فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پردازش رویداد بلادرنگ با معماری‌های نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پردازش رویداد بلادرنگ با معماری‌های نوین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و معماری سیستم‌ها

موضوع میانی: پردازش رویدادهای بلادرنگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر سیستم‌های پردازش رویداد بلادرنگ
• 2. مفاهیم پایه‌ای پردازش رویداد
• 3. معماری‌های سیستم‌های بلادرنگ
• 4. انواع رویدادها و جریان‌های داده
• 5. مدل‌های پردازش رویداد
• 6. معماری پیام‌گرا (Message-Oriented Architecture)
• 7. کاوش در سیستم‌های صف پیام
• 8. RabbitMQ: نصب و پیکربندی اولیه
• 9. مفاهیم اساسی RabbitMQ: Exchange و Queue
• 10. انواع Exchange در RabbitMQ
• 11. مسیریابی پیام‌ها در RabbitMQ
• 12. مدیریت پیام‌ها و تأییدیه‌ها (Acknowledgements)
• 13. پایداری پیام‌ها در RabbitMQ
• 14. الگوهای طراحی با RabbitMQ
• 15. نمونه‌های عملی پیاده‌سازی با RabbitMQ
• 16. مقدمه بر Kafka
• 17. معماری توزیع‌شده Kafka
• 18. مفاهیم کلیدی Kafka: Topic, Partition, Broker
• 19. تولیدکننده (Producer) در Kafka
• 20. مصرف‌کننده (Consumer) در Kafka
• 21. مدیریت Offset در Kafka
• 22. تضمین تحویل پیام در Kafka
• 23. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در Kafka
• 24. Kafka Streams: پردازش استریم داده
• 25. معماری Kafka Streams
• 26. عملیات پایه در Kafka Streams
• 27. تبدیل (Transformation) در Kafka Streams
• 28. تجمیع (Aggregation) در Kafka Streams
• 29. حالت (State) در Kafka Streams
• 30. الگوهای پیشرفته در Kafka Streams
• 31. پیاده‌سازی عملی با Kafka Streams
• 32. معرفی Apache Flink
• 33. معماری توزیع‌شده Flink
• 34. مفاهیم کلیدی Flink: DataStream, DataSet
• 35. پردازش استریم در Flink
• 36. پردازش دسته‌ای در Flink
• 37. تضمین پردازش دقیقاً یک‌بار (Exactly-Once)
• 38. مدیریت وضعیت (State Management) در Flink
• 39. زمان‌بندی رویدادها (Event Time) در Flink
• 40. پنجره‌بندی (Windowing) در Flink
• 41. انواع پنجره‌ها در Flink
• 42. عملیات تجمیع در Flink
• 43. پیاده‌سازی عملی با Flink
• 44. معرفی Apache Spark Streaming
• 45. معماری Spark Streaming
• 46. مفاهیم کلیدی Spark Streaming: DStream
• 47. پردازش میکروبلوک (Micro-batch)
• 48. تبدیل DStreams
• 49. عملیات تجمیع در Spark Streaming
• 50. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
• 51. ادغام Spark Streaming با Spark Core
• 52. پیاده‌سازی عملی با Spark Streaming
• 53. سیستم‌های پردازش رویداد در معماری میکروسرویس
• 54. ارتباط بین میکروسرویس‌ها با صف پیام
• 55. استفاده از Kafka در معماری میکروسرویس
• 56. استفاده از RabbitMQ در معماری میکروسرویس
• 57. مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده در سیستم‌های رویداد
• 58. پایش و مانیتورینگ سیستم‌های پردازش رویداد
• 59. ابزارهای مانیتورینگ برای Kafka و RabbitMQ
• 60. عیب‌یابی در سیستم‌های پردازش رویداد
• 61. الگوهای طراحی برای سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 62. طراحی API برای سیستم‌های رویداد
• 63. امنیت در سیستم‌های پردازش رویداد
• 64. رمزنگاری و احراز هویت در صف‌های پیام
• 65. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های رویداد
• 66. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های رویداد
• 67. مقدمه‌ای بر معماری Event-Driven
• 68. تفاوت Event-Driven با معماری‌های سنتی
• 69. مزایای معماری Event-Driven
• 70. چالش‌های معماری Event-Driven
• 71. طراحی سیستم‌های Event-Driven مقیاس‌پذیر
• 72. مفاهیم Event Sourcing
• 73. پیاده‌سازی Event Sourcing
• 74. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
• 75. تلفیق Event Sourcing و CQRS
• 76. استفاده از Event Store
• 77. مدیریت داده‌های رویداد
• 78. تحلیل داده‌های رویداد
• 79. یادگیری ماشین در پردازش رویداد
• 80. کاربرد هوش مصنوعی در سیستم‌های بلادرنگ
• 81. پردازش زبان طبیعی در جریان رویداد
• 82. معرفی پایگاه‌های داده NoSQL برای رویداد
• 83. Cassandra برای داده‌های رویداد
• 84. MongoDB برای داده‌های رویداد
• 85. Redis برای ذخیره‌سازی موقت رویداد
• 86. معماری‌های Serverless و پردازش رویداد
• 87. AWS Lambda با Kafka
• 88. Azure Functions با Event Hubs
• 89. Google Cloud Functions با Pub/Sub
• 90. استقرار و مدیریت سیستم‌های رویداد در فضای ابری
• 91. DevOps برای سیستم‌های پردازش رویداد
• 92. پایش و لاگ‌گیری متمرکز
• 93. استراتژی‌های Rollback و Disaster Recovery
• 94. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 95. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های رویداد
• 96. gRPC برای ارتباطات با کارایی بالا
• 97. RESTful APIs برای مدیریت سیستم
• 98. معماری‌های Lambda و Kappa
• 99. مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa
• 100. انتخاب معماری مناسب برای کاربرد خاص