کتاب صوتی مدیریت و پردازش هوشمند داده‌های حجیم با استفاده از Spring Batch و Spring Boot

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و پردازش هوشمند داده‌های حجیم با استفاده از Spring Batch و Spring Boot

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های مقیاس‌پذیر سازمانی با معماری جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازش دسته‌ای در سامانه‌های سازمانی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه و چرخه حیات Spring Batch
• 3. پیکربندی محیط توسعه و پیش‌نیازهای Spring Boot
• 4. ساختار اجزای اصلی Job و Step در پردازش‌های دسته‌ای
• 5. مدیریت حافظه و منابع در اجرای پردازش‌های حجیم
• 6. کار با ItemReader برای خواندن داده از پایگاه داده
• 7. پیاده‌سازی ItemProcessor جهت پردازش و تبدیل داده‌ها
• 8. انتقال داده‌ها به مقاصد مختلف با ItemWriter
• 9. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها در Spring Batch
• 10. استفاده از JobRepository برای پایش وضعیت اجرای پردازش‌ها
• 11. استراتژی‌های مدیریت خطا و مکانیزم‌های بازگشت (Retry)
• 12. به‌کارگیری Skip Logic در پردازش رکوردهای ناقص
• 13. اجرای موازی پردازش‌ها با استفاده از Multi-threaded Step
• 14. استفاده از Partitioning برای توزیع بار پردازشی در مقیاس بزرگ
• 15. مدیریت اجرای ترتیبی و شرطی Jobها (Job Flow)
• 16. طراحی و پیاده‌سازی Jobهای زمان‌بندی شده با TaskScheduler
• 17. یکپارچه‌سازی Spring Batch با سیستم‌های پیام‌رسان (Messaging)
• 18. کار با فایل‌های تخت (Flat Files) و فرمت‌های استاندارد داده‌ای
• 19. اتصال به سرویس‌های وب و APIهای داخلی در فرآیندهای دسته‌ای
• 20. امنیت در تبادل داده‌ها با رعایت پروتکل‌های داخلی
• 21. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از Chunk-oriented Processing
• 22. تست واحد و تست یکپارچگی برای پردازش‌های دسته‌ای
• 23. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری پردازش‌ها با Spring Boot Actuator
• 24. استفاده از دیتابیس‌های توزیع شده در معماری‌های کلان
• 25. مدیریت پیکربندی‌های محیطی در مقیاس سازمانی
• 26. استقرار و اجرای Spring Batch در محیط‌های Containerized
• 27. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی
• 28. مدیریت حافظه و جلوگیری از نشت حافظه (Memory Leak) در پردازش‌های طولانی
• 29. استفاده از Spring Cloud Task برای مدیریت چرخه حیات Jobها
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های گزارش‌گیری خودکار از پردازش‌های حجیم
• 31. ارزیابی کارایی و تحلیل گلوگاه‌های پردازشی
• 32. اصول نگهداری و پشتیبانی از سامانه‌های پردازش داده حجیم