کتاب صوتی Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های خدمات گردشگری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های خدمات گردشگری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform برای خدمات گردشگری
• 2. درک اقتصاد ابری و مدل پرداخت بر اساس مصرف
• 3. چالش‌های هزینه در توسعه اپلیکیشن‌های گردشگری
• 4. آشنایی با اصول FinOps و چرخه حیات آن
• 5. معرفی حسابداری ابری و ابزارهای هزینه در GCP
• 6. تنظیم حساب صورتحساب GCP و پروژه‌ها
• 7. معرفی Console مدیریت صورتحساب Google Cloud
• 8. تحلیل گزارش‌های صورتحساب و فاکتورها در GCP
• 9. تنظیم بودجه و هشدارهای هزینه برای پروژه‌ها
• 10. استفاده از توصیه کننده‌های هزینه (Cost Recommenders)
• 11. مدیریت دسترسی IAM برای کنترل هزینه‌های صورتحساب
• 12. درک تخفیف‌های استفاده متعهدانه (CUDs) و کاربرد آنها
• 13. بهینه‌سازی با تخفیف‌های استفاده پایدار (SUDs)
• 14. استراتژی‌های جامع برای کاهش هزینه در GCP
• 15. انتخاب منطقه و زون مناسب برای کاهش هزینه‌های شبکه
• 16. مقدمه‌ای بر Compute Engine و مدل‌های هزینه آن
• 17. انتخاب انواع ماشین‌های مجازی (VMs) مناسب
• 18. استفاده از Preemptible VMs و Spot VMs برای بارهای کاری کم‌اهمیت
• 19. پیاده‌سازی Autoscaling برای Compute Engine
• 20. بهینه‌سازی اندازه VM ها (Right-sizing)
• 21. مدیریت ایمیج‌های VM و دیسک‌های Persistent
• 22. بهینه‌سازی هزینه‌های GPU در Compute Engine
• 23. معرفی Google Kubernetes Engine (GKE) و ساختار هزینه
• 24. بهینه‌سازی Node Pool ها در GKE
• 25. استفاده از Autopilot و Standard Mode در GKE برای بهینه‌سازی هزینه
• 26. Right-sizing کانتینرها در GKE
• 27. مدیریت هزینه‌های ذخیره‌سازی Persistent Disk در GKE
• 28. استراتژی‌های Autoscaling در GKE Cluster ها
• 29. هزینه‌های شبکه در GKE و راه‌کارهای کاهش آن
• 30. معرفی Cloud Run و مدل پرداخت مبتنی بر مصرف
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌ها با تنظیمات Concurrency در Cloud Run
• 32. استفاده بهینه از Cloud Functions برای سرویس‌های بدون سرور
• 33. مدیریت زمان اجرا و حافظه در Cloud Functions
• 34. بهینه‌سازی هزینه‌های App Engine (Standard vs. Flexible)
• 35. تنظیمات Scaling برای App Engine
• 36. مقایسه هزینه‌ای Compute Engine, GKE, Cloud Run, App Engine
• 37. انتخاب سرویس محاسباتی مناسب برای بخش‌های مختلف اپلیکیشن گردشگری
• 38. مقدمه‌ای بر Cloud Storage و کلاس‌های ذخیره‌سازی
• 39. انتخاب کلاس ذخیره‌سازی مناسب برای داده‌های گردشگری (Standard, Nearline, Coldline, Archive)
• 40. پیاده‌سازی مدیریت چرخه حیات (Lifecycle Management) برای Cloud Storage
• 41. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی (Operations Costs) در Cloud Storage
• 42. استفاده از Bucket Lock و Object Versioning با در نظر گرفتن هزینه
• 43. هزینه‌های انتقال داده در Cloud Storage و کاهش آنها
• 44. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی برای تصاویر و ویدئوهای با حجم بالا
• 45. معرفی Cloud SQL و مدل‌های هزینه‌ای آن
• 46. انتخاب نوع دیتابیس و نسخه مناسب (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• 47. بهینه‌سازی Instance Size و Autoscaling در Cloud SQL
• 48. مدیریت هزینه‌های Backup و Failover در Cloud SQL
• 49. معرفی Cloud Spanner برای دیتابیس‌های توزیع شده و هزینه‌های آن
• 50. بهینه‌سازی گره‌ها و ظرفیت ذخیره‌سازی در Cloud Spanner
• 51. معرفی Firestore و مدل هزینه‌ای آن (پرداخت بر اساس عملیات)
