فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش دسته‌ای بدون سرور برای داده‌های بزرگ: راهنمای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش دسته‌ای بدون سرور برای داده‌های بزرگ: راهنمای عملی

موضوع کلی: پردازش داده‌های بزرگ

موضوع میانی: معماری‌های توزیع‌شده و محاسبات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ
• 2. مفاهیم کلیدی پردازش دسته‌ای
• 3. معماری‌های سنتی پردازش دسته‌ای
• 4. آشنایی با محاسبات ابری
• 5. معرفی سرویس‌های بدون سرور
• 6. مزایای پردازش بدون سرور برای داده‌های بزرگ
• 7. مقایسه سرویس‌های بدون سرور: AWS Lambda، Azure Functions، Google Cloud Functions
• 8. انتخاب سرویس بدون سرور مناسب برای نیازهای پردازشی
• 9. طراحی معماری پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 10. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues) در پردازش دسته‌ای
• 11. Amazon SQS و Azure Service Bus: بررسی و مقایسه
• 12. Google Cloud Pub/Sub: معرفی و کاربردها
• 13. ذخیره‌سازی داده‌ها در پردازش دسته‌ای
• 14. Amazon S3، Azure Blob Storage، Google Cloud Storage: مقایسه و بهترین روش‌ها
• 15. فرمت‌های فایل برای داده‌های بزرگ: Parquet، ORC، Avro
• 16. پردازش داده‌های ساخت‌یافته با Spark
• 17. Apache Spark و معماری آن
• 18. استفاده از Spark در محیط بدون سرور
• 19. تنظیم و بهینه‌سازی Spark برای پردازش دسته‌ای
• 20. پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته با Apache Beam
• 21. معرفی Apache Beam و قابلیت‌های آن
• 22. اجرای Apache Beam در محیط بدون سرور
• 23. پردازش داده‌های بدون ساختار با استفاده از توابع ابری
• 24. پردازش تصاویر و ویدئوها در محیط بدون سرور
• 25. پردازش لاگ‌ها و متن در محیط بدون سرور
• 26. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 27. ابزارهای مانیتورینگ: CloudWatch، Azure Monitor، Google Cloud Monitoring
• 28. مدیریت خطا و بازیابی در پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 29. استفاده از Dead Letter Queues (DLQs)
• 30. بررسی الگوهای طراحی پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 31. الگوی Fan-Out/Fan-In
• 32. الگوی Filter
• 33. الگوی Aggregator
• 34. تست و دیباگینگ برنامه‌های پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 35. استفاده از تست‌های واحد و تست‌های یکپارچه‌سازی
• 36. بهینه‌سازی هزینه در پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 37. بررسی استراتژی‌های کاهش هزینه
• 38. امنیت در پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 39. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 40. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و انتقال
• 41. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 42. استفاده از Auto Scaling
• 43. طراحی برای تحمل خطا و بازیابی سریع
• 44. پیاده‌سازی یک خط لوله پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 45. مثال عملی: پردازش داده‌های فروش
• 46. مثال عملی: تحلیل لاگ‌های وب‌سایت
• 47. مثال عملی: پردازش تصاویر ماهواره‌ای
• 48. استفاده از ابزارهای CI/CD برای استقرار خودکار
• 49. ادغام با سایر سرویس‌های ابری
• 50. ادغام با پایگاه‌های داده ابری
• 51. ادغام با سرویس‌های یادگیری ماشین
• 52. بهترین روش‌های توسعه و استقرار برنامه‌های بدون سرور
• 53. نکات و ترفندهای بهینه‌سازی عملکرد
• 54. معماری‌های پیشرفته پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 55. استفاده از Event-Driven Architecture
• 56. استفاده از Microservices
• 57. آینده پردازش دسته‌ای بدون سرور
• 58. ترندهای نوظهور و چالش‌های پیش رو
• 59. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک راهکار پردازش دسته‌ای بدون سرور برای یک مورد استفاده واقعی
• 60. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک سیستم پردازش داده‌های حسگر IoT
• 61. بررسی موردی: پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 62. مدیریت داده‌های بزرگ حجیم با استفاده از تکنیک‌های نمونه‌برداری
• 63. بهینه‌سازی کد برای کاهش زمان اجرا و هزینه
• 64. استفاده از حافظه کش برای بهبود عملکرد
• 65. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پردازش دسته‌ای
• 66. انطباق با مقررات مربوط به داده‌ها