کتاب صوتی Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های خرده فروشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های خرده فروشی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دوره: بهینه‌سازی هزینه در GCP برای اپلیکیشن‌های خرده‌فروشی
• 2. چرا بهینه‌سازی هزینه در GCP برای خرده‌فروشی حیاتی است؟
• 3. مروری بر اصول FinOps و ارتباط آن با Google Cloud
• 4. آشنایی با Google Cloud Platform: سرویس‌ها و اکوسیستم
• 5. مدیریت پروژه و حساب‌های بیلینگ در GCP
• 6. شناخت مدل‌های قیمت‌گذاری GCP: Pay-as-you-go, Sustained Use Discounts
• 7. Committed Use Discounts (CUDs): راهکارها و کاربردها در Retail
• 8. استفاده بهینه از Free Tier و Trial Credit در GCP
• 9. دسترسی و تحلیل گزارش‌های بیلینگ در کنسول GCP
• 10. تنظیم بودجه (Budgets) و هشدارها (Alerts) برای کنترل هزینه
• 11. استفاده از Cloud Billing Export به BigQuery برای تحلیل عمیق
• 12. ابزار Cost Explorer و Discount Recommendations برای صرفه‌جویی
• 13. ایجاد داشبوردهای هزینه سفارشی با Data Studio و BigQuery
• 14. مدیریت دسترسی به بیلینگ با Cloud IAM و نقش‌های FinOps
• 15. برچسب‌گذاری (Tagging) منابع برای تفکیک هزینه و Chargeback
• 16. ساختار پوشه‌ها (Folders) و سازمان‌ها (Organizations) برای مدیریت متمرکز
• 17. مقایسه هزینه‌ها بین مناطق (Regions) برای استقرار بهینه
• 18. Compute Engine: انتخاب بهینه انواع ماشین (Machine Types) برای Retail
• 19. استفاده از Preemptible VMs برای Workload‌های انعطاف‌پذیر خرده‌فروشی
• 20. مدیریت و بهینه‌سازی Auto-scaling گروه‌های Instance در Compute Engine
• 21. بررسی هزینه‌های Persistent Disk: انتخاب نوع و اندازه مناسب
• 22. GKE (Google Kubernetes Engine): بهینه‌سازی اندازه و پیکربندی کلاستر
• 23. مدیریت Node Pools و استفاده از Spot VMs در GKE برای کاهش هزینه
• 24. بهینه‌سازی منابع (CPU/Memory) پادها در GKE برای اپلیکیشن‌های Retail
• 25. Cloud Run: مدل قیمت‌گذاری و بهینه‌سازی برای Microservice‌های خرده‌فروشی
• 26. Cloud Functions: مدیریت هزینه برای توابع Serverless و Event-driven
• 27. App Engine: انتخاب محیط مناسب و مقیاس‌پذیری بهینه برای Retail
• 28. مقایسه هزینه Serverless (Cloud Run, Functions, App Engine) برای Workload‌های Retail
• 29. استفاده از Committed Use Discounts (CUDs) برای Compute Engine و GKE
• 30. جداسازی محیط‌های توسعه، تست و پروداکشن برای کنترل هزینه
• 31. خاموش کردن خودکار منابع غیرضروری در ساعات غیرکاری
• 32. بهینه‌سازی استفاده از GPU‌ها برای ML در Retail و مدیریت هزینه
• 33. راهکارهای صرفه‌جویی در هزینه برای VDI در محیط‌های Retail
• 34. خودکارسازی مدیریت منابع با Infrastructure as Code (Terraform/Pulumi)
• 35. بررسی مهاجرت Workload‌های قدیمی به سرویس‌های مدرن‌تر برای صرفه‌جویی
• 36. Cloud Storage: انتخاب کلاس‌های ذخیره‌سازی (Standard, Nearline, Coldline, Archive)
• 37. مدیریت چرخه حیات (Lifecycle Management) برای داده‌های Retail
• 38. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی (Operations) در Cloud Storage
• 39. Cloud Filestore: انتخاب سطح سرویس و بهینه‌سازی اندازه
• 40. Persistent Disk: انتخاب نوع (SSD/HDD) و بهینه‌سازی Provisioning
• 41. Snapshot‌ها و Backup‌ها: استراتژی‌های بهینه برای کاهش هزینه
• 42. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی برای تصاویر و ویدئوهای محصولات خرده‌فروشی
• 43. مدیریت داده‌های لاگ (Logs) و بهینه‌سازی هزینه‌های Cloud Logging Storage
• 44. Cloud Storage Transfer Service: انتقال داده با حداقل هزینه
• 45. Data Residency و تاثیر آن بر هزینه‌های ذخیره‌سازی برای Retail
• 46. استفاده از Deduplication و Compression برای کاهش حجم داده‌ها
• 47. راهکارهای ذخیره‌سازی برای داده‌های Cold و Archival مشتریان
• 48. مقایسه هزینه‌های ذخیره‌سازی بلاک، فایل و آبجکت در GCP
• 49. بهینه‌سازی Cloud Storage برای داده‌های IoT و سنسورهای فروشگاهی
