🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: معماری نرم‌افزار: Data Streaming with Kafka and Spark

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. معماری نرم‌افزار چیست؟
• 2. اهمیت معماری نرم‌افزار در سیستم‌های توزیع شده
• 3. نقش و مسئولیت‌های معمار نرم‌افزار
• 4. مقدمه‌ای بر سیستم‌های رویداد محور (Event-Driven Systems)
• 5. مفاهیم اصلی داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 6. مقایسه پردازش دسته‌ای (Batch) و جریانی (Streaming)
• 7. چالش‌ها و مزایای معماری‌های داده جریانی
• 8. الگوهای رایج معماری داده جریانی
• 9. مفاهیم Real-time و Near Real-time در پردازش داده
• 10. مقدمه‌ای بر Apache Kafka: یک پلتفرم جریان رویداد
• 11. تاریخچه و فلسفه توسعه Apache Kafka
• 12. معماری کلی Kafka: Brokers, Producers, Consumers
• 13. مفهوم Zookeeper و نقش آن در Kafka
• 14. مفاهیم Topic و Partition در Kafka
• 15. درک Replication Factor و In-Sync Replicas (ISR)
• 16. مدیریت Topics با Command Line Interface (CLI)
• 17. نصب و راه‌اندازی Kafka به صورت تک نود
• 18. نصب و راه‌اندازی یک کلاستر Kafka
• 19. Kafka Producer API: ارسال پیام‌ها
• 20. تنظیمات مهم Producer: Acks, Batching, Linger Ms
• 21. Idempotent Producers و تضمین Exactly-Once Semantics (Producer Side)
• 22. Kafka Consumer API: دریافت پیام‌ها
• 23. مفهوم Consumer Groups و Load Balancing
• 24. مدیریت Offsetها: Commit استراتژی‌ها
• 25. Rebalancing Consumer Group و تاثیر آن
• 26. طراحی و انتخاب استراتژی Partitioning
• 27. امنیت در Kafka: Authentication با SASL
• 28. امنیت در Kafka: Authorization با ACLs
• 29. رمزگذاری ارتباطات با SSL/TLS در Kafka
• 30. مانیتورینگ Kafka با JMX و ابزارهای خارجی (Prometheus)
• 31. بهینه‌سازی عملکرد Kafka Broker
• 32. بهترین روش‌ها برای استفاده از Kafka در معماری‌های بزرگ
• 33. مقدمه‌ای بر Kafka Connect
• 34. انواع Connectors: Source و Sink
• 35. پیکربندی و استقرار Kafka Connectors
• 36. توسعه یک Custom Source Connector
• 37. توسعه یک Custom Sink Connector
• 38. مقدمه‌ای بر Kafka Streams: پردازش جریان داده
• 39. مفاهیم KStream و KTable
• 40. پردازش حالت‌مند (Stateful Processing) در Kafka Streams
• 41. عملیات Windowing: Tumbling, Hopping, Session Windows
• 42. Join کردن Streamها در Kafka Streams
• 43. مدیریت خطا و Fault Tolerance در Kafka Streams
• 44. مقدمه‌ای بر Kafka Schema Registry
• 45. استفاده از Avro و Protobuf با Kafka
• 46. اعتبار سنجی و تکامل Schema
• 47. مقدمه‌ای بر Apache Spark: یک موتور تحلیل داده توزیع شده
• 48. معماری Spark: Driver, Executor, Cluster Manager
• 49. مفاهیم RDD: Resilient Distributed Datasets
• 50. عملیات Transformation و Action در RDD
