فلش‌کارت‌های آموزشی مشاهده‌پذیری برنامه‌ها در Kubernetes با ابزارهای مدرن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مشاهده‌پذیری برنامه‌ها در Kubernetes با ابزارهای مدرن

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: پایش و مشاهده‌پذیری در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مشاهده‌پذیری در معماری نرم‌افزار
• 2. مبانی جمع‌آوری لاگ در سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. نوشتن لاگ‌های ساختاریافته برای سهولت تحلیل
• 4. استفاده از ابزارهای استاندارد برای مدیریت لاگ
• 5. مفهوم متریک و انواع آن در سیستم‌های ابری
• 6. جمع‌آوری متریک‌های کلیدی برنامه‌ها
• 7. ابزارهای جمع‌آوری متریک مبتنی بر استاندارد OpenMetrics
• 8. مفهوم Trace و ردیابی توزیع‌شده
• 9. مراحل پیاده‌سازی Trace در برنامه‌های کاربردی
• 10. استفاده از OpenTelemetry برای جمع‌آوری Trace
• 11. کاربرد Context Propagation در Trace
• 12. مبانی جمع‌آوری داده‌های مشاهده‌پذیری
• 13. اهمیت ارتباط بین لاگ، متریک و Trace
• 14. نصب و پیکربندی OpenTelemetry Collector
• 15. تنظیمات Receivers برای جمع‌آوری داده‌ها
• 16. تنظیمات Processors برای پردازش و غنی‌سازی داده‌ها
• 17. تنظیمات Exporters برای ارسال داده‌ها به Backend
• 18. مفهوم Backendهای مشاهده‌پذیری
• 19. مروری بر Backendهای متن‌باز و تجاری
• 20. نصب و پیکربندی Prometheus برای ذخیره‌سازی متریک
• 21. تنظیمات Scrape Configs در Prometheus
• 22. نمودارها و Querying در Prometheus
• 23. مفهوم Alerting در Prometheus
• 24. نصب و پیکربندی Grafana برای مصورسازی داده‌ها
• 25. ایجاد داشبوردهای سفارشی در Grafana
• 26. اتصال Grafana به منابع داده مختلف
• 27. مصورسازی لاگ‌ها و Traceها در Grafana
• 28. مفهوم Distributed Tracing
• 29. ابزارهای پیاده‌سازی Distributed Tracing
• 30. استفاده از Jaeger برای Trace جمع‌آوری و تحلیل
• 31. نصب و پیکربندی Jaeger
• 32. رابط کاربری Jaeger برای مشاهده Traceها
• 33. مفهوم Service Mesh و نقش آن در مشاهده‌پذیری
• 34. معرفی Istio و قابلیت‌های مشاهده‌پذیری آن
• 35. تنظیمات مشاهده‌پذیری در Istio
• 36. استفاده از Envoy Proxy برای جمع‌آوری داده‌ها
• 37. مفهوم Sidecar Proxy و جمع‌آوری ترافیک
• 38. نظارت بر ترافیک بین سرویس‌ها
• 39. شناسایی Bottleneckها در معماری میکروسرویس
• 40. استفاده از k9s برای مدیریت و مشاهده کلاستر Kubernetes
• 41. دستورات پایه k9s برای مشاهده Pods و Deployments
• 42. مشاهده لاگ‌های Podها با k9s
• 43. دسترسی به Shell Podها از طریق k9s
• 44. مانیتورینگ منابع کلاستر با k9s
• 45. شناسایی Podهای پرمصرف منابع
• 46. مدیریت Deployments و Rollouts با k9s
• 47. عیب‌یابی برنامه‌ها در Kubernetes
• 48. استفاده از ابزارهای خط فرمان Kubernetes (kubectl)
• 49. مشاهده وضعیت Podها با kubectl
• 50. استفاده از kubectl logs برای تحلیل لاگ‌ها
• 51. استفاده از kubectl exec برای ورود به Pod
• 52. مانیتورینگ منابع با kubectl top
• 53. مفهوم Health Checks و Liveness/Readiness Probes
• 54. پیکربندی Health Checks در Kubernetes
• 55. اهمیت Health Checks برای پایداری سرویس‌ها
• 56. مدیریت حجم داده‌های مشاهده‌پذیری
• 57. استراتژی‌های نمونه‌برداری (Sampling) در Trace
• 58. تنظیمات Sampling در OpenTelemetry
• 59. مدیریت هزینه‌های ذخیره‌سازی داده‌ها
• 60. امنیت در جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های مشاهده‌پذیری
• 61. اصول حفاظت از اطلاعات حساس در لاگ‌ها
• 62. پیکربندی دسترسی‌ها در Backendهای مشاهده‌پذیری
• 63. مفهوم SLOs (Service Level Objectives)
• 64. تعریف و اندازه‌گیری SLOs
• 65. استفاده از SLOs برای بهبود کیفیت سرویس
• 66. پایش SLOs با ابزارهای مشاهده‌پذیری
• 67. مفهوم SLIs (Service Level Indicators)
• 68. انتخاب SLIs مناسب برای سرویس‌ها
• 69. اندازه‌گیری SLIs در زمان واقعی
• 70. ارتباط SLIs با SLOs
• 71. مفهوم Error Budget
• 72. مدیریت Error Budget برای تصمیم‌گیری‌های فنی
• 73. استفاده از Error Budget برای اولویت‌بندی کارها
• 74. مفهوم Chaos Engineering
• 75. اصول طراحی و اجرای آزمایش‌های Chaos Engineering
• 76. استفاده از ابزارهای Chaos Engineering
• 77. تاثیر Chaos Engineering بر پایداری سیستم
• 78. ملاحظات قانونی و شرعی در جمع‌آوری داده‌ها
• 79. رعایت حریم خصوصی کاربران در لاگ‌ها
• 80. مستندسازی فرآیندهای مشاهده‌پذیری
• 81. آموزش تیم‌ها در زمینه مشاهده‌پذیری
• 82. استفاده از مشاهده‌پذیری در چرخه توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 83. ادغام مشاهده‌پذیری با CI/CD Pipeline
• 84. توسعه ابزارهای سفارشی مشاهده‌پذیری
• 85. آینده مشاهده‌پذیری در سیستم‌های ابری
• 86. ملاحظات امنیتی در معماری‌های مدرن
• 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در پیاده‌سازی مشاهده‌پذیری
• 88. مروری بر ابزارهای متن‌باز کلیدی
• 89. پیکربندی پیشرفته OpenTelemetry
• 90. مدیریت Traceهای حجیم و پیچیده
• 91. بهینه‌سازی عملکرد Backendهای مشاهده‌پذیری
• 92. استفاده از Machine Learning در تحلیل لاگ‌ها
• 93. پیش‌بینی مشکلات با استفاده از داده‌های مشاهده‌پذیری
• 94. مفهوم AIOps و ارتباط آن با مشاهده‌پذیری
• 95. پیاده‌سازی AIOps در محیط‌های ابری
• 96. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی مشاهده‌پذیری
• 97. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی مشاهده‌پذیری
• 98. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 99. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مشاهده‌پذیری مناسب
• 100. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری سیستم مشاهده‌پذیری