کتاب صوتی طراحی و استقرار پایگاه داده جامع سازمانی برای SAP در Google Cloud Platform

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و استقرار پایگاه داده جامع سازمانی برای SAP در Google Cloud Platform

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده در محیط ابری

موضوع میانی: پیاده‌سازی زیرساخت داده سازمانی با استفاده از فناوری‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زیرساخت داده سازمانی
• 2. اصول طراحی پایگاه داده در محیط ابری
• 3. مبانی Google Cloud Platform (GCP)
• 4. معماری داده سازمانی در GCP
• 5. مفاهیم SAP و اهمیت داده در آن
• 6. انتخاب سرویس‌های ذخیره‌سازی GCP
• 7. Google Cloud Storage (GCS) برای داده‌های SAP
• 8. Google Compute Engine (GCE) برای بارهای کاری SAP
• 9. Google Kubernetes Engine (GKE) برای برنامه‌های SAP
• 10. شبکه‌بندی در GCP برای SAP
• 11. امنیت داده در GCP
• 12. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
• 13. رمزنگاری داده در GCP
• 14. پایش و ثبت وقایع (Logging & Monitoring) در GCP
• 15. زیرساخت داده برای SAP S/4HANA
• 16. پایگاه داده SAP HANA در GCP
• 17. استقرار SAP HANA بر روی GCE
• 18. مدیریت پایگاه داده SAP HANA در GCP
• 19. انتخاب روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی برای SAP HANA
• 20. اتصال SAP به سرویس‌های داده GCP
• 21. APIهای GCP برای دسترسی به داده
• 22. ابزارهای ETL در GCP
• 23. Google Cloud Dataflow برای پردازش داده
• 24. Google Cloud Dataproc برای Hadoop و Spark
• 25. Google Cloud BigQuery برای تحلیل داده
• 26. مقدمه‌ای بر BigQuery
• 27. ساختار داده در BigQuery
• 28. کوئری‌نویسی در BigQuery
• 29. بهینه‌سازی عملکرد BigQuery
• 30. مدل‌سازی داده در BigQuery
• 31. امنیت در BigQuery
• 32. یکپارچه‌سازی BigQuery با SAP
• 33. Google Cloud Pub/Sub برای جریان داده
• 34. مفاهیم جریان داده در GCP
• 35. طراحی معماری جریان داده برای SAP
• 36. پیاده‌سازی جریان داده با Pub/Sub
• 37. پردازش داده‌های جریانی با Dataflow
• 38. استفاده از Dataflow برای داده‌های SAP
• 39. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) در GCP
• 40. استراتژی‌های مدیریت داده در GCP
• 41. حاکمیت داده (Data Governance) در GCP
• 42. کیفیت داده (Data Quality) در GCP
• 43. خط مشی‌های دسترسی به داده
• 44. مدیریت چرخه عمر داده
• 45. پایگاه داده‌های NoSQL در GCP
• 46. Google Cloud Firestore
• 47. Google Cloud Bigtable
• 48. کاربرد NoSQL برای داده‌های SAP
• 49. هوش تجاری (BI) و تحلیل در GCP
• 50. Google Looker برای هوش تجاری
• 51. طراحی داشبوردهای BI برای SAP
• 52. تحلیل پیشرفته داده در GCP
• 53. یادگیری ماشین (ML) در GCP
• 54. Google AI Platform
• 55. استفاده از ML برای پیش‌بینی داده‌های SAP
• 56. امنیت داده در مرحله تحلیل
• 57. پایش و بهینه‌سازی زیرساخت داده
• 58. مدیریت هزینه در GCP
• 59. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 60. بررسی عملکرد زیرساخت داده
• 61. تست و اعتبارسنجی پایگاه داده
• 62. مستندسازی زیرساخت داده
• 63. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری
• 64. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 65. ارزیابی امنیتی زیرساخت
• 66. پیوستن به استانداردهای حاکمیت داده
• 67. آموزش تیم داده
• 68. توسعه مستمر پایگاه داده
• 69. استقرار زیرساخت داده برای SAP BW/4HANA
• 70. مدیریت داده‌های SAP BW/4HANA در GCP
• 71. یکپارچه‌سازی SAP BW/4HANA با BigQuery
• 72. استفاده از GKE برای استقرار برنامه‌های داده SAP
• 73. مدیریت کانتینرها برای بارهای کاری داده SAP
• 74. امنیت در محیط کانتینری GCP
• 75. پایش و مدیریت برنامه‌های داده در GKE
• 76. استقرار پایگاه داده‌های رابطه‌ای در GCP
• 77. Cloud SQL برای MySQL و PostgreSQL
• 78. کاربرد Cloud SQL برای داده‌های SAP
• 79. استقرار پایگاه داده‌های تخصصی SAP در GCP
• 80. ملاحظات عملکردی برای پایگاه داده‌های SAP
• 81. بهینه‌سازی I/O برای بارهای کاری SAP
• 82. استفاده از حافظه نهان (Caching) در GCP
• 83. مدیریت تنظیمات پایگاه داده SAP
• 84. پشتیبان‌گیری و بازیابی در سطح پایگاه داده
• 85. استراتژی‌های بازیابی سریع برای SAP
• 86. تست بازیابی فاجعه
• 87. مدیریت داده‌های حساس در GCP
• 88. رعایت مقررات حفاظت از داده
• 89. پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی دقیق
• 90. مستندسازی کامل معماری داده
• 91. ارزیابی و به‌روزرسانی مداوم زیرساخت
• 92. اصول طراحی پایدار برای زیرساخت داده
• 93. فرهنگ داده سازمانی
• 94. تعهد به امنیت داده
• 95. برنامه‌ریزی برای تحول دیجیتال با داده
• 96. مدیریت مؤثر داده در محیط ابری