• 51. مفهوم Lazy Evaluation در Spark
• 52. Caching و Persistence RDD در حافظه و دیسک
• 53. Spark Core API برای پردازش داده
• 54. مقدمه‌ای بر Spark SQL: پردازش داده‌های ساختاریافته
• 55. مفاهیم DataFrame و Dataset
• 56. Catalyst Optimizer و Tungsten Engine
• 57. عملیات SQL بر روی DataFrameها
• 58. Spark Session و تنظیمات آن
• 59. مقدمه‌ای بر Spark Streaming (DStreams)
• 60. معماری DStreams و پردازش Micro-batch
• 61. انواع Source و Sink در Spark Streaming (DStreams)
• 62. عملیات Windowing و Stateful در DStreams
• 63. مدیریت خطا و Recovery در Spark Streaming (DStreams)
• 64. محدودیت‌ها و چالش‌های Spark Streaming (DStreams)
• 65. مقدمه‌ای بر Spark Structured Streaming
• 66. مدل برنامه‌نویسی "Unbounded Table" در Structured Streaming
• 67. Sources و Sinks در Structured Streaming
• 68. عملیات Transformation و Aggregation در Structured Streaming
• 69. Watermarking و مدیریت داده‌های دیرهنگام (Late Data)
• 70. Stateful Processing در Structured Streaming
• 71. Join کردن Streamها با Stream یا Batch در Structured Streaming
• 72. Triggerها و Output Mode در Structured Streaming
• 73. مانیتورینگ Jobهای Structured Streaming
• 74. مقدمه‌ای بر Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
• 75. استقرار Spark در Standalone Mode
• 76. استقرار Spark در YARN
• 77. استقرار Spark در Kubernetes
• 78. بهینه‌سازی عملکرد Spark: Tuning Configuration
• 79. استفاده از Spark UI برای پایش و اشکال‌زدایی
• 80. بهترین روش‌ها برای طراحی برنامه‌های Spark
• 81. الگوهای ادغام Kafka و Spark در معماری‌های داده جریانی
• 82. استفاده از Spark Structured Streaming به عنوان Consumer از Kafka
• 83. پیکربندی Kafka Source در Structured Streaming
• 84. پردازش Real-time داده‌های Kafka با Structured Streaming
• 85. نوشتن نتایج پردازش Spark به Kafka (Kafka Sink)
• 86. معماری End-to-End یک Pipeline داده جریانی
• 87. مثال عملی: پیاده‌سازی Real-time Analytics Dashboard
• 88. استفاده از Schema Registry با Spark Structured Streaming
• 89. مانیتورینگ و پایش کامل Pipeline داده جریانی
• 90. مدیریت خطا و Fault Tolerance در سراسر معماری
• 91. استراتژی‌های Scalability برای Kafka و Spark
• 92. امنیت End-to-End در Pipelineهای داده جریانی
• 93. استقرار Kafka و Spark در پلتفرم Kubernetes
• 94. ابزارهای CI/CD برای استقرار و مدیریت Pipelineهای جریانی
• 95. معماری Lambda برای سیستم‌های داده بزرگ
• 96. معماری Kappa به عنوان جایگزین Lambda
• 97. مقایسه و انتخاب بین معماری Lambda و Kappa
• 98. چالش‌های طراحی معماری Large-scale Streaming
• 99. مدیریت Backpressure در سیستم‌های جریانی
• 100. انتخاب بین Kafka Streams و Spark Structured Streaming

