فلش‌کارت‌های آموزشی معماری نرم‌افزار: Observability for application

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Observability for application

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار و چالش‌های مدرن
• 2. نقش حیاتی Observability در سیستم‌های پیچیده
• 3. Observability چیست؟ فراتر از مانیتورینگ
• 4. تاریخچه و تکامل: از مانیتورینگ ساده تا Observability
• 5. تفاوت کلیدی بین مانیتورینگ، لاگینگ و Observability
• 6. سه ستون اصلی Observability: لاگ‌ها، متریک‌ها و تریس‌ها
• 7. "Known Unknowns" در مقابل "Unknown Unknowns"
• 8. چرا سرمایه‌گذاری در Observability برای کسب‌وکار مهم است؟
• 9. نقش Observability در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 10. معرفی استاندارد OpenTelemetry
• 11. معماری و اجزای OpenTelemetry
• 12. ستون اول: لاگ‌ها (Logs)**
• 13. مقدمه‌ای عمیق بر لاگ‌ها و کاربردهای آن
• 14. لاگ‌های ساختاریافته در مقابل بدون ساختار
• 15. بهترین روش‌ها برای تولید لاگ‌های معنادار
• 16. سطوح مختلف لاگ (Log Levels) و کاربرد هرکدام
• 17. غنی‌سازی لاگ‌ها با زمینه (Contextual Logging)
• 18. چالش‌های جمع‌آوری لاگ در سیستم‌های توزیع‌شده
• 19. معرفی ابزارهای جمع‌آوری لاگ: Fluentd و Logstash
• 20. پلتفرم‌های متمرکزسازی لاگ: ELK Stack
• 21. پلتفرم‌های متمرکزسازی لاگ: Loki و Grafana
• 22. تحلیل و جستجوی موثر در لاگ‌ها
• 23. هشداردهی (Alerting) بر اساس الگوهای لاگ
• 24. مدیریت حجم و هزینه ذخیره‌سازی لاگ‌ها
• 25. ستون دوم: متریک‌ها (Metrics)**
• 26. مقدمه‌ای عمیق بر متریک‌ها و اهمیت آن‌ها
• 27. انواع متریک‌ها: Counter, Gauge, Histogram, Summary
• 28. مدل داده متریک‌ها: سری‌های زمانی و برچسب‌ها (Labels)
• 29. معرفی معماری Prometheus
• 30. مدل جمع‌آوری Pull در مقابل Push
• 31. ابزار دقیق‌سازی (Instrumentation) کد برای تولید متریک
• 32. کتابخانه‌های کلاینت Prometheus برای زبان‌های مختلف
• 33. اکسپورت‌کننده‌ها (Exporters) در اکوسیستم Prometheus
• 34. زبان کوئری PromQL: مبانی و سینتکس
• 35. کوئری‌های پیشرفته در PromQL: توابع و عملگرها
• 36. معرفی Grafana برای بصری‌سازی متریک‌ها
• 37. طراحی داشبوردهای موثر و کاربردی در Grafana
• 38. مفاهیم کلیدی: کاردینالیتی (Cardinality) و تاثیر آن
• 39. ستون سوم: ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing)**
• 40. مقدمه‌ای عمیق بر ردیابی توزیع‌شده
• 41. اجزای یک تریس: Span, Trace ID, Context
• 42. نحوه عملکرد انتشار زمینه (Context Propagation)
• 43. ابزار دقیق‌سازی خودکار در مقابل دستی برای تریسینگ
• 44. معرفی استاندارد OpenTracing و OpenCensus (پیش از OTel)
• 45. نقش OpenTelemetry در یکپارچه‌سازی تریسینگ
• 46. معرفی ابزارهای تریسینگ: Jaeger
• 47. معرفی ابزارهای تریسینگ: Zipkin
• 48. تحلیل تریس‌ها برای یافتن گلوگاه‌های عملکردی
• 49. نمودارهای شعله (Flame Graphs) و تحلیل آن‌ها
• 50. نمودار وابستگی سرویس‌ها (Service Dependency Graph)
• 51. پیاده‌سازی و معماری**