• 52. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن در Firestore برای کاهش هزینه
• 53. طراحی مدل داده در Firestore برای کارایی و هزینه
• 54. استفاده از Bigtable برای داده‌های سری زمانی و هزینه‌های آن
• 55. بهینه‌سازی کلاستر Bigtable برای Throughput و ذخیره‌سازی
• 56. معرفی Memorystore (Redis/Memcached) و بهینه‌سازی کش
• 57. انتخاب سرویس دیتابیس مناسب بر اساس حجم داده و دسترسی
• 58. مقدمه‌ای بر Cloud Networking و ساختار هزینه‌های آن
• 59. بهینه‌سازی هزینه‌های Egress (انتقال داده خروجی)
• 60. طراحی VPC و Subnet ها برای کنترل هزینه
• 61. استفاده از Private Google Access برای کاهش هزینه‌های شبکه
• 62. بهینه‌سازی Load Balancer ها و انتخاب نوع مناسب
• 63. معرفی Cloud CDN و استراتژی‌های کشینگ برای کاهش هزینه
• 64. بهینه‌سازی Origin Servers برای Cloud CDN
• 65. هزینه‌های Cloud Interconnect و Cloud VPN
• 66. مانیتورینگ هزینه‌های شبکه با Network Intelligence Center
• 67. مقدمه‌ای بر BigQuery و مدل هزینه‌ای آن
• 68. بهینه‌سازی کوئری‌ها در BigQuery برای کاهش هزینه
• 69. استفاده از پارتیشن‌بندی و کلاسترینگ در BigQuery
• 70. مدیریت Slot های BigQuery و استفاده از Flex Slots
• 71. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی در BigQuery (زمان انقضا، حذف جداول)
• 72. معرفی Dataflow و Dataproc برای پردازش داده‌های بزرگ
• 73. بهینه‌سازی Instance Type و Autoscaling در Dataflow/Dataproc
• 74. مدیریت هزینه‌های ذخیره‌سازی موقت در Dataflow/Dataproc
• 75. معرفی Vertex AI و ساختار هزینه‌ای آن
• 76. بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش مدل‌های Machine Learning
• 77. مدیریت هزینه‌های استنتاج (Prediction) مدل‌های AI/ML
• 78. استفاده از Pre-trained APIs (Vision AI, Natural Language AI) و بهینه‌سازی مصرف
• 79. کاربرد Vision AI در اپلیکیشن‌های گردشگری (تشخیص شیء، مکان) و مدیریت هزینه
• 80. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در نظرات مشتریان با NLP AI و بهینه‌سازی
• 81. برچسب‌گذاری منابع (Resource Tagging) برای تحلیل هزینه
• 82. استفاده از Google Cloud Operations Suite (Stackdriver) برای مانیتورینگ هزینه
• 83. خودکارسازی کنترل هزینه‌ها با Cloud Functions و Cloud Scheduler
• 84. پیاده‌سازی FinOps در تیم‌های توسعه و عملیات
• 85. ملاحظات هزینه در استراتژی‌های Disaster Recovery و High Availability
• 86. بهینه‌سازی هزینه برای محیط‌های Multi-region و Hybrid Cloud
• 87. مدیریت لایسنس‌های نرم‌افزاری و اثر آن بر هزینه
• 88. تحلیل و بهینه‌سازی هزینه‌های API Gateway
• 89. هزینه‌های مرتبط با امنیت (Logging, Audit Logs, VPC Service Controls)
• 90. توسعه معماری‌های Cost-efficient برای میکروسرویس‌های گردشگری
• 91. مورد کاوی: بهینه‌سازی هزینه برای یک سیستم رزرو آنلاین
• 92. مورد کاوی: کاهش هزینه در پلتفرم توصیه‌گر مقصد گردشگری
• 93. بهینه‌سازی هزینه برای مدیریت محتوای چندرسانه‌ای مقاصد گردشگری
• 94. طراحی سیستم‌های ردیابی و مدیریت موجودی با هزینه بهینه
• 95. پیاده‌سازی سیستم‌های پرداخت و دروازه‌های پرداخت با حداقل هزینه
• 96. بهینه‌سازی هزینه‌های سرویس‌های مکان‌محور (Geospatial Services)
• 97. مدیریت API های خارجی و هزینه‌های مربوط به آنها برای یکپارچه‌سازی با شرکا
• 98. استفاده از Cloud Monitoring و Cloud Logging برای شناسایی الگوهای مصرف پرهزینه
• 99. فرهنگ‌سازی FinOps و آموزش مستمر تیم‌ها در شرکت‌های گردشگری
• 100. آینده بهینه‌سازی هزینه در Google Cloud Platform و هوش مصنوعی