کتاب صوتی مانیتورینگ و لاگینگ: از جمع‌آوری داده تا بینش تجاری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مانیتورینگ و لاگینگ: از جمع‌آوری داده تا بینش تجاری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مانیتورینگ و لاگینگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مانیتورینگ و لاگینگ
• 2. اهمیت مانیتورینگ و لاگینگ در توسعه نرم‌افزار
• 3. چرا به مانیتورینگ و لاگینگ نیاز داریم؟
• 4. اجزای اصلی سیستم‌های مانیتورینگ و لاگینگ
• 5. انواع لاگ‌ها: Event Log, Transaction Log, Audit Log
• 6. انواع متریک‌ها: Performance, Availability, Error Rate
• 7. آشنایی با اصطلاحات کلیدی: APM, Observability, Telemetry
• 8. انتخاب ابزار مناسب برای مانیتورینگ و لاگینگ
• 9. معرفی ابزارهای متن‌باز و تجاری مانیتورینگ و لاگینگ
• 10. بررسی ابزارهای لاگینگ متمرکز (Centralized Logging)
• 11. بررسی ابزارهای مانیتورینگ زیرساخت (Infrastructure Monitoring)
• 12. بررسی ابزارهای مانیتورینگ اپلیکیشن (Application Performance Monitoring)
• 13. نصب و راه‌اندازی ابزار لاگینگ (مثال: Elasticsearch, Loki)
• 14. پیکربندی مقدماتی ابزار لاگینگ
• 15. نصب و راه‌اندازی ابزار مانیتورینگ (مثال: Prometheus, Grafana)
• 16. پیکربندی مقدماتی ابزار مانیتورینگ
• 17. آشنایی با مفاهیم Log Levels (Debug, Info, Warning, Error, Fatal)
• 18. بهترین روش‌های انتخاب Log Level مناسب
• 19. نوشتن لاگ‌های معنادار و مفید
• 20. ساختاردهی لاگ‌ها (Structured Logging)
• 21. استفاده از فرمت‌های استاندارد لاگ (JSON, CSV)
• 22. معرفی ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
• 23. نصب و پیکربندی Elasticsearch
• 24. نصب و پیکربندی Logstash
• 25. فیلتر کردن و پردازش لاگ‌ها با Logstash
• 26. نصب و پیکربندی Kibana
• 27. ایجاد داشبوردهای تعاملی با Kibana
• 28. معرفی Prometheus و معماری آن
• 29. جمع‌آوری متریک‌ها با Prometheus
• 30. استفاده از PromQL برای پرس‌وجو از متریک‌ها
• 31. نصب و پیکربندی Grafana
• 32. ایجاد داشبوردها در Grafana با استفاده از Prometheus
• 33. آشنایی با Alerting در مانیتورینگ
• 34. پیکربندی Alert Manager در Prometheus
• 35. تعریف قوانین Alerting
• 36. ارسال نوتیفیکیشن‌ها (ایمیل، Slack)
• 37. مانیتورینگ سیستم‌عامل (CPU, Memory, Disk, Network)
• 38. مانیتورینگ دیتابیس (Query Performance, Connection Pool)
• 39. مانیتورینگ سرویس‌های وب (Response Time, Error Rate)
• 40. مانیتورینگ میکروسرویس‌ها (Service Discovery, Latency)
• 41. استفاده از ابزارهای APM برای مانیتورینگ اپلیکیشن
• 42. بررسی Performance bottlenecks با APM
• 43. ردیابی درخواست‌ها (Request Tracing)
• 44. مانیتورینگ End-to-End
• 45. مانیتورینگ Real User Monitoring (RUM)
• 46. مانیتورینگ Synthetic Monitoring
• 47. مانیتورینگ Cloud Infrastructure (AWS, Azure, GCP)
• 48. مانیتورینگ Docker Containers
• 49. مانیتورینگ Kubernetes Clusters
• 50. استفاده از cAdvisor برای مانیتورینگ کانتینرها
• 51. استفاده از kube-state-metrics
• 52. مانیتورینگ Service Mesh (Istio, Linkerd)
• 53. مانیتورینگ Serverless Functions (AWS Lambda, Azure Functions)
• 54. آشنایی با Distributed Tracing
• 55. ابزارهای Distributed Tracing (Jaeger, Zipkin)
• 56. پیاده‌سازی Distributed Tracing در اپلیکیشن
• 57. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی مشکلات
• 58. استفاده از Log Aggregation
• 59. Correlation بین لاگ‌ها و متریک‌ها
• 60. تشخیص ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection)
• 61. Machine Learning در مانیتورینگ و لاگینگ
• 62. پیش‌بینی مشکلات با استفاده از داده‌های مانیتورینگ
• 63. بهبود عملکرد اپلیکیشن با استفاده از داده‌های مانیتورینگ
• 64. بهینه‌سازی منابع با استفاده از داده‌های مانیتورینگ
• 65. امنیت در مانیتورینگ و لاگینگ
• 66. رمزنگاری لاگ‌ها (Log Encryption)
• 67. کنترل دسترسی به لاگ‌ها (Access Control)
• 68. آشکارسازی تهدیدات امنیتی با استفاده از لاگ‌ها (Security Information and Event Management - SIEM)
• 69. مطابقت با الزامات قانونی (Compliance)
• 70. حفظ حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
• 71. استراتژی‌های Scale کردن سیستم مانیتورینگ و لاگینگ
• 72. بررسی روش‌های مختلف برای ذخیره‌سازی لاگ‌ها
• 73. Partitioning و Sharding در Elasticsearch
• 74. استفاده از Kafka برای بافر کردن لاگ‌ها
• 75. Data Retention Policies
• 76. Cost Optimization در مانیتورینگ و لاگینگ
• 77. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Elasticsearch
• 78. بهینه‌سازی مصرف منابع در Prometheus
• 79. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی لاگ‌ها
• 80. مانیتورینگ در DevOps
• 81. مانیتورینگ به عنوان بخشی از CI/CD Pipeline
• 82. Automated Monitoring
• 83. مانیتورینگ در Production Environment
• 84. مانیتورینگ در Staging Environment
• 85. مانیتورینگ در Development Environment
• 86. استفاده از Infrastructure as Code (IaC) برای مدیریت زیرساخت مانیتورینگ
• 87. بهبود Collaboration بین تیم‌های توسعه و عملیات
• 88. مانیتورینگ و لاگینگ در معماری Microservices
• 89. استفاده از Telemetry Data برای بهبود عملکرد میکروسرویس‌ها
• 90. Fault Tolerance و Resilience در سیستم‌های مانیتورینگ
• 91. مانیتورینگ End-User Experience
• 92. مانیتورینگ Mobile Applications
• 93. مانیتورینگ IoT Devices
• 94. مانیتورینگ APIs
• 95. استفاده از OpenTelemetry
• 96. استانداردسازی داده‌های Telemetry
• 97. استفاده از Context Propagation
• 98. آینده مانیتورینگ و لاگینگ
• 99. Observability driven development
• 100. AI powered monitoring