🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: استفاده از Cloud Scheduler برای اتوماسیون وظایف نگهداری و بهینه سازی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر اتوماسیون در فضای ابری
• 2. معرفی Google Cloud Platform و خدمات اصلی آن
• 3. Cloud Scheduler چیست؟ کاربردها و مزایا
• 4. مفاهیم بنیادی: Job، Target، و Schedule (زمان‌بندی)
• 5. مقایسه Cloud Scheduler با Cron سنتی و سایر ابزارها
• 6. ایجاد اولین پروژه GCP و تنظیمات صورتحساب
• 7. آشنایی با کنسول وب Google Cloud و داشبورد اصلی
• 8. نصب و پیکربندی ابزار خط فرمان Google Cloud (gcloud)
• 9. مبانی مدیریت دسترسی و هویت (IAM) در GCP
• 10. نقش‌ها و مجوزهای ضروری برای کار با Cloud Scheduler
• 11. فعال‌سازی Cloud Scheduler API برای پروژه
• 12. ساخت اولین Job از طریق کنسول: یک درخواست HTTP ساده
• 13. بررسی لاگ‌های اجرای اولین Job در Cloud Logging
• 14. آشنایی با ساختار قیمت‌گذاری Cloud Scheduler
• 15. جزئیات پیکربندی یک Job: نام، توضیحات و منطقه (Region)
• 16. درک عمیق فرمت زمان‌بندی Cron
• 17. تفاوت‌های سینتکس Unix-style Cron و App Engine Cron
• 18. تعریف فرکانس‌های پیچیده (مثال: آخرین جمعه هر ماه)
• 19. اهمیت و نحوه تنظیم منطقه زمانی (Time Zone)
• 20. هدف‌گیری (Targeting) از نوع HTTP/S
• 21. ارسال درخواست‌های GET و POST با Cloud Scheduler
• 22. افزودن هدرهای سفارشی (Custom Headers) به درخواست‌های HTTP
• 23. ارسال بدنه (Body) داده در درخواست‌های HTTP
• 24. هدف‌گیری از نوع Pub/Sub: انتشار پیام در یک Topic
• 25. ساختار پیام Pub/Sub: بدنه (Body) و ویژگی‌ها (Attributes)
• 26. هدف‌گیری از نوع App Engine HTTP
• 27. پیکربندی مکانیزم تلاش مجدد (Retry) در صورت شکست
• 28. تنظیم حداکثر زمان انتظار (Attempt Deadline) برای اجرای Job
• 29. مدیریت Jobها: متوقف کردن (Pause) و ادامه دادن (Resume)
• 30. اجرای دستی یک Job خارج از برنامه زمان‌بندی شده (Run Now)
• 31. ویرایش و به‌روزرسانی تنظیمات Jobهای موجود
• 32. مشاهده تاریخچه اجرای Jobها و وضعیت آنها
• 33. حذف Jobها و پیامدهای آن
• 34. مقدمه‌ای بر اتوماسیون وظایف نگهداری زیرساخت
• 35. سناریوی اول: خاموش و روشن کردن خودکار ماشین‌های مجازی (VMs)
• 36. معرفی Cloud Functions به عنوان هدف اجرایی
• 37. نوشتن یک Cloud Function برای متوقف کردن یک نمونه Compute Engine
• 38. نوشتن یک Cloud Function برای شروع به کار یک نمونه Compute Engine
• 39. زمان‌بندی خاموش کردن محیط‌های توسعه در پایان روز کاری
• 40. زمان‌بندی روشن کردن محیط‌های تست در ابتدای روز کاری
• 41. سناریوی دوم: پشتیبان‌گیری خودکار از دیسک‌ها
• 42. ایجاد Snapshot خودکار از دیسک‌های Compute Engine
• 43. نوشتن یک Cloud Function برای حذف Snapshotهای قدیمی‌تر از N روز
• 44. زمان‌بندی اجرای تابع پاکسازی Snapshotها
• 45. سناریوی سوم: نگهداری از پایگاه داده Cloud SQL
• 46. زمان‌بندی فرآیند Export خودکار از پایگاه داده به Cloud Storage
• 47. سناریوی چهارم: مدیریت فضای ذخیره‌سازی
• 48. اتوماسیون پاکسازی فایل‌های موقت یا قدیمی در Cloud Storage
• 49. ایجاد یک تابع برای اعمال سیاست‌های چرخه حیات (Lifecycle Policies)
• 50. زمان‌بندی اجرای Jobهای BigQuery برای تولید گزارش‌های دوره‌ای
• 51. اتوماسیون وظایف نگهداری پایگاه داده (مانند VACUUM در PostgreSQL)
• 52. بررسی سلامت (Health Check) دوره‌ای سرویس‌ها از طریق فراخوانی یک اندپوینت
