کتاب صوتی معماری نرم‌افزار: Distributed Tracing Implementations with OpenTelemetry

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Distributed Tracing Implementations with OpenTelemetry

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس و چالش‌های نظارت (Monitoring)
• 2. مفهوم قابلیت مشاهده‌پذیری (Observability) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. سه ستون اصلی قابلیت مشاهده‌پذیری: لاگ‌ها، متریک‌ها و تریس‌ها
• 4. ردگیری توزیع‌شده (Distributed Tracing) چیست و چه مسائلی را حل می‌کند؟
• 5. تاریخچه ردگیری توزیع‌شده: از Google Dapper تا امروز
• 6. مفاهیم بنیادی ردگیری: Trace, Span, و Span Context
• 7. آناتومی یک Span: شناسه‌ها، نام، زمان‌بندی و وضعیت
• 8. آشنایی با ابزارهای پیش از OpenTelemetry: Jaeger و Zipkin
• 9. معرفی OpenTracing و OpenCensus و دلایل ادغام آن‌ها
• 10. چرا به یک استاندارد واحد نیاز داریم: تولد OpenTelemetry
• 11. معرفی OpenTelemetry (OTel): اهداف، چشم‌انداز و اکوسیستم
• 12. نقش بنیاد محاسبات ابری نیتیو (CNCF) در OpenTelemetry
• 13. معماری OpenTelemetry: API, SDK و Collector
• 14. تفکیک API از SDK: انعطاف‌پذیری برای توسعه‌دهندگان
• 15. بررسی مشخصات فنی (Specification) در OpenTelemetry
• 16. پروتکل OpenTelemetry (OTLP): فرمت انتقال داده بومی
• 17. ابزار دقیق‌سازی (Instrumentation): افزودن قابلیت ردگیری به کد
• 18. ابزار دقیق‌سازی خودکار (Automatic) در مقابل دستی (Manual): مزایا و معایب
• 19. آشنایی با SDK های زبان‌های مختلف: Java, Python, Go, .NET, Node.js
• 20. پیکربندی اولیه SDK: تنظیمات Exporter, Processor و Sampler
• 21. ابزار دقیق‌سازی خودکار در جاوا با استفاده از Java Agent
• 22. ابزار دقیق‌سازی دستی در جاوا: ایجاد Span های سفارشی
• 23. ابزار دقیق‌سازی خودکار در پایتون برای فریمورک‌های وب (Flask, Django)
• 24. ابزار دقیق‌سازی دستی در پایتون: کنترل کامل بر روی تریس‌ها
• 25. ابزار دقیق‌سازی در Node.js: پشتیبانی از کتابخانه‌های رایج
• 26. ابزار دقیق‌سازی در Go: رویکرد دستی و کتابخانه‌های کمکی
• 27. ابزار دقیق‌سازی در NET.: استفاده از پشتیبانی داخلی پلتفرم
• 28. ابزار دقیق‌سازی درخواست‌های HTTP سمت کلاینت و سرور
• 29. ابزار دقیق‌سازی ارتباط با پایگاه‌داده‌های SQL و NoSQL
• 30. ابزار دقیق‌سازی ارتباط با صف‌های پیام (Message Queues) مانند RabbitMQ و Kafka
• 31. ابزار دقیق‌سازی فراخوانی‌های gRPC
• 32. مقدمه‌ای بر OpenTelemetry Collector
• 33. چرا به Collector نیاز داریم؟ جداسازی، پردازش و مقیاس‌پذیری
• 34. انواع توزیع‌های Collector: Core, Contrib و سفارشی
• 35. معماری Collector: Receivers, Processors, Exporters
• 36. آشنایی با خطوط لوله (Pipelines) در Collector
• 37. پیکربندی Receiver ها: دریافت داده از طریق OTLP, Jaeger, Zipkin
• 38. پیکربندی Processor ها: پردازش دسته‌ای (Batch) و محدودیت حافظه (Memory Limiter)
• 39. پیکربندی Processor های پیشرفته: فیلتر کردن و تغییر Attribute ها
• 40. پیکربندی Exporter ها: ارسال داده به Backend های مختلف
• 41. بررسی کامل فایل پیکربندی Collector (config.yaml)
• 42. الگوی استقرار Collector به عنوان Agent در هر نود
• 43. الگوی استقرار Collector به عنوان Gateway متمرکز
• 44. اجرای Collector با استفاده از Docker و Docker Compose
• 45. استقرار Collector روی Kubernetes
• 46. نظارت بر عملکرد خود Collector
• 47. نقش Backend در ذخیره‌سازی و بصری‌سازی تریس‌ها
• 48. راه‌اندازی و پیکربندی Jaeger به عنوان Backend
