فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی و مدیریت تست خودکار برنامه‌ها با استفاده از AWS CodeBuild

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت تست خودکار برنامه‌ها با استفاده از AWS CodeBuild

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ پایدار

موضوع میانی: اتوماسیون فرآیندهای توسعهٔ نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ پایدار
• 2. اصول توسعهٔ نرم‌افزار چابک
• 3. مفاهیم کلیدی در اتوماسیون فرآیندها
• 4. شناخت AWS CodeBuild: زیرساخت ابری برای ساخت و تست
• 5. مزایای اتوماسیون در چرخهٔ توسعهٔ نرم‌افزار
• 6. مراحل اولیهٔ راه‌اندازی AWS CodeBuild
• 7. پیکربندی محیط ساخت در CodeBuild
• 8. تعریف وابستگی‌های پروژه در CodeBuild
• 9. مدیریت تنظیمات ساخت با استفاده از فایل‌های پیکربندی
• 10. نوشتن اسکریپت‌های ساخت سفارشی
• 11. اجرای تست‌های واحد با CodeBuild
• 12. یکپارچه‌سازی تست‌های یکپارچگی در Pipeline
• 13. استفاده از CodeBuild برای اجرای تست‌های End-to-End
• 14. مدیریت خروجی‌های ساخت و گزارش‌دهی تست
• 15. انبار کردن نتایج تست در فضای ذخیره‌سازی ابری
• 16. پیکربندی پارامترهای ساخت در CodeBuild
• 17. مدیریت متغیرهای محیطی در CodeBuild
• 18. استفاده از نقش‌های IAM برای دسترسی امن
• 19. تنظیمات شبکه و VPC برای CodeBuild
• 20. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ اجرای CodeBuild
• 21. بهینه‌سازی زمان ساخت در CodeBuild
• 22. کاهش هزینه‌ها در استفاده از CodeBuild
• 23. مدیریت نسخه‌های مختلف CodeBuild
• 24. استفاده از Imageهای سفارشی در CodeBuild
• 25. یکپارچه‌سازی CodeBuild با AWS CodePipeline
• 26. طراحی Pipeline برای ساخت، تست و استقرار
• 27. مدیریت رویدادهای آغازگر Pipeline
• 28. استقرار خودکار پس از موفقیت تست‌ها
• 29. استفاده از AWS CodeDeploy برای استقرار
• 30. استراتژی‌های استقرار بدون وقفه (Zero-Downtime)
• 31. مدیریت و مانیتورینگ استقرارهای خودکار
• 32. نکات امنیتی در استفاده از AWS CodeBuild
• 33. مدیریت مجوزهای دسترسی در CodeBuild
• 34. پروتکل‌های امنیتی برای اتصال به سرویس‌های AWS
• 35. استفاده از AWS Secrets Manager برای اطلاعات حساس
• 36. مدیریت دسترسی به مخازن کد (مانند AWS CodeCommit)
• 37. یکپارچه‌سازی با Git و GitHub
• 38. مدیریت Pull Request و بررسی کد خودکار
• 39. اجرای تست‌های امنیتی در Pipeline
• 40. شناسایی آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزار با ابزارهای خودکار
• 41. مفاهیم DevSecOps در چرخهٔ توسعه
• 42. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری و به‌روزرسانی‌ها
• 43. استفاده از ابزارهای مدیریت پکیج (مانند npm, pip)
• 44. اجرای تست‌های بار و عملکرد
• 45. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد در برنامه‌ها
• 46. بهینه‌سازی پایگاه داده برای عملکرد بهتر
• 47. مدیریت Configuration و تنظیمات برنامه
• 48. استقرار برنامه‌ها در محیط‌های مختلف (توسعه، تست، تولید)
• 49. استفاده از کانتینرها (Docker) در CodeBuild
• 50. ساخت و مدیریت Imageهای Docker
• 51. استقرار برنامه‌های کانتینری با CodeBuild
• 52. مدیریت و مانیتورینگ کانتینرها
• 53. آشنایی با AWS Elastic Container Service (ECS)
• 54. آشنایی با AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)
• 55. مفاهیم Infrastructure as Code (IaC)
• 56. استفاده از AWS CloudFormation برای مدیریت زیرساخت
• 57. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت
• 58. یکپارچه‌سازی IaC با Pipelineهای CI/CD
• 59. مدیریت محیط‌های توسعهٔ پایدار
• 60. اصول توسعهٔ پایدار در مهندسی نرم‌افزار
• 61. معماری‌های نرم‌افزاری پایدار (مانند Microservices)
• 62. طراحی APIهای پایدار و مقیاس‌پذیر
• 63. اهمیت مستندسازی در توسعهٔ نرم‌افزار
• 64. ایجاد خودکار مستندات API
• 65. استفاده از ابزارهای تست خودکار پیشرفته
• 66. تکنیک‌های Test-Driven Development (TDD)
• 67. تکنیک‌های Behavior-Driven Development (BDD)
• 68. مدیریت داده‌های تست
• 69. ایجاد داده‌های تست مصنوعی
• 70. استفاده از داده‌های تست واقع‌گرایانه
• 71. مدیریت چرخهٔ عمر تست‌ها
• 72. اهمیت بازخورد در چرخهٔ توسعه
• 73. ایجاد داشبوردهای مانیتورینگ و گزارش‌دهی
• 74. تحلیل نتایج تست برای بهبود مستمر
• 75. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌ها
• 76. پیاده‌سازی سیستم‌های ثبت خطا (Logging)
• 77. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ (مانند CloudWatch)
• 78. بهینه‌سازی فرآیندهای استقرار
• 79. استراتژی‌های Rollback در صورت بروز مشکل
• 80. مدیریت محیط‌های چند ابری (Multi-Cloud)
• 81. ملاحظات حقوقی و انطباق در توسعهٔ نرم‌افزار
• 82. استانداردهای کدنویسی و کیفیت کد
• 83. ممیزی کد و تحلیل استاتیک
• 84. مدیریت پروژه و تیم توسعه
• 85. اصول مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 86. برنامه‌ریزی ظرفیت و مقیاس‌پذیری
• 87. نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون تست
• 88. یادگیری ماشین برای بهبود پیش‌بینی خطا
• 89. آیندهٔ اتوماسیون تست و CI/CD
• 90. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب اتوماسیون
• 91. درس‌های آموخته از پروژه‌های موفق اتوماسیون
• 92. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های خودکار
• 93. خاتمه و جمع‌بندی مباحث توسعهٔ پایدار