فلش‌کارت‌های آموزشی مقایسه و پیاده‌سازی الگوهای ارکستراسیون گردش کار در پردازش داده‌های توزیع‌شده با Argo Workflows و Airflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقایسه و پیاده‌سازی الگوهای ارکستراسیون گردش کار در پردازش داده‌های توزیع‌شده با Argo Workflows و Airflow

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار در محیط‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. اصول معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش داده‌های توزیع‌شده
• 4. چالش‌های مدیریت گردش کار در محیط‌های توزیع‌شده
• 5. معرفی ابزارهای ارکستراسیون گردش کار
• 6. اهمیت ارکستراسیون گردش کار در پروژه‌های داده‌ای
• 7. مقدمه‌ای بر Apache Airflow
• 8. معماری Apache Airflow
• 9. اجزای اصلی Apache Airflow
• 10. پایپ‌لاین‌ها (DAGs) در Airflow
• 11. وظایف (Tasks) و اپراتورها (Operators) در Airflow
• 12. پردازشگرها (Executors) در Airflow
• 13. ذخیره‌سازهای تاریخچه (Task Instances) در Airflow
• 14. اتصال‌دهنده‌ها (Connections) و متغیرها (Variables) در Airflow
• 15. مقدمه‌ای بر Argo Workflows
• 16. معماری Argo Workflows
• 17. اجزای اصلی Argo Workflows
• 18. گردش‌های کار (Workflows) در Argo Workflows
• 19. مراحل (Steps) و قالب‌ها (Templates) در Argo Workflows
• 20. مخازن (Artifacts) در Argo Workflows
• 21. اجراکننده‌ها (Executors) در Argo Workflows
• 22. مقایسه Airflow و Argo Workflows: اهداف و فلسفه
• 23. مقایسه معماری Airflow و Argo Workflows
• 24. مقایسه مدل تعریف گردش کار (DAGs vs Workflows)
• 25. مقایسه مدل تعریف وظایف (Operators vs Templates)
• 26. مقایسه مدیریت وضعیت و تاریخچه
• 27. مقایسه مکانیزم‌های اجرا (Executors)
• 28. مقایسه مدیریت وابستگی‌ها و زمان‌بندی
• 29. مقایسه مدیریت مخازن و خروجی‌ها
• 30. مقایسه پشتیبانی از اجرای موازی و توزیع‌شده
• 31. مقایسه مقیاس‌پذیری و عملکرد
• 32. مقایسه سهولت استفاده و یادگیری
• 33. مقایسه اکوسیستم و جامعه کاربری
• 34. موارد استفاده عملی برای Airflow در پردازش داده
• 35. پیاده‌سازی ETL با Airflow
• 36. مدیریت پردازش دسته‌ای (Batch Processing) با Airflow
• 37. زمان‌بندی وظایف تکرارشونده با Airflow
• 38. نظارت و گزارش‌دهی گردش کار با Airflow
• 39. موارد استفاده عملی برای Argo Workflows در پردازش داده
• 40. پیاده‌سازی پردازش مبتنی بر کانتینر با Argo Workflows
• 41. ارکستراسیون میکروسرویس‌ها با Argo Workflows
• 42. مدیریت پردازش‌های علمی و تحقیقاتی با Argo Workflows
• 43. استفاده از Argo Workflows برای CI/CD در محیط‌های توزیع‌شده
• 44. استقرار و پیکربندی Apache Airflow
• 45. نصب Airflow با استفاده از Docker Compose
• 46. تنظیمات اولیه Airflow
• 47. مدیریت کاربران و مجوزها در Airflow
• 48. استقرار و پیکربندی Argo Workflows
• 49. نصب Argo Workflows با Helm
• 50. تنظیمات اولیه Argo Workflows
• 51. مدیریت فضای نام (Namespaces) در Argo Workflows
• 52. بهینه‌سازی عملکرد در Airflow
• 53. انتخاب Executor مناسب برای Airflow
• 54. تنظیمات پایگاه داده Airflow
• 55. مدیریت حافظه و منابع در Airflow
• 56. بهینه‌سازی عملکرد در Argo Workflows
• 57. انتخاب Executor مناسب برای Argo Workflows
• 58. تنظیمات مانیتورینگ Argo Workflows
• 59. مدیریت منابع در Kubernetes برای Argo Workflows
• 60. ملاحظات امنیتی در Airflow
• 61. احراز هویت و مجوزها در Airflow
• 62. امنیت ارتباطات در Airflow
• 63. مدیریت اسرار (Secrets) در Airflow
• 64. ملاحظات امنیتی در Argo Workflows
• 65. احراز هویت و مجوزها در Argo Workflows
• 66. امنیت ارتباطات در Argo Workflows
• 67. مدیریت اسرار (Secrets) در Argo Workflows
• 68. بهترین شیوه‌ها برای طراحی پایپ‌لاین‌های Airflow
• 69. اصول SOLID در طراحی DAGs
• 70. استفاده از XComs به صورت مؤثر
• 71. مدیریت خطا و بازآزمایی در Airflow
• 72. بهترین شیوه‌ها برای طراحی گردش‌های کار Argo
• 73. استفاده از قالب‌های قابل استفاده مجدد
• 74. مدیریت مخازن و خروجی‌ها
• 75. مدیریت خطا و بازآزمایی در Argo Workflows
• 76. مقایسه پیشرفته: قابلیت‌های خاص Airflow
• 77. قابلیت‌های پیشرفته Airflow (مانند Task Groups, SubDAGs)
• 78. استفاده از Custom Operators
• 79. مقایسه پیشرفته: قابلیت‌های خاص Argo Workflows
• 80. قابلیت‌های پیشرفته Argo Workflows (مانند Conditional Execution, Loops)
• 81. استفاده از Custom Templates
• 82. استراتژی‌های مهاجرت از یک ابزار به دیگری
• 83. تحلیل نیازمندی‌ها برای انتخاب ابزار مناسب
• 84. مراحل مهاجرت از Airflow به Argo Workflows
• 85. مراحل مهاجرت از Argo Workflows به Airflow
• 86. کاربردها در علوم داده و یادگیری ماشین
• 87. ارکستراسیون آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Airflow
• 88. ارکستراسیون آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Argo Workflows
• 89. مدیریت خط لوله داده (Data Pipeline) در پروژه‌های بزرگ
• 90. استفاده از ابزارهای ارکستراسیون برای مدیریت داده‌های حجیم
• 91. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 92. انتخاب ابزار مناسب بر اساس نیاز پروژه
• 93. چشم‌انداز آینده ابزارهای ارکستراسیون گردش کار
• 94. مرور کلی بر مفاهیم آموخته شده
• 95. توسعه حرفه‌ای در حوزه سیستم‌های توزیع‌شده
• 96. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 97. ارتباط با جامعه توسعه‌دهندگان