• 49. تحلیل تریس‌ها و یافتن گلوگاه‌ها در واسط کاربری Jaeger
• 50. راه‌اندازی و پیکربندی Zipkin به عنوان Backend
• 51. مقایسه Jaeger و Zipkin
• 52. یکپارچه‌سازی OpenTelemetry با Prometheus برای جمع‌آوری متریک‌ها
• 53. یکپارچه‌سازی OpenTelemetry با Loki برای همبستگی لاگ‌ها
• 54. مروری بر Backend های تجاری: Datadog, New Relic, Honeycomb
• 55. انتخاب Backend مناسب بر اساس نیازهای پروژه
• 56. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و نگهداری داده‌های تریس
• 57. ایجاد گراف سرویس‌ها (Service Graph) از روی داده‌های تریس
• 58. مفهوم انتشار زمینه (Context Propagation) و اهمیت آن
• 59. استاندارد W3C Trace Context
• 60. پروتکل انتشار B3 (مورد استفاده در Zipkin)
• 61. استفاده از Baggage برای انتقال اطلاعات اضافی بین سرویس‌ها
• 62. افزودن فراداده به Span ها با استفاده از Attribute ها
• 63. قراردادهای معنایی (Semantic Conventions) برای نام‌گذاری Attribute ها
• 64. ثبت رویدادهای زمان‌دار در طول عمر یک Span با استفاده از Events
• 65. تعیین وضعیت یک Span: Ok, Error, Unset
• 66. ایجاد ارتباط بین تریس‌های مختلف با استفاده از Span Links
• 67. نمونه‌گیری (Sampling): مدیریت حجم داده‌های تولیدی
• 68. نمونه‌گیری مبتنی بر سر (Head-based Sampling)
• 69. نمونه‌گیری مبتنی بر انتها (Tail-based Sampling)
• 70. پیکربندی انواع Sampler ها: AlwaysOn, TraceIdRatioBased
• 71. ارتباط بین تریس‌ها، متریک‌ها و لاگ‌ها برای دید کامل
• 72. معرفی API متریک‌ها در OpenTelemetry: Counter, Histogram, Gauge
• 73. ابزار دقیق‌سازی کد برای تولید متریک‌های سفارشی
• 74. همبستگی تریس‌ها و لاگ‌ها: تزریق Trace ID به لاگ‌ها
• 75. استفاده از SDK لاگ در OpenTelemetry
• 76. ساخت داشبوردهای تحلیلی با استفاده از داده‌های OpenTelemetry
• 77. تعریف اهداف سطح سرویس (SLOs) با داده‌های قابلیت مشاهده‌پذیری
• 78. پیاده‌سازی ردگیری سرتاسری در یک معماری میکروسرویس مبتنی بر REST
• 79. ردگیری ارتباطات ناهمزمان (Asynchronous) از طریق صف پیام
• 80. ردگیری در معماری‌های بدون سرور (Serverless) مانند AWS Lambda
• 81. اشکال‌زدایی مشکلات تأخیر (Latency) با استفاده از Flame Graphs
• 82. شناسایی و تحلیل خطاها با استفاده از وضعیت و رویدادهای Span
• 83. تحلیل علل ریشه‌ای (Root Cause Analysis) با یک سناریوی عملی
• 84. ردگیری یک API مبتنی بر GraphQL
• 85. ردگیری سمت کلاینت (مرورگر) با OpenTelemetry JS
• 86. اتصال تریس‌های فرانت‌اند به بک‌اند برای یک دید کامل
• 87. مطالعه موردی: مهاجرت از یک ابزار تجاری به OpenTelemetry
• 88. بررسی سربار عملکرد (Performance Overhead) ابزار دقیق‌سازی
• 89. بهترین شیوه‌های امنیتی: حذف اطلاعات حساس از تریس‌ها
• 90. مقیاس‌پذیری Collector: دسترس‌پذیری بالا و توزیع بار
• 91. مدیریت پیکربندی Collector در مقیاس بزرگ
• 92. مدیریت هزینه‌های مرتبط با ذخیره‌سازی داده‌های Observability
• 93. ایجاد هشدار (Alerting) بر اساس داده‌های تریس
• 94. استراتژی‌های به‌روزرسانی اجزای OpenTelemetry در محیط پروداکشن
• 95. نقشه راه OpenTelemetry: آینده تریس‌ها، متریک‌ها و لاگ‌ها
• 96. نقش eBPF در آینده ابزار دقیق‌سازی خودکار
• 97. چگونه به پروژه OpenTelemetry کمک کنیم: مشارکت در جامعه متن‌باز
• 98. جمع‌بندی نهایی و مرور کلی مفاهیم دوره
• 99. **استراتژی‌های نمونه‌برداری (Sampling) در OpenTelemetry: بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌ها**
• 100. **بررسی موارد استفاده پیشرفته OpenTelemetry: Context Propagation، تزریق خطا (Fault Injection) و پروفایلینگ مستمر**