دوره جامع معماری نرم‌افزار: Data Streaming با Kafka و Spark

آینده سیستم‌های نرم‌افزاری را با قدرتمندترین ابزارهای پردازش داده در زمان واقعی بسازید.

معرفی دوره: از تئوری تا ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر

در دنیای امروز، داده‌ها دیگر نفت جدید نیستند؛ بلکه سیل خروشانی هستند که هر لحظه بر حجمشان افزوده می‌شود. شرکت‌های پیشرو دنیا، از غول‌های تکنولوژی مانند نتفلیکس و لینکدین گرفته تا استارتاپ‌های نوآور، موفقیت خود را مدیون توانایی‌شان در مهار این سیل و پردازش داده‌ها در زمان واقعی (Real-Time) هستند. اما چگونه می‌توان سیستم‌هایی طراحی و پیاده‌سازی کرد که بتوانند میلیون‌ها رویداد در ثانیه را بدون وقفه مدیریت کنند، تحلیل کنند و به اطلاعات ارزشمند تبدیل نمایند؟

پاسخ در معماری‌های نوین و ابزارهای قدرتمندی مانند Apache Kafka و Apache Spark نهفته است. این دوره یک سفر عمیق و کاملاً عملی به دنیای معماری سیستم‌های داده‌محور (Data-Intensive) است. ما شما را قدم به قدم با مفاهیم بنیادی تا تکنیک‌های پیشرفته طراحی پایپ‌لاین‌های استریمینگ داده آشنا می‌کنیم. این دوره فقط مجموعه‌ای از ویدئوهای تئوری نیست، بلکه یک نقشه راه کامل است که شما را از یک توسعه‌دهنده بااستعداد به یک معمار سیستم‌های کلان‌داده (Big Data) تبدیل می‌کند؛ متخصصی که هر سازمان داده‌محوری به دنبال اوست.

درباره دوره: چه چیزی یاد خواهید گرفت؟

این دوره آموزشی به صورت پروژه-محور طراحی شده است تا شما نه تنها با «چیستی» کافکا و اسپارک، بلکه با «چرایی» و «چگونگی» استفاده از آن‌ها در سناریوهای واقعی آشنا شوید. ما از مفاهیم پایه مانند معماری ناشر-مشترک (Pub/Sub) شروع کرده و به مباحث پیچیده‌ای مانند طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا (Fault-Tolerant)، بهینه‌سازی عملکرد (Performance Tuning) و یکپارچه‌سازی این دو تکنولوژی برای ساخت یک پلتفرم داده کامل می‌پردازیم. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود معماری‌های پیچیده استریمینگ داده را با اطمینان کامل طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت کنید.

موضوعات کلیدی دوره

• معماری و مفاهیم بنیادین Apache Kafka (Topics, Partitions, Brokers, Zookeeper)
• طراحی و پیاده‌سازی Producerها و Consumerهای بهینه در زبان‌های مختلف
• مفاهیم پیشرفته کافکا شامل Kafka Connect و Kafka Streams
• مدیریت، مانیتورینگ و نگهداری کلاستر کافکا در محیط عملیاتی
• مبانی و معماری Apache Spark و تفاوت آن با MapReduce
• پردازش دسته‌ای (Batch Processing) و پردازش جریانی (Stream Processing) با Spark
• استفاده از Spark Streaming و Structured Streaming برای تحلیل داده‌های زنده
• یکپارچه‌سازی Kafka و Spark برای ساخت پایپ‌لاین‌های داده Real-Time
• طراحی الگوهای معماری رایج در سیستم‌های استریمینگ (مانند Lambda و Kappa)
• بررسی موارد کاربردی واقعی (Real-world Case Studies) و پیاده‌سازی یک پروژه جامع

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه نرم‌افزار طراحی شده است که می‌خواهند مهارت‌های خود را به سطح بالاتری ارتقا دهند:

• برنامه‌نویسان ارشد و توسعه‌دهندگان بک‌اند (Senior/Backend Developers): که می‌خواهند سیستم‌های مقیاس‌پذیر و داده‌محور طراحی کنند.
• معماران نرم‌افزار (Software Architects): که به دنبال تسلط بر الگوهای معماری مدرن برای سیستم‌های کلان‌داده هستند.
• مهندسان داده (Data Engineers): که وظیفه ساخت و نگهداری پایپ‌لاین‌های داده را بر عهده دارند.
• متخصصان DevOps: که نیاز به درک عمیق از نحوه استقرار و مدیریت کافکا و اسپارک در محیط‌های پروداکشن دارند.
• توسعه‌دهندگان باهوش و بلندپروازی که می‌خواهند از دنیای توسعه وب‌سایت‌های معمولی فراتر رفته و وارد حوزه جذاب Big Data شوند.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

