فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی کد در سرویس‌های ابری AWS با استفاده از بهترین الگوها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی کد در سرویس‌های ابری AWS با استفاده از بهترین الگوها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی و معماری سیستم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کد در معماری ابری
• 2. اصول کلیدی بهینه‌سازی در AWS
• 3. معرفی سرویس‌های کلیدی AWS برای بهینه‌سازی
• 4. شناخت الگوهای معماری ابری AWS
• 5. مفاهیم اولیه بهینه‌سازی عملکرد برنامه
• 6. تحلیل و شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 7. استفاده از AWS CloudWatch برای مانیتورینگ
• 8. بهینه‌سازی پایگاه داده در AWS
• 9. انتخاب مناسب سرویس‌های ذخیره‌سازی AWS
• 10. بهینه‌سازی استفاده از Amazon S3
• 11. بهینه‌سازی Amazon RDS و Aurora
• 12. استفاده از Amazon DynamoDB برای کارایی بالا
• 13. بهینه‌سازی محاسبات و پردازش در AWS
• 14. انتخاب سرویس‌های محاسباتی مناسب
• 15. بهینه‌سازی Amazon EC2 و Auto Scaling
• 16. استفاده از AWS Lambda برای توابع بدون سرور
• 17. بهینه‌سازی کانتینرها با Amazon ECS و EKS
• 18. بهینه‌سازی شبکه‌سازی در AWS
• 19. تنظیمات بهینه VPC و زیرشبکه‌ها
• 20. استفاده از Elastic Load Balancing برای توزیع بار
• 21. بهینه‌سازی AWS Direct Connect و VPN
• 22. بهینه‌سازی امنیت در معماری ابری AWS
• 23. مدیریت هویت و دسترسی با IAM
• 24. پیاده‌سازی رمزنگاری داده‌ها در AWS
• 25. بهینه‌سازی دسترسی به سرویس‌ها و APIها
• 26. استفاده از AWS WAF برای حفاظت از برنامه‌ها
• 27. بهینه‌سازی هزینه‌ها در سرویس‌های ابری AWS
• 28. شناخت مدل‌های قیمت‌گذاری AWS
• 29. استراتژی‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 30. کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی و انتقال داده
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌های پایگاه داده
• 32. استفاده از Reserved Instances و Savings Plans
• 33. مدیریت و کنترل هزینه‌ها با AWS Budgets
• 34. بهینه‌سازی استقرار و مدیریت برنامه‌ها
• 35. استفاده از AWS CloudFormation برای زیرساخت به عنوان کد
• 36. مدیریت چرخه عمر برنامه‌ها در AWS
• 37. استفاده از AWS CodePipeline و CodeBuild
• 38. پیاده‌سازی CI/CD با ابزارهای AWS
• 39. بهینه‌سازی در سرویس‌های تجزیه و تحلیل داده AWS
• 40. معرفی AWS Glue برای ETL
• 41. استفاده از Amazon EMR برای پردازش کلان داده
• 42. بهینه‌سازی Amazon Redshift برای انبار داده
• 43. تجزیه و تحلیل بلادرنگ با Amazon Kinesis
• 44. بهینه‌سازی در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
• 45. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker
• 46. آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 47. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی
• 48. استفاده از خدمات هوش مصنوعی آماده AWS
• 49. بهینه‌سازی در معماری‌های میکروسرویس
• 50. اصول طراحی میکروسرویس‌ها در AWS
• 51. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 52. مدیریت حالت در میکروسرویس‌ها
• 53. استفاده از API Gateway برای مدیریت APIها
• 54. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری و تحمل خطا
• 55. استفاده از AWS Step Functions برای ارکستراسیون
• 56. بهینه‌سازی در معماری‌های رویداد-محور
• 57. مفاهیم معماری رویداد-محور
• 58. استفاده از Amazon SNS و SQS
• 59. پیاده‌سازی سیستم‌های پیام‌رسانی در AWS
• 60. بهینه‌سازی برای پردازش بلادرنگ رویدادها
• 61. معرفی AWS EventBridge
• 62. بهینه‌سازی پایگاه داده‌های NoSQL
• 63. کار با Amazon DocumentDB
• 64. بهینه‌سازی Amazon ElastiCache
• 65. استفاده از Amazon Neptune برای گراف داده
• 66. بهینه‌سازی برنامه‌های وب در AWS
• 67. بهینه‌سازی فرانت‌اند و بک‌اند
• 68. استفاده از Amazon CloudFront برای توزیع محتوا
• 69. بهینه‌سازی بارگذاری صفحات وب
• 70. بهینه‌سازی در معماری‌های Serverless
• 71. مفاهیم و مزایای Serverless
• 72. بهینه‌سازی AWS Lambda و API Gateway
• 73. مدیریت منابع Serverless
• 74. بهینه‌سازی در محیط‌های چند ابری (Multi-Cloud)
• 75. استراتژی‌های ادغام با سایر ارائه‌دهندگان
• 76. چالش‌های امنیتی و مدیریتی در Multi-Cloud
• 77. بهینه‌سازی در معماری‌های هیبریدی (Hybrid Cloud)
• 78. اتصال محیط‌های On-Premise به AWS
• 79. مدیریت داده‌ها و برنامه‌ها در محیط هیبریدی
• 80. بهینه‌سازی امنیت در معماری‌های هیبریدی
• 81. ابزارهای AWS برای مدیریت محیط‌های هیبریدی
• 82. بهینه‌سازی در دوران تحول دیجیتال
• 83. نقش AWS در تحول دیجیتال کسب‌وکارها
• 84. استراتژی‌های مدرن‌سازی برنامه‌ها
• 85. آینده بهینه‌سازی در فضای ابری
• 86. روندهای نوظهور در فناوری ابری
• 87. بهینه‌سازی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 88. چشم‌انداز آینده بهینه‌سازی کد در AWS