فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی زیرساخت داده‌های یکپارچه با استفاده از Presto و Iceberg برای سازمان‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی زیرساخت داده‌های یکپارچه با استفاده از Presto و Iceberg برای سازمان‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی داده‌های کلان (Big Data)

موضوع میانی: معماری نوین ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های ساختاریافته (Data Lakehouse)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری داده‌های مدرن و گذار از انبار داده به دریاچه داده
• 2. اصول و مزایای معماری دریاچه-انبار داده (Data Lakehouse)
• 3. معرفی فرمت‌های باز ذخیره‌سازی داده در محیط‌های توزیع‌شده
• 4. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های Apache Iceberg در مدیریت جداول
• 5. نصب و راه‌اندازی اولیه موتور پردازش پرس‌وجوی توزیع‌شده Presto
• 6. پیکربندی کاتالوگ‌ها و اتصال‌دهنده‌ها در معماری Presto
• 7. بررسی لایه‌های ذخیره‌سازی در اکوسیستم داده‌های کلان
• 8. مدیریت فراداده‌ها (Metadata) در جداول Iceberg
• 9. عملیات نوشتن و به‌روزرسانی داده‌ها در فرمت Iceberg
• 10. مکانیزم‌های کنترل نسخه‌برداری (Versioning) و سفر در زمان (Time Travel) در داده‌ها
• 11. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی هوشمند در جداول بزرگ‌مقیاس
• 12. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها با استفاده از فایل‌های Manifest
• 13. بررسی معماری کوئری‌نویسی در Presto برای تحلیل‌های پیچیده
• 14. مدیریت تراکنش‌های ACID در دریاچه‌های داده با Iceberg
• 15. یکپارچه‌سازی Presto با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری و محلی
• 16. تکنیک‌های فشرده‌سازی و فرمت‌های ذخیره‌سازی ستونی (Parquet و ORC)
• 17. پیاده‌سازی امنیت و کنترل دسترسی در سطح جداول و ستون‌ها
• 18. مانیتورینگ و عیب‌یابی عملکرد کوئری‌ها در محیط توزیع‌شده
• 19. مدیریت حافظه و منابع در کلاسترهای Presto
• 20. استراتژی‌های نگهداری و پاکسازی فایل‌های قدیمی (Compaction)
• 21. تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از زبان SQL در محیط توزیع‌شده
• 22. یکپارچه‌سازی ابزارهای هوش تجاری با معماری Data Lakehouse
• 23. بررسی مقیاس‌پذیری افقی در کلاسترهای پردازشی
• 24. مدیریت توزیع داده‌ها در محیط‌های چندمحیطی (Multi-cloud و On-premise)
• 25. ارزیابی کارایی پرس‌وجوهای تحلیلی در مقیاس پتابایت
• 26. بهینه‌سازی طرح اجرای کوئری (Query Execution Plan)
• 27. استقرار زیرساخت‌های داده‌ای مبتنی بر کانتینر (Docker و Kubernetes)
• 28. امنیت داده‌های حساس و رعایت حریم خصوصی در پایگاه‌های داده
• 29. روش‌های انتقال داده و بارگذاری انبوه (ETL/ELT) در لایه دریاچه
• 30. مدیریت چرخه عمر داده‌ها (Data Lifecycle Management)
• 31. مستندسازی و حاکمیت داده (Data Governance) در معماری باز
• 32. بررسی موردی پیاده‌سازی زیرساخت داده برای سازمان‌های هوشمند
• 33. تلفیق داده‌های جریانی (Streaming) و دسته‌ای (Batch) در Lakehouse
• 34. توسعه افزونه‌ها و توابع سفارشی برای Presto
• 35. استفاده از قابلیت‌های پیشرفته Iceberg برای تحلیل‌های تاریخی
• 36. بهینه‌سازی شبکه و ورودی/خروجی برای کاهش تأخیر در پردازش
• 37. روش‌های تست و اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها در محیط توزیع‌شده
• 38. مدیریت خطا و پایداری سیستم در پردازش‌های توزیع‌شده
• 39. به‌کارگیری استانداردهای ذخیره‌سازی برای گزارش‌گیری هوشمند
• 40. چشم‌انداز آینده معماری‌های داده و نقش استانداردهای باز