فلش‌کارت‌های آموزشی کارگاه عیب‌یابی و آزمون پایپلاین‌های SPARQL-Generate: ساخت RDF قابل اعتماد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارگاه عیب‌یابی و آزمون پایپلاین‌های SPARQL-Generate: ساخت RDF قابل اعتماد

موضوع کلی: توسعه و کنترل کیفیت پایپلاین‌های داده معنایی

موضوع میانی: عیب‌یابی و آزمون پایپلاین‌های SPARQL-Generate

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. جایگاه SPARQL-Generate در معماری داده‌های معنایی
• 2. معماری کامل یک پایپلاین از منبع ناهمگن تا RDF
• 3. چرخه ارزیابی SOURCE، ITERATOR و GENERATE
• 4. انتخاب موتور اجرا و مدیریت تفاوت نسخه‌ها
• 5. راه‌اندازی محیط قابل تکرار برای اجرا و آزمون
• 6. ساختار پروژه و جداسازی SOURCEها، ITERATORها و GENERATEها
• 7. کالبدشناسی یک کوئری SPARQL-Generate
• 8. مدیریت متغیرها، bindings و قلمرو دید
• 9. طراحی زنجیره iteratorها و عبور bindings
• 10. پیکربندی SOURCE برای فایل، URL و داده جاسازی‌شده
• 11. اتصال و تبدیل داده‌های JSON
• 12. اتصال و تبدیل داده‌های XML
• 13. اتصال و تبدیل CSV و TSV
• 14. پردازش متن، لاگ و داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته
• 15. دریافت داده از APIها و منابع HTTP
• 16. طراحی الگوهای subject، predicate و object در خروجی
• 17. ترکیب توابع داخلی و توابع سفارشی
• 18. ارزیابی عبارت‌ها، نوع داده و اولویت عملگرها
• 19. ساخت IRIهای پایدار و معتبر
• 20. مدیریت literals، datatypeها و language tagها
• 21. کنترل شناسه blank nodeها و جلوگیری از ناپایداری
• 22. طراحی join، group و تجمیع رکوردها
• 23. کاربرد conditionها، optionalها و فیلترها
• 24. مدل‌سازی خروجی بر اساس ontology هدف
• 25. تبدیل الزامات کسب‌وکار به قواعد نگاشت قابل آزمون
• 26. قرارداد نام‌گذاری برای گراف‌ها، کلاس‌ها و ویژگی‌ها
• 27. افزودن provenance و traceability به خروجی RDF
• 28. ماژولارسازی پایپلاین برای عیب‌یابی و استفاده مجدد
• 29. تعیین معیارهای خروجی صحیح و قابل اندازه‌گیری
• 30. پروفایل‌کردن داده ورودی پیش از طراحی آزمون
• 31. طراحی fixtureهای نماینده برای سناریوهای واقعی
• 32. ساخت fixtureهای مصنوعی برای مرزها و خطاها
• 33. مدیریت نسخه‌بندی و نگهداری داده‌های آزمون
• 34. ساخت RDF مورد انتظار بدون وابستگی به ترتیب triples
• 35. مقایسه گراف‌ها با درنظرگرفتن graph isomorphism
• 36. نوشتن assertionهای SPARQL برای محتوای خروجی
• 37. اعتبارسنجی خروجی با SHACL
• 38. آزمون واحد برای قطعات کوچک نگاشت
• 39. آزمون یکپارچگی میان منبع، نگاشت و موتور اجرا
• 40. آزمون قرارداد برای قالب ورودی و ساختار خروجی
• 41. آزمون end-to-end برای جریان کامل داده
• 42. طراحی مجموعه آزمون رگرسیون برای تغییرات
• 43. عیب‌یابی تست‌های شکننده و نتایج ناپایدار
• 44. mutation testing برای سنجش قدرت مجموعه آزمون
• 45. fuzz testing و آزمون مبتنی بر ویژگی برای ورودی‌های نامشخص
• 46. پوشش مقادیر تهی، خالی و ناموجود
• 47. مدیریت رکوردهای تکراری و تعارض هویت
• 48. آزمون encoding، کاراکترهای ویژه و چندزبانه‌بودن
• 49. آزمون تاریخ، زمان، timezone و قالب‌های محلی
• 50. آزمون اعداد، دقت اعشاری و مقیاس‌پذیری مقادیر
• 51. مدیریت pagination، chunking و ورودی‌های بزرگ
• 52. شبیه‌سازی ناپایداری API و پاسخ‌های ناقص
• 53. آزمون authentication، timeout و rate limiting
• 54. پیکربندی logهای ساختاریافته و سطح‌بندی‌شده
• 55. بازرسی bindings و داده میانی در نقاط کلیدی
• 56. ردیابی هر triple تولیدشده به منبع و قاعده نگاشت
• 57. تشخیص خطا در iteratorها، توابع و expressionها
• 58. طراحی exception handling و پیام‌های خطای عملیاتی
• 59. پیاده‌سازی retry، idempotency و ادامه پس از خطا
• 60. بازیابی از شکست‌های جزئی بدون تولید خروجی ناقص
• 61. ساخت گزارش خطای قابل فهم برای توسعه‌دهنده و اپراتور
• 62. کنترل نسخه کوئری‌ها، fixtures و نتایج آزمون
• 63. قفل‌کردن وابستگی‌ها و مستندسازی محیط اجرا
• 64. اجرای خودکار آزمون‌ها در CI/CD
• 65. بسته‌بندی محیط اجرا با containerهای reproducible
• 66. پایش صحت خروجی پس از استقرار
• 67. پروفایل‌کردن زمان اجرا و شناسایی گلوگاه‌ها
• 68. مدیریت حافظه و پردازش streaming برای ورودی‌های حجیم
• 69. بهینه‌سازی cache و اجرای موازی بدون تغییر خروجی
• 70. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در منابع و توابع خارجی
• 71. محافظت از داده‌های حساس در لاگ، fixture و گزارش‌ها
• 72. برنامه‌ریزی مهاجرت هنگام ارتقای موتور یا نسخه زبان
• 73. پروژه پایانی: ساخت پایپلاین قابل آزمون با گزارش عیب‌یابی کامل