• 50. درک هزینه‌های Egress و Ingress در VPC و مدیریت آن
• 51. انتخاب Load Balancer مناسب (Global, Regional) و بهینه‌سازی آن
• 52. Cloud CDN: کاهش هزینه‌های پهنای باند و بهبود تجربه مشتری
• 53. بهینه‌سازی پیکربندی CDN برای محتوای دینامیک و استاتیک Retail
• 54. Cloud NAT: مدیریت IPهای عمومی و بهینه‌سازی هزینه‌های شبکه
• 55. VPC Service Controls: حفظ امنیت و بهینه‌سازی ترافیک داخلی
• 56. Interconnect و Direct Peering: کاهش هزینه برای اتصال On-premise
• 57. Cloud DNS: مدیریت هزینه‌های پرس‌وجو
• 58. مانیتورینگ ترافیک شبکه با Network Intelligence Center برای شناسایی گلوگاه‌های هزینه
• 59. بهینه‌سازی معماری شبکه برای اپلیکیشن‌های توزیع شده خرده‌فروشی
• 60. Cloud SQL: انتخاب بهینه Instance Type، Storage و Backup
• 61. بهینه‌سازی پیکربندی و نگهداری Cloud SQL برای اپلیکیشن‌های خرده‌فروشی
• 62. Cloud Spanner: درک مدل قیمت‌گذاری و بهینه‌سازی Nodes و Storage
• 63. Firestore (Datastore): بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی و ذخیره‌سازی
• 64. Bigtable: انتخاب بهینه کلاستر و تعداد Nodeها برای داده‌های زمان واقعی
• 65. Memorystore (Redis/Memcached): بهینه‌سازی اندازه و نوع Instance
• 66. انتخاب دیتابیس مناسب بر اساس نوع داده و حجم Workload در Retail
• 67. بهینه‌سازی ایندکس‌ها (Indexes) در دیتابیس‌ها برای کاهش هزینه‌های خواندن
• 68. مدیریت Connection Pools و Query Optimization برای دیتابیس‌های ابری
• 69. استراتژی‌های Replication و High Availability با حداقل هزینه
• 70. بررسی انتقال دیتابیس‌های On-premise به Cloud SQL با نگاه به هزینه
• 71. DynamoDB (AWS) vs. Firestore (GCP): مقایسه هزینه برای NoSQL در Multi-Cloud
• 72. استفاده از دیتابیس‌های Cache برای کاهش بار و هزینه دیتابیس اصلی
• 73. BigQuery: بهینه‌سازی Queryها و مدل قیمت‌گذاری بر اساس تحلیل داده
• 74. BigQuery: استفاده از Slots و On-Demand vs. Flat-Rate برای Workload‌های Retail
• 75. Cloud Dataflow: بهینه‌سازی Pipeline‌ها و انتخاب Instance Type
• 76. Dataproc: مدیریت کلاسترها و استفاده از Preemptible VMs
• 77. Pub/Sub: بهینه‌سازی هزینه‌های پیام‌رسانی برای سیستم‌های Event-driven Retail
• 78. Vertex AI: مدیریت و بهینه‌سازی هزینه مدل‌های ML (Training, Prediction)
• 79. AI Platform: بهینه‌سازی Job‌ها و Instance Type برای ML در Retail
• 80. استفاده از AutoML برای کاهش پیچیدگی و هزینه توسعه مدل‌های ML
• 81. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های لجستیک و زنجیره تامین
• 82. بهینه‌سازی هزینه برای Personalized Recommendation Systems
• 83. پیاده‌سازی فرهنگ FinOps در تیم‌های توسعه و عملیات Retail
• 84. خودکارسازی فرآیندهای FinOps با Cloud Functions و Pub/Sub
• 85. توسعه و پیاده‌سازی سیاست‌های (Policies) مدیریت منابع ابری
• 86. طراحی معماری مقاوم در برابر هزینه (Cost-Resilient Architecture) برای Retail
• 87. مدیریت هزینه‌های Third-Party API و سرویس‌های Marketplace
• 88. بهینه‌سازی برای Peak Seasons (مثل Black Friday) با رویکرد Cost-Aware
• 89. استراتژی‌های Multi-Cloud و Hybrid Cloud برای بهینه‌سازی هزینه و ریسک
• 90. بررسی گزینه‌های Open Source برای کاهش وابستگی و هزینه لایسنس
• 91. استفاده از ابزارهای شخص ثالث (3rd-Party Tools) برای بهینه‌سازی و تحلیل هزینه
• 92. آموزش تیم‌ها و ارتقاء آگاهی از هزینه‌ها در کل سازمان
• 93. مدیریت هزینه‌های Disaster Recovery (DR) و Business Continuity (BC)
• 94. بهینه‌سازی برای داده‌های حساس (PCI DSS, GDPR) و تاثیر آن بر هزینه
• 95. مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling) هوشمند و بهینه‌سازی بر اساس تقاضا
• 96. نقش DevOps در بهینه‌سازی مستمر هزینه‌ها
• 97. اندازه‌گیری ROI (بازگشت سرمایه) از سرمایه‌گذاری‌های ابری
• 98. بررسی موردی: بهینه‌سازی هزینه یک فروشگاه آنلاین بزرگ
• 99. آینده FinOps و ترندهای جدید در بهینه‌سازی هزینه ابری
• 100. جمع‌بندی و بهترین شیوه‌ها برای بهینه‌سازی پایدار هزینه در GCP Retail