• 52. استراتژی‌های ابزار دقیق‌سازی (Instrumentation Strategy)
• 53. معرفی شاخص‌های سطح سرویس (SLIs)
• 54. تعریف و تعیین اهداف سطح سرویس (SLOs)
• 55. قراردادهای سطح سرویس (SLAs) و ارتباط آن با SLOs
• 56. مفهوم بودجه خطا (Error Budget) و نحوه استفاده از آن
• 57. فلسفه و معماری سیستم‌های هشداردهی (Alerting)
• 58. چه زمانی باید هشدار داد؟ هشدارهای عملیاتی
• 59. مدیریت On-Call و فرآیندهای پاسخ به حوادث (Incident Response)
• 60. الگوی معماری: Health Check Endpoints
• 61. الگوی معماری: Correlation ID و اهمیت آن در تجمیع داده‌ها
• 62. Observability در معماری میکروسرویس
• 63. Observability در معماری یکپارچه (Monolith)
• 64. Observability در معماری بدون سرور (Serverless)
• 65. Observability برای پایگاه‌های داده
• 66. Observability برای زیرساخت و کانتینرها (Kubernetes)
• 67. Observability در سمت کلاینت (Real User Monitoring - RUM)
• 68. تست مبتنی بر Observability
• 69. موضوعات پیشرفته و ابزارها**
• 70. مفهوم پروفایل‌سازی مداوم (Continuous Profiling)
• 71. آشنایی با eBPF و کاربرد آن در Observability
• 72. مهندسی آشوب (Chaos Engineering) و نقش Observability
• 73. یکپارچه‌سازی سه ستون: از متریک به تریس، از تریس به لاگ
• 74. ایجاد داشبوردهای یکپارچه (Unified Dashboards)
• 75. تحلیل علل ریشه‌ای (Root Cause Analysis) با داده‌های Observability
• 76. مفهوم AIOps و کاربرد یادگیری ماشین در Observability
• 77. مدیریت هزینه و بهینه‌سازی پلتفرم‌های Observability
• 78. امنیت و Observability: هم‌افزایی با ابزارهای SIEM
• 79. سمپلینگ (Sampling) در تریسینگ و متریک‌ها: چرا و چگونه؟
• 80. معماری Collector در OpenTelemetry
• 81. پردازش و تبدیل داده‌ها در پایپ‌لاین Observability
• 82. استفاده از Service Mesh (مانند Istio) برای Observability خودکار
• 83. بصری‌سازی پیشرفته داده‌ها در Grafana
• 84. استفاده از Loki برای تحلیل لاگ‌های Kubernetes
• 85. معماری Thanos برای مقیاس‌پذیری Prometheus
• 86. معماری Cortex و Mimir برای Prometheus به عنوان سرویس
• 87. Observability as Code: مدیریت داشبوردها و هشدارها با کد
• 88. فرهنگ و استراتژی**
• 89. ایجاد فرهنگ Observability در تیم‌های مهندسی
• 90. نقش مهندس قابلیت اطمینان سایت (SRE) در Observability
• 91. شیفت به چپ (Shift-Left): آوردن Observability به مراحل اولیه توسعه
• 92. چگونه تیم‌ها را برای استفاده از ابزارهای Observability آموزش دهیم؟
• 93. اندازه‌گیری بلوغ Observability در یک سازمان
• 94. انتخاب ابزار مناسب: ساختن در مقابل خریدن (Build vs. Buy)
• 95. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موفق Observability در یک شرکت فرضی
• 96. اشتباهات رایج در پیاده‌سازی Observability
• 97. نقش معمار نرم‌افزار در هدایت استراتژی Observability
• 98. روندهای آینده در دنیای Observability
• 99. جمع‌بندی نهایی و مرور مفاهیم کلیدی دوره
• 100. **پیاده‌سازی Observability در معماری‌های میکروسرویس: چالش‌ها، الگوها و بهترین روش‌ها**