فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین اجرای پردازش‌های دسته‌ای (Batch Processing) با استفاده از Argo Workflows در زیرساخت‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین اجرای پردازش‌های دسته‌ای (Batch Processing) با استفاده از Argo Workflows در زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و رایانش ابری

موضوع میانی: مدیریت و خودکارسازی فرآیندهای پردازش داده در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش دسته‌ای و نقش آن در معماری‌های نوین ابری
• 2. آشنایی با مفاهیم و معماری کوبرنتیز برای اجرای پردازش‌های ابری
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط Argo Workflows در کلاستر کوبرنتیز
• 4. ساختار و اجزای اصلی Argo Workflows و درک مدل کاری آن
• 5. طراحی اولین گردش‌کار (Workflow) ساده با استفاده از YAML
• 6. مدیریت چرخه‌حیات پردازش‌ها در Argo
• 7. استفاده از Templateها برای ماژولار کردن فرآیندهای پردازش داده
• 8. بهره‌گیری از DAG برای تعریف توالی وابستگی‌های پیچیده در پردازش‌ها
• 9. استفاده از Stepها برای اجرای گام‌به‌گام پردازش‌های متوالی
• 10. مدیریت داده‌های ورودی و خروجی میان گام‌های مختلف پردازش
• 11. آشنایی با Artifact Repository و نحوه ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 12. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی و مدیریت خطا (Retry Policies)
• 13. استفاده از شرط‌ها و حلقه‌ها در طراحی گردش‌کارهای هوشمند
• 14. مدیریت منابع محاسباتی و تعیین محدودیت‌های CPU و RAM برای پردازش‌ها
• 15. استفاده از Node Selector و Affinity برای توزیع بهینه بار کاری
• 16. یکپارچه‌سازی Argo Events با سیستم‌های پیام‌رسان
• 17. طراحی رویدادمحور برای اجرای خودکار پردازش‌های دسته‌ای
• 18. آشنایی با Sensorها و Triggerها در مدیریت پردازش‌های ابری
• 19. امنیت در Argo Workflows و مدیریت دسترسی‌ها با RBAC
• 20. ایمن‌سازی ارتباطات و استفاده از Secrets برای داده‌های حساس
• 21. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری گردش‌کارها با استفاده از Argo UI
• 22. اتصال Argo به ابزارهای مانیتورینگ برای پایش لحظه‌ای عملکرد
• 23. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی پردازش‌های ناموفق در محیط‌های توزیع‌شده
• 24. بهینه‌سازی عملکرد و زمان‌بندی پردازش‌ها در مقیاس بزرگ
• 25. استفاده از Cron Workflow برای اجرای زمان‌بندی‌شده وظایف
• 26. مدیریت صف‌های پردازش و استراتژی‌های محدودسازی نرخ (Rate Limiting)
• 27. پیاده‌سازی پردازش‌های موازی برای افزایش بهره‌وری سیستم
• 28. استفاده از Global Parameters در مدیریت تنظیمات گردش‌کارها
• 29. تست و اعتبارسنجی گردش‌کارها پیش از استقرار در محیط عملیاتی
• 30. پیاده‌سازی CI/CD برای مدیریت نسخه‌های مختلف گردش‌کارها
• 31. استفاده از Argo Workflows در خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 32. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) در بستر پردازش‌های دسته‌ای
• 33. ارائه گزارش‌های وضعیت و اعلان‌های خودکار در صورت بروز خطا
• 34. به‌کارگیری الگوهای طراحی پیشرفته برای گردش‌کارهای پیچیده
• 35. مدیریت وابستگی‌های خارجی در فرآیندهای پردازش داده
• 36. استفاده از Sidecar Containerها برای پیش‌پردازش داده‌ها
• 37. بررسی استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی در پردازش‌های دسته‌ای
• 38. مستندسازی و نگهداری از گردش‌کارهای توسعه‌یافته
• 39. مطالعه موردی: اجرای یک سیستم پردازش داده انبوه در محیط عملیاتی