فلش‌کارت‌های آموزشی اتوماسیون شغلی پردازش کلان‌داده با Argo Workflows در محیط‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون شغلی پردازش کلان‌داده با Argo Workflows در محیط‌های ابری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: اتوماسیون و ارکستراسیون پردازش داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش کلان‌داده و چالش‌های آن
• 2. مبانی سیستم‌های ابری و معماری کانتینر
• 3. معرفی Apache Spark و قابلیت‌های آن
• 4. آشنایی با مفاهیم پردازش دسته‌ای و جریانی در Spark
• 5. معماری Spark و اجزای اصلی آن
• 6. مقدمه‌ای بر ارکستراسیون و اتوماسیون در پردازش داده
• 7. اهمیت اتوماسیون در چرخه عمر برنامه‌های کلان‌داده
• 8. معرفی Argo Workflows به عنوان ابزار ارکستراسیون
• 9. نصب و پیکربندی Argo Workflows
• 10. مبانی کار با Argo Workflows: Workflow و Step
• 11. تعریف و اجرای اولین Workflow در Argo
• 12. نحوه تعریف مراحل (Steps) در Argo Workflows
• 13. استفاده از قالب‌ها (Templates) در Argo Workflows
• 14. مدیریت وابستگی‌ها بین مراحل (Dependencies)
• 15. تنظیم پارامترها و ورودی/خروجی در Workflows
• 16. کار با متغیرها و Secretها در Argo
• 17. اتصال Argo Workflows به منابع ذخیره‌سازی ابری
• 18. اجرای Jobهای Spark بر روی Kubernetes
• 19. پیکربندی Spark برای اجرا در کانتینر
• 20. ایجاد Dockerfile برای ایمیج‌های Spark
• 21. ساخت Docker Image برای برنامه‌های Spark
• 22. استقرار برنامه‌های Spark با استفاده از Argo Workflows
• 23. اتوماسیون پردازش دسته‌ای با Spark و Argo
• 24. تنظیم زمان‌بندی اجرای Workflows (Cron Workflows)
• 25. مدیریت و مانیتورینگ Workflows در Argo UI
• 26. عیب‌یابی و رفع خطا در Workflows
• 27. استفاده از Conditions و Logic در Workflows
• 28. پیاده‌سازی پردازش جریانی با Spark Streaming در Argo
• 29. اتصال Spark Streaming به منابع داده زنده
• 30. مدیریت وضعیت (State Management) در پردازش جریانی
• 31. مانیتورینگ برنامه‌های Spark Streaming
• 32. استفاده از Argo Workflows برای اجرای Jobهای ML
• 33. مراحل پایپ‌لاین یادگیری ماشین
• 34. آموزش مدل با Spark MLlib در Argo
• 35. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های ML
• 36. استقرار و خدمات‌دهی مدل‌های ML
• 37. امنیت در Argo Workflows و Kubernetes
• 38. مدیریت دسترسی و Role-Based Access Control (RBAC)
• 39. رمزنگاری داده‌ها و Secretها
• 40. بهینه‌سازی عملکرد Workflows
• 41. مقیاس‌پذیری برنامه‌های Spark در محیط ابری
• 42. مدیریت منابع (CPU، Memory) برای Jobهای Spark
• 43. استفاده از Auto-scaling در Kubernetes
• 44. روش‌های مانیتورینگ و لاگ‌گیری جامع
• 45. تکنیک‌های پیشرفته در Argo Workflows
• 46. استفاده از Sub-Workflows
• 47. پیاده‌سازی الگوهای طراحی در Workflows
• 48. مدیریت خطا و بازپردازش (Retry)
• 49. استفاده از Events و Triggers در Argo
• 50. یکپارچه‌سازی Argo Workflows با CI/CD Pipelines
• 51. اتوماسیون استقرار برنامه‌های Spark
• 52. مدیریت نسخه‌بندی Workflows
• 53. نکات و ترفندهای کاربردی در Argo Workflows
• 54. مقایسه Argo Workflows با ابزارهای مشابه
• 55. Apache Airflow برای ارکستراسیون
• 56. Kubeflow Pipelines برای ML
• 57. Prefect برای اتوماسیون گردش کار
• 58. کاربرد Argo Workflows در صنعت
• 59. مطالعات موردی از پیاده‌سازی موفق
• 60. چالش‌های عملیاتی در مقیاس بزرگ
• 61. آینده پردازش کلان‌داده و ارکستراسیون
• 62. روندهای نوظهور در سیستم‌های توزیع‌شده
• 63. توسعه و مشارکت در جامعه Argo Workflows
• 64. منابع تکمیلی و یادگیری بیشتر
• 65. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا در Python
• 66. مفاهیم اولیه SQL و پایگاه داده رابطه‌ای
• 67. آشنایی با مفاهیم اولیه شبکه
• 68. مبانی سیستم‌عامل لینوکس
• 69. مقدمه‌ای بر Docker و کانتینرسازی
• 70. مفاهیم اولیه Kubernetes
• 71. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 72. معماری میکروسرویس‌ها
• 73. اصول مهندسی نرم‌افزار
• 74. مبانی معماری نرم‌افزار
• 75. اصول طراحی پایگاه داده
• 76. مفاهیم اولیه Data Warehousing
• 77. مقدمه‌ای بر Data Lake
• 78. مفاهیم ETL و ELT
• 79. مقدمه‌ای بر Data Governance
• 80. اصول امنیت در سیستم‌های کامپیوتری
• 81. مبانی شبکه‌های کامپیوتری
• 82. مفاهیم اولیه Cloud Computing
• 83. معماری‌های رایج در سیستم‌های توزیع‌شده
• 84. اصول مانیتورینگ سیستم‌ها
• 85. مبانی عیب‌یابی سیستم‌های نرم‌افزاری
• 86. روش‌های مستندسازی فنی
• 87. اصول مدیریت پروژه نرم‌افزاری
• 88. مقدمه‌ای بر DevOps
• 89. فرهنگ و اصول Agile
• 90. مبانی تست نرم‌افزار
• 91. انواع تست نرم‌افزار
• 92. اصول بهینه‌سازی کد
• 93. مقدمه‌ای بر معماری Event-Driven
• 94. مفاهیم پیام‌رسانی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 95. استفاده از Message Queues
• 96. مبانی NoSQL Databases
• 97. انواع پایگاه داده‌های NoSQL
• 98. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در کلان‌داده
• 99. مقدمه‌ای بر Data Streaming
• 100. مفاهیم پردازش Real-time