• 53. مقدمه‌ای بر استفاده از اتوماسیون برای بهینه‌سازی عملکرد و هزینه
• 54. سناریوی اول: پیش‌گرم کردن کش برنامه (Cache Warming)
• 55. پیکربندی یک Job برای ارسال درخواست به اندپوینت‌های کلیدی قبل از ساعات اوج
• 56. سناریوی دوم: بهینه‌سازی هزینه‌ها
• 57. اتوماسیون شناسایی منابع بلااستفاده (مانند IPهای استاتیک و دیسک‌ها)
• 58. ایجاد اسکریپت گزارش‌گیری و زمان‌بندی اجرای آن
• 59. زمان‌بندی اجرای اسکریپت‌های تست عملکرد در ساعات کم‌ترافیک
• 60. اتوماسیون پردازش دسته‌ای داده‌ها در شب
• 61. زمان‌بندی اسکن‌های امنیتی با استفاده از Security Command Center API
• 62. اتوماسیون جمع‌آوری و خلاصه‌سازی لاگ‌ها برای گزارش‌دهی روزانه
• 63. استفاده از Scheduler برای فراخوانی APIهای بودجه‌بندی (Budgets API)
• 64. معماری رویداد محور (Event-Driven) با Scheduler و Pub/Sub
• 65. الگوی اتصال: Scheduler -> Pub/Sub -> Cloud Functions
• 66. نوشتن یک Cloud Function که توسط پیام Pub/Sub فعال می‌شود
• 67. الگوی اتصال مستقیم: Scheduler -> Cloud Functions (با HTTP Trigger)
• 68. مقایسه مزایا و معایب دو الگوی اتصال به Cloud Functions
• 69. فراخوانی سرویس‌های Cloud Run به صورت زمان‌بندی شده
• 70. پیکربندی احراز هویت برای فراخوانی سرویس‌های خصوصی Cloud Run
• 71. معرفی Google Cloud Workflows برای ارکستراسیون وظایف پیچیده
• 72. استفاده از Cloud Scheduler برای شروع یک Workflow
• 73. زمان‌بندی اجرای Pipelineهای Cloud Build برای فرآیندهای CI/CD
• 74. یکپارچه‌سازی با Cloud Tasks برای مدیریت صف وظایف با قابلیت کنترل دقیق‌تر
• 75. تفاوت‌های کلیدی بین Cloud Scheduler و Cloud Tasks
• 76. ارسال اعلان‌های زمان‌بندی شده با سرویس‌های شخص ثالث (مانند Slack یا SendGrid)
• 77. مدیریت Jobهای Cloud Scheduler به عنوان کد (Infrastructure as Code)
• 78. معرفی Terraform برای مدیریت منابع GCP
• 79. نوشتن کد Terraform برای تعریف و استقرار یک Job در Cloud Scheduler
• 80. مدیریت Jobها از طریق خط فرمان gcloud: ایجاد، به‌روزرسانی و حذف
• 81. نوشتن اسکریپت‌های Shell برای مدیریت دسته‌ای Jobها با gcloud
• 82. امنیت در Cloud Scheduler: اصول و بهترین روش‌ها
• 83. استفاده از حساب‌های سرویس (Service Accounts) برای اجرای Jobها
• 84. اعطای حداقل مجوزهای لازم (Principle of Least Privilege)
• 85. احراز هویت به HTTP Targetها با استفاده از توکن OAuth
• 86. احراز هویت به HTTP Targetها با استفاده از توکن OIDC
• 87. نظارت (Monitoring) بر عملکرد Jobهای Cloud Scheduler
• 88. استفاده از Cloud Monitoring برای مشاهده متریک‌های Scheduler
• 89. ایجاد داشبورد سفارشی برای نمایش وضعیت و نرخ خطای Jobها
• 90. تنظیم سیاست‌های هشدار (Alerting) برای Jobهای ناموفق
• 91. طراحی وظایف با خاصیت Idempotency (اجرای چندباره با نتیجه یکسان)
• 92. بهترین روش‌ها: نام‌گذاری معنادار و استفاده از برچسب‌ها (Labels)
• 93. بهترین روش‌ها: مدیریت خطا و طراحی برای تاب‌آوری (Resilience)
• 94. مدیریت وضعیت (State) بین اجراهای مختلف یک Job
• 95. ملاحظات هزینه در استفاده از Cloud Scheduler و سرویس‌های هدف
• 96. عیب‌یابی مشکلات رایج در Cloud Scheduler
• 97. مقایسه جامع: چه زمانی از Scheduler، Workflows، یا Cloud Tasks استفاده کنیم؟
• 98. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم کامل اتوماسیون نگهداری
• 99. جمع‌بندی دوره و مرور مفاهیم کلیدی آموخته شده
• 100. **سناریوهای پیشرفته: زنجیره سازی وظایف، مدیریت خطا و اعلانات**