فلش‌کارت‌های آموزشی Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های IOT

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های IOT

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر اینترنت اشیاء و معماری آن
• 2. انواع دستگاه های اینترنت اشیاء و پروتکل های ارتباطی
• 3. مبانی پلتفرم گوگل کلود برای اینترنت اشیاء
• 4. آشنایی با سرویس Google Cloud IoT Core
• 5. انتخاب مناسب ترین سرویس ذخیره سازی داده در گوگل کلود
• 6. بهینه سازی هزینه ذخیره سازی داده های IoT در Google Cloud Storage
• 7. مقدمه ای بر پردازش داده های IoT در زمان واقعی
• 8. استفاده از Google Cloud Pub/Sub برای دریافت و توزیع پیام ها
• 9. بهینه سازی مصرف منابع در Google Cloud Pub/Sub
• 10. آشنایی با Google Cloud Dataflow برای پردازش جریانی داده
• 11. طراحی معماری پردازش داده های IoT با Dataflow
• 12. بهینه سازی هزینه اجرای Job های Dataflow
• 13. مقدمه ای بر تحلیل داده های IoT
• 14. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده های حجیم IoT
• 15. بهینه سازی کوئری ها در BigQuery برای کاهش هزینه
• 16. آشنایی با Google Cloud Dataproc برای پردازش داده های بزرگ
• 17. کاربرد Dataproc در پردازش داده های IoT
• 18. بهینه سازی هزینه استفاده از Dataproc
• 19. مقدمه ای بر یادگیری ماشین در اینترنت اشیاء
• 20. استفاده از Google Cloud AI Platform برای مدل های پیش بینی
• 21. آموزش مدل های یادگیری ماشین برای داده های IoT
• 22. بهینه سازی هزینه آموزش مدل ها در AI Platform
• 23. استفاده از TensorFlow و Keras برای توسعه مدل های ML
• 24. استقرار مدل های یادگیری ماشین در لبه (Edge)
• 25. بهینه سازی هزینه استقرار مدل ها در لبه
• 26. مقدمه ای بر امنیت در اینترنت اشیاء
• 27. مدیریت هویت و دسترسی در Google Cloud
• 28. تنظیم سیاست های امنیتی برای دستگاه های IoT
• 29. بهینه سازی هزینه های امنیتی در Google Cloud
• 30. رمزنگاری داده ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 31. پایش و تشخیص تهدیدات امنیتی در IoT
• 32. بهینه سازی هزینه های پایش امنیتی
• 33. مقدمه ای بر مدیریت دستگاه های IoT
• 34. ثبت و احراز هویت دستگاه ها در IoT Core
• 35. مدیریت پیکربندی دستگاه ها
• 36. بهینه سازی هزینه مدیریت دستگاه ها
• 37. به روز رسانی نرم افزار دستگاه ها از راه دور
• 38. پایش وضعیت سلامت دستگاه ها
• 39. بهینه سازی هزینه های نگهداری دستگاه ها
• 40. معماری میکرو سرویس برای اپلیکیشن های IoT
• 41. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای استقرار میکرو سرویس ها
• 42. بهینه سازی هزینه های GKE
• 43. مدیریت ترافیک و تعادل بار در GKE
• 44. پایش و لاگینگ در محیط GKE
• 45. بهینه سازی هزینه های پایش در GKE
• 46. معرفی Google Cloud Functions برای پردازش رویداد محور
• 47. استفاده از Cloud Functions برای پردازش داده های IoT
• 48. بهینه سازی هزینه اجرای Cloud Functions
• 49. مقایسه Cloud Functions با سایر سرویس های پردازش
• 50. معرفی Google Cloud Run برای اجرای کانتینرها
• 51. استفاده از Cloud Run برای اپلیکیشن های IoT
• 52. بهینه سازی هزینه های Cloud Run
• 53. مدیریت چرخه عمر اپلیکیشن های IoT
• 54. راهکارهای کاهش هزینه ذخیره سازی لاگ ها
• 55. استفاده از Google Cloud Logging برای مدیریت لاگ ها
• 56. تنظیم سیاست های نگهداری لاگ ها
• 57. بهینه سازی هزینه های Cloud Logging
• 58. استفاده از Google Cloud Monitoring برای پایش عملکرد
• 59. تعریف داشبوردهای سفارشی برای اپلیکیشن های IoT
• 60. بهینه سازی هزینه های Cloud Monitoring
• 61. مقدمه ای بر بهینه سازی هزینه در پلتفرم های ابری
• 62. شناسایی عوامل موثر بر هزینه در Google Cloud
• 63. اصول بهینه سازی هزینه در سرویس های IoT
• 64. استراتژی های کاهش هزینه در Google Cloud Storage
• 65. بهینه سازی هزینه در Google Cloud Pub/Sub
• 66. بهینه سازی هزینه در Google Cloud Dataflow
• 67. بهینه سازی هزینه در BigQuery
• 68. بهینه سازی هزینه در Google Cloud Dataproc
• 69. بهینه سازی هزینه در Google Cloud AI Platform
• 70. بهینه سازی هزینه در Google Kubernetes Engine
• 71. بهینه سازی هزینه در Google Cloud Functions
• 72. بهینه سازی هزینه در Google Cloud Run
• 73. استفاده از ابزارهای Cost Management گوگل کلود
• 74. تنظیم بودجه و هشدار هزینه
• 75. بررسی گزارش های هزینه و شناسایی نقاط پرهزینه
• 76. تکنیک های Sampling و Aggregation برای کاهش حجم داده
• 77. استفاده از Persistent Disks با اندازه مناسب
• 78. انتخاب کلاس ذخیره سازی مناسب برای داده های IoT
• 79. بهینه سازی مصرف CPU و RAM در پردازش داده
• 80. استفاده از ماشین های مجازی با اندازه مناسب
• 81. استفاده از Spot Instances برای بارهای کاری غیر حیاتی
• 82. مدیریت چرخه عمر منابع و حذف منابع بلااستفاده
• 83. تنظیم سیاست های Auto Scaling برای سرویس ها
• 84. بهینه سازی هزینه انتقال داده (Network Egress)
• 85. استفاده از CDN برای کاهش هزینه تحویل محتوا
• 86. مدیریت اشتراک ها و لایسنس ها
• 87. آموزش تیم ها برای بهینه سازی هزینه
• 88. ایجاد فرهنگ سازمانی مبتنی بر صرفه جویی
• 89. مستندسازی و پیاده سازی بهترین شیوه های بهینه سازی هزینه
• 90. بازنگری و اصلاح مداوم استراتژی های بهینه سازی هزینه
• 91. نقش اتوماسیون در بهینه سازی هزینه ها
• 92. ابزارهای شخص ثالث برای بهینه سازی هزینه در Google Cloud
• 93. مطالعات موردی موفق در بهینه سازی هزینه اپلیکیشن های IoT
• 94. جمع بندی و گام های بعدی در بهینه سازی هزینه