فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل داده‌های سری زمانی با استفاده از ابزارهای ارکستراسیون پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های سری زمانی با استفاده از ابزارهای ارکستراسیون پیشرفته

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: پردازش داده‌های سری زمانی در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. مبانی تحلیل داده‌های سری زمانی
• 3. معرفی ابزارهای ارکستراسیون پیشرفته
• 4. آشنایی با Argo Workflows
• 5. نصب و پیکربندی Argo Workflows
• 6. مفاهیم کلیدی Argo Workflows: Workflow, Template, Step, DAG
• 7. طراحی Workflows برای پردازش سری زمانی
• 8. مدیریت وابستگی‌ها در Workflows
• 9. استفاده از پارامترها و آرگومان‌ها در Workflows
• 10. مدیریت خروجی‌ها و داده‌ها در Workflows
• 11. پردازش موازی و توزیع‌شده با Argo Workflows
• 12. مقیاس‌پذیری در پردازش سری زمانی
• 13. معماری سیستم‌های توزیع‌شده برای تحلیل داده
• 14. الگوهای پردازش داده‌های سری زمانی
• 15. استفاده از پایگاه‌های داده سری زمانی (Time Series Databases)
• 16. معرفی InfluxDB
• 17. نصب و پیکربندی InfluxDB
• 18. مفاهیم کلیدی InfluxDB: Measurement, Tag, Field, Timestamp
• 19. نوشتن داده‌های سری زمانی در InfluxDB
• 20. خواندن داده‌های سری زمانی از InfluxDB
• 21. کوئری‌نویسی پیشرفته در InfluxDB
• 22. بهینه‌سازی عملکرد InfluxDB
• 23. معرفی Prometheus
• 24. نصب و پیکربندی Prometheus
• 25. مدل داده‌ای Prometheus
• 26. نوشتن کوئری با PromQL
• 27. استفاده از Prometheus برای مانیتورینگ
• 28. یکپارچه‌سازی Prometheus با Argo Workflows
• 29. معرفی Kafka
• 30. مبانی سیستم‌های پیام‌رسان توزیع‌شده
• 31. نصب و پیکربندی Kafka
• 32. مفاهیم کلیدی Kafka: Topic, Producer, Consumer, Broker
• 33. ارسال داده‌های سری زمانی به Kafka
• 34. دریافت داده‌های سری زمانی از Kafka
• 35. پردازش جریان داده‌های سری زمانی با Kafka Streams
• 36. یکپارچه‌سازی Kafka با Argo Workflows
• 37. الگوهای معماری برای پردازش داده‌های سری زمانی
• 38. معماری Lambda
• 39. معماری Kappa
• 40. مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa
• 41. انتخاب معماری مناسب برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 42. پردازش داده‌های سری زمانی با استفاده از Python
• 43. کتابخانه Pandas برای تحلیل سری زمانی
• 44. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 45. کتابخانه SciPy برای محاسبات علمی
• 46. استفاده از Dask برای پردازش موازی در Python
• 47. پیاده‌سازی Workflows با Python برای Argo
• 48. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 49. استراتژی‌های مدیریت خطا
• 50. تکنیک‌های بازیابی از خطا
• 51. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های توزیع‌شده
• 52. اهمیت لاگینگ
• 53. ابزارهای لاگینگ متمرکز
• 54. استفاده از ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
• 55. پیکربندی ELK Stack
• 56. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها برای عیب‌یابی
• 57. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 58. ملاحظات امنیتی در Argo Workflows
• 59. امنیت پایگاه‌های داده سری زمانی
• 60. امنیت سیستم‌های پیام‌رسان
• 61. رمزنگاری داده‌ها
• 62. احراز هویت و مجوزدهی
• 63. بهینه‌سازی عملکرد Workflows
• 64. شناسایی گلوگاه‌ها در Workflows
• 65. تکنیک‌های بهینه‌سازی پردازشی
• 66. بهینه‌سازی استفاده از منابع (CPU, Memory)
• 67. مدیریت کش
• 68. استفاده از Job Templates بهینه
• 69. مدیریت حجم بالای داده‌های سری زمانی
• 70. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
• 71. ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی
• 72. استراتژی‌های آرشیو داده
• 73. حذف داده‌های قدیمی
• 74. مطالعه موردی: پردازش داده‌های سنسورها
• 75. طراحی Workflow برای دریافت و پردازش داده‌های سنسور
• 76. پیاده‌سازی با Argo Workflows و InfluxDB
• 77. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های ترافیک شبکه
• 78. طراحی Workflow برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های ترافیک
• 79. استفاده از Kafka و Prometheus
• 80. مطالعه موردی: پیش‌بینی سری زمانی
• 81. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از Argo Workflows
• 82. یکپارچه‌سازی با ابزارهای یادگیری ماشین
• 83. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 84. مدیریت چرخه عمر Workflows
• 85. نسخه‌بندی Workflows
• 86. خودکارسازی استقرار (Deployment)
• 87. آزمایش و اعتبارسنجی Workflows
• 88. مستندسازی Workflows
• 89. آینده پردازش داده‌های سری زمانی
• 90. روندهای نوظهور در تحلیل سری زمانی
• 91. نقش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 92. ابزارهای ارکستراسیون نسل جدید
• 93. چالش‌های آینده در مقیاس‌پذیری
• 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی