فلش‌کارت‌های آموزشی تسلط بر مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی با حالت در Bell Infrastructure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی با حالت در Bell Infrastructure

موضوع کلی: مهندسی سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی با حالت (Stateful)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 2. برنامه‌های کاربردی با حالت و بدون حالت: تفاوت‌ها و موارد استفاده
• 3. معماری Bell Infrastructure: بررسی اجزا و قابلیت‌ها
• 4. مفاهیم کلیدی مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 5. بررسی معماری میکروسرویس‌ها و نقش آن‌ها در مقیاس‌پذیری
• 6. مدیریت داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 7. پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده: انتخاب و پیکربندی
• 8. استفاده از کش (Cache) برای بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 9. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده (Data Partitioning)
• 10. استراتژی‌های همسان‌سازی داده (Data Consistency)
• 11. الگوریتم‌های اجماع (Consensus Algorithms) مانند Raft و Paxos
• 12. پیاده‌سازی صف‌های پیام (Message Queues) برای ارتباط غیرهمزمان
• 13. استفاده از Kubernetes برای استقرار و مدیریت برنامه‌های کاربردی
• 14. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های توزیع‌شده با استفاده از Prometheus و Grafana
• 15. مقیاس‌پذیری لایه‌های مختلف برنامه (وب، برنامه، داده)
• 16. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از پروفایلینگ و تست عملکرد
• 17. استراتژی‌های تحمل خطا (Fault Tolerance) و بازیابی از خرابی
• 18. استفاده از Load Balancerها برای توزیع ترافیک
• 19. مدیریت Sessionها در محیط‌های توزیع‌شده
• 20. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده: احراز هویت و مجوز
• 21. استفاده از Service Mesh برای مدیریت ارتباطات میکروسرویس‌ها
• 22. پیاده‌سازی الگوهای Circuit Breaker و Retry
• 23. مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی مبتنی بر رویداد (Event-Driven)
• 24. استفاده از Serverless Computing برای مقیاس‌پذیری خودکار
• 25. بررسی معماری Lambda و کاربردهای آن
• 26. استفاده از Containerization با Docker
• 27. استقرار برنامه‌های کاربردی در محیط‌های ابری (Cloud)
• 28. مدیریت پیکربندی (Configuration Management) با استفاده از ابزارهایی مانند Consul یا etcd
• 29. استفاده از ابزارهای CI/CD برای استقرار مداوم
• 30. بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU، حافظه، شبکه)
• 31. مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی Real-time
• 32. استفاده از WebSockets برای ارتباطات Real-time
• 33. مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌های NoSQL مانند Cassandra و MongoDB
• 34. بررسی معماری CAP Theorem و Trade-offs
• 35. استفاده از Bloom Filters برای کاهش بار روی پایگاه داده
• 36. استفاده از Redis برای ذخیره‌سازی داده‌های موقت و Session
• 37. مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی مبتنی بر گراف
• 38. استفاده از Neo4j برای مدیریت داده‌های گراف
• 39. بررسی معماری CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
• 40. استفاده از Event Sourcing برای ذخیره‌سازی تغییرات داده
• 41. مقیاس‌پذیری سیستم‌های پردازش جریانی (Stream Processing) با استفاده از Kafka و Spark Streaming
• 42. بررسی معماری Apache Kafka و کاربردهای آن
• 43. استفاده از Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 44. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 45. استفاده از TensorFlow Serving برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 46. بررسی معماری Kubernetes Machine Learning Toolkit (KML)
• 47. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه در مقیاس‌پذیری
• 48. بررسی ابزارهای مانیتورینگ هزینه در محیط‌های ابری
• 49. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از CDN (Content Delivery Network)