سرمایه‌گذاری روی این دوره، سرمایه‌گذاری روی آینده حرفه‌ای شماست. در ادامه دلایل اصلی برای شرکت در این دوره را بررسی می‌کنیم:

۱. کسب مهارت‌های فوق‌العاده پرتقاضا

تقاضا برای متخصصان مسلط به Kafka و Spark در بازار کار جهانی و ایران به شدت رو به افزایش است. شرکت‌ها برای پردازش حجم عظیم داده‌های خود به دنبال مهندسانی هستند که بتوانند این ابزارها را به کار گیرند. با گذراندن این دوره، شما به یکی از همین متخصصان کمیاب تبدیل می‌شوید که موقعیت‌های شغلی بهتری با درآمدهای بالاتر در انتظارشان است.

۲. آموزش کاملاً عملی و پروژه-محور

ما از آموزش‌های تئوریک و خسته‌کننده پرهیز کرده‌ایم. تمام مفاهیم در قالب مثال‌های عملی، تمرین‌های کدنویسی و در نهایت یک پروژه جامع و واقعی تدریس می‌شوند. شما یاد می‌گیرید که چگونه چالش‌های دنیای واقعی را حل کنید، نه اینکه فقط دستورات را حفظ کنید.

۳. ساخت سیستم‌هایی که شکست نمی‌خورند

یکی از بزرگترین چالش‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده، مدیریت خطا است. در این دوره به طور ویژه به طراحی سیستم‌های مقاوم (Resilient) و دسترس‌پذیر (Highly Available) می‌پردازیم. شما یاد می‌گیرید چگونه معماری‌هایی طراحی کنید که حتی با از کار افتادن بخشی از سیستم، به کار خود ادامه دهند.

۴. آینده شغلی خود را تضمین کنید

پردازش داده در زمان واقعی یک ترند زودگذر نیست؛ بلکه آینده نرم‌افزار است. با یادگیری کافکا و اسپارک، شما مهارت‌هایی را کسب می‌کنید که تا سال‌ها ارزشمند باقی خواهند ماند و شما را در لبه تکنولوژی نگه می‌دارند.

سرفصل‌های جامع دوره: بیش از ۱۰۰ درس برای تسلط کامل

ما معتقدیم که یادگیری عمیق نیازمند محتوای جامع است. به همین دلیل، این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و جزئی طراحی شده است تا هیچ نکته‌ای ناگفته باقی نماند. سرفصل‌ها به گونه‌ای چیده شده‌اند که شما را از سطح صفر به سطح یک متخصص حرفه‌ای برسانند.

برخی از ماژول‌های اصلی دوره عبارتند از:

• ماژول اول: مبانی و معماری Apache Kafka (شامل نصب، راه‌اندازی و مفاهیم کلیدی)
• ماژول دوم: توسعه با Kafka API (ساخت Producer و Consumer در جاوا/پایتون)
• ماژول سوم: کافکا برای حرفه‌ای‌ها (شامل Kafka Connect, Schema Registry, KSQL)
• ماژول چهارم: ورود به دنیای Apache Spark (معماری RDD, DataFrame و Spark SQL)
• ماژول پنجم: پردازش استریمینگ با Spark (کار با DStreams و Structured Streaming)
• ماژول ششم: پروژه نهایی - ساخت پایپ‌لاین تحلیل لاگ در زمان واقعی (یکپارچه‌سازی کامل Kafka و Spark)
• ماژول هفتم: مدیریت و مانیتورینگ در محیط Production (بهترین شیوه‌ها برای نگهداری سیستم)

همین امروز سفر خود را برای تبدیل شدن به یک معمار سیستم‌های داده آغاز کنید و به جمع متخصصانی بپیوندید که آینده دنیای تکنولوژی را شکل می‌دهند!

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی