسبات طولانی‌مدت در لایه دسته‌ای
• 27. مدیریت و زمان‌بندی Jobهای دسته‌ای
• 28. لایه سرعت (Speed Layer)**
• 29. وظایف و مسئولیت‌های لایه سرعت
• 30. جبران تأخیر لایه دسته‌ای با پردازش آنی
• 31. معرفی ابزارهای پردازش جریانی در لایه سرعت
• 32. ایجاد نماهای بی‌درنگ (Real-time Views)
• 33. چالش‌های مدیریت حالت (State Management) در لایه سرعت
• 34. مفهوم پنجره‌های زمانی (Windowing) در پردازش جریانی
• 35. لایه خدمت‌رسانی (Serving Layer)**
• 36. وظایف و مسئولیت‌های لایه خدمت‌رسانی
• 37. ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری نماهای دسته‌ای
• 38. ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری نماهای بی‌درنگ
• 39. ترکیب نتایج از لایه دسته‌ای و لایه سرعت
• 40. ارائه پاسخ به کوئری‌های کاربران با تأخیر کم
• 41. معرفی پایگاه‌داده‌های NoSQL مناسب برای لایه خدمت‌رسانی
• 42. جریان کامل داده در معماری لامبدا از ورودی تا خروجی
• 43. مزایای کلیدی معماری لامبدا: تحمل خطا و دقت بالا
• 44. معایب و پیچیدگی‌های معماری لامبدا
• 45. چالش نگهداری دو پایگاه کد مجزا (Batch و Stream)
• 46. هزینه‌های زیرساخت و عملیاتی در معماری لامبدا
• 47. موارد استفاده ایده‌آل برای معماری لامبدا
• 48. بخش سوم: کالبدشکافی معماری کاپا (Kappa Architecture)**
• 49. مقدمه‌ای بر معماری کاپا: فلسفه ساده‌سازی
• 50. از لامبدا تا کاپا: حذف لایه دسته‌ای
• 51. مفهوم "منبع حقیقت واحد" به عنوان یک Log تغییرناپذیر
• 52. جایگاه Apache Kafka به عنوان ستون فقرات معماری کاپا
• 53. قلب معماری کاپا: سیستم پردازش جریانی**
• 54. استفاده از یک موتور پردازش جریانی برای همه محاسبات
• 55. نقش Apache Flink یا Spark Streaming در معماری کاپا
• 56. مفهوم بازپردازش (Reprocessing) داده‌ها از ابتدای Log
• 57. چالش‌ها و استراتژی‌های بازپردازش داده‌های حجیم
• 58. لایه خدمت‌رسانی در معماری کاپا**
• 59. تفاوت‌های لایه خدمت‌رسانی در کاپا و لامبدا
• 60. ذخیره‌سازی نتایج پردازش جریانی برای کوئری‌های سریع
• 61. جریان کامل داده در معماری کاپا
• 62. مزایای کلیدی معماری کاپا: سادگی و یکپارچگی
• 63. معایب و چالش‌های معماری کاپا
• 64. مقابله با داده‌های خارج از ترتیب (Out-of-Order Data)
• 65. مدیریت Schema Evolution در Log
• 66. موارد استفاده ایده‌آل برای معماری کاپا
• 67. بخش چهارم: مقایسه جامع لامبدا و کاپا**
• 68. مقایسه ساختاری و لایه‌ها: لامبدا در برابر کاپا
• 69. مقایسه پیچیدگی کد و توسعه
• 70. مقایسه هزینه‌های زیرساخت و نگهداری
• 71. مقایسه در زمینه تأخیر (Latency)
• 72. مقایسه در زمینه توان عملیاتی (Throughput)
• 73. مقایسه سازگاری و یکپارچگی داده (Data Consistency)
• 74. مقایسه تحمل خطا (Fault Tolerance) و بازیابی
• 75. مقایسه انعطاف‌پذیری و توسعه‌پذیری
• 76. تحلیل سناریو: چه زمانی لامبدا انتخاب بهتری است؟
• 77. تحلیل سناریو: چه زمانی کاپا انتخاب بهتری است؟
• 78. چارچوبی برای تصمیم‌گیری و انتخاب معماری مناسب
• 79. آیا می‌توان این دو معماری را ترکیب کرد؟ (معماری‌های هیبریدی)
• 80. بخش پنجم: پیاده‌سازی عملی و موضوعات پیشرفته**
• 81. انتخاب ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی معماری لامبدا
• 82. انتخاب ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی معماری کاپا
• 83. نقش پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP) در پیاده‌سازی
• 84. سرویس‌های مدیریت‌شده برای لامبدا و کاپا در AWS
• 85. سرویس‌های مدیریت‌شده برای لامبدا و کاپا در Azure
• 86. سرویس‌های مدیریت‌شده برای لامبدا و کاپا در GCP
• 87. امنیت داده‌ها در معماری‌های لامبدا و کاپا
• 88. حاکمیت داده (Data Governance) و کاتالوگ داده
• 89. تضمین کیفیت داده (Data Quality) در پایپ‌لاین‌های پردازشی
• 90. مانیتورینگ، لاگینگ و Observability در معماری‌های داده
• 91. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازیابی
• 92. بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های پردازش جریانی
• 93. بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های پردازش دسته‌ای
• 94. فراتر از لامبدا و کاپا: معرفی معماری Lakehouse
• 95. نقش Delta Lake، Apache Hudi و Apache Iceberg
• 96. مطالعه موردی ۱: پیاده‌سازی معماری لامبدا در یک شرکت تجارت الکترونیک
• 97. مطالعه موردی ۲: پیاده‌سازی معماری کاپا برای تحلیل لاگ‌های بی‌درنگ
• 98. مطالعه موردی ۳: مهاجرت از لامبدا به کاپا در یک استارتاپ فناوری
• 99. آینده معماری‌های پردازش داده‌های حجیم
• 100. خلاصه دوره و جمع‌بندی نهایی