کتاب صوتی بهینه‌سازی محاسبات ابری با رویکرد Serverless در Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی محاسبات ابری با رویکرد Serverless در Databricks

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش ابری و معماری‌های نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و مزایای آن
• 2. آشنایی با معماری‌های نوین نرم‌افزاری
• 3. مبانی فناوری Serverless
• 4. مفهوم و کاربردهای Databricks
• 5. معماری Databricks و اجزای کلیدی آن
• 6. پردازش ابری در Databricks
• 7. مزایای استفاده از Serverless در Databricks
• 8. مقایسه Serverless با معماری‌های سنتی
• 9. انتخاب پلتفرم مناسب برای محاسبات ابری
• 10. مراحل اولیه راه‌اندازی Serverless در Databricks
• 11. مدیریت منابع در محیط Serverless
• 12. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسبات ابری
• 13. ملاحظات امنیتی در Serverless Databricks
• 14. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 15. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت
• 16. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 17. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ
• 18. پایش عملکرد سرویس‌های Serverless
• 19. تشخیص و رفع اشکال در محیط ابری
• 20. اصول توسعه برنامه‌های Serverless
• 21. طراحی معماری‌های Serverless منعطف
• 22. استفاده از توابع Serverless برای پردازش داده
• 23. مدیریت داده‌های جریانی با Serverless
• 24. پردازش دسته‌ای داده‌ها با رویکرد Serverless
• 25. اتصال Serverless به منابع داده خارجی
• 26. یکپارچه‌سازی سرویس‌های مختلف در Databricks
• 27. استفاده از APIها در معماری Serverless
• 28. میکروسرویس‌ها و Serverless
• 29. طراحی میکروسرویس‌های مقیاس‌پذیر
• 30. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 31. مدیریت چرخه عمر میکروسرویس‌ها
• 32. تست و استقرار میکروسرویس‌ها
• 33. اصول DevOps در محیط Serverless
• 34. اتوماسیون فرآیندهای توسعه و استقرار
• 35. مدیریت پیکربندی در محیط ابری
• 36. استفاده از ابزارهای CI/CD
• 37. ارتباط Serverless با داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 38. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 39. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Serverless
• 40. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری
• 41. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 42. پایش و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. کاربرد Serverless در تحلیل کلان‌داده
• 44. پردازش داده‌های حجیم با Databricks
• 45. استفاده از Spark در Databricks
• 46. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Spark
• 47. مدیریت حافظه در Spark
• 48. تکنیک‌های موازی‌سازی در پردازش داده
• 49. کاربردهای Serverless در هوش تجاری
• 50. ساخت داشبوردهای تحلیلی با Databricks
• 51. تجسم داده‌ها در محیط ابری
• 52. گزارش‌گیری خودکار و زمان‌بندی شده
• 53. کاربرد Serverless در اتوماسیون فرآیندها
• 54. طراحی فلوچارت‌های کاری با Databricks
• 55. اتصال به سیستم‌های سازمانی
• 56. مدیریت وظایف زمان‌بندی شده
• 57. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 58. ملاحظات قانونی و شرعی در فناوری اطلاعات
• 59. قوانین مربوط به مالکیت فکری و نرم‌افزار
• 60. مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 61. استانداردهای ایمنی و امنیت سایبری
• 62. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی کاربران
• 63. احکام شرعی مربوط به معاملات الکترونیکی
• 64. ضوابط مربوط به محتوای دیجیتال
• 65. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌ها و اطلاعات
• 66. اصول اخلاقی در مهندسی نرم‌افزار
• 67. مسئولیت اجتماعی توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• 68. کاربرد Serverless در اینترنت اشیاء (IoT)
• 69. جمع‌آوری داده از دستگاه‌های IoT
• 70. پردازش و تحلیل داده‌های IoT
• 71. اتصال دستگاه‌های IoT به پلتفرم ابری
• 72. امنیت در سیستم‌های IoT
• 73. کاربرد Serverless در بلاک‌چین (بدون رمزارز)
• 74. مبانی فناوری بلاک‌چین
• 75. کاربرد بلاک‌چین در ثبت و توزیع اطلاعات
• 76. مدیریت هویت دیجیتال با بلاک‌چین
• 77. امنیت و شفافیت در بلاک‌چین
• 78. معماری‌های محاسبات لبه (Edge Computing)
• 79. پردازش داده در نزدیکی منبع تولید
• 80. مزایای محاسبات لبه
• 81. مقایسه Edge Computing با Cloud Computing
• 82. کاربرد Edge Computing در صنایع مختلف
• 83. مباحث پیشرفته در معماری‌های ابری
• 84. معماری‌های چند ابری (Multi-Cloud)
• 85. مدیریت منابع در محیط چند ابری
• 86. امنیت در معماری‌های چند ابری
• 87. چالش‌ها و فرصت‌های محاسبات ابری
• 88. آینده محاسبات ابری و Serverless
• 89. روندهای نوظهور در فناوری ابری
• 90. تاثیر Serverless بر نوآوری در کسب‌وکار
• 91. استراتژی‌های مهاجرت به ابر
• 92. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های ابری
• 93. نکات کلیدی برای موفقیت در Serverless Databricks
• 94. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفق Serverless در صنعت
• 95. پیش‌بینی چالش‌های آینده در محاسبات ابری
• 96. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی ابر
• 97. نکات پایانی برای مدیران و توسعه‌دهندگان
• 98. کاربرد Serverless در تحلیل داده‌های پزشکی
• 99. امنیت داده‌های حساس پزشکی در ابر
• 100. پردازش داده‌های تحقیقاتی پزشکی