کتاب صوتی طراحی معماری‌های با دسترسی‌پذیری بالا (High Availability) برای سرویس‌های یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی معماری‌های با دسترسی‌پذیری بالا (High Availability) برای سرویس‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی یادگیری ماشین و MLOps

موضوع میانی: معماری زیرساخت و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی دسترسی‌پذیری بالا (HA) و تاب‌آوری در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 2. شاخص‌های کلیدی SLA، SLO، RTO و RPO در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 3. شناسایی نقاط منفرد خرابی (SPOF) در خطوط لوله یادگیری ماشین
• 4. معماری توزیع‌شده و استراتژی‌های Redundancy برای مدل‌های عملیاتی
• 5. توازن بار (Load Balancing) تخصصی برای ترافیک استنتاج (Inference)
• 6. تکنیک‌های Rate Limiting و Throttling برای جلوگیری از اشباع سرویس
• 7. استراتژی‌های Auto-scaling برای بارهای کاری GPU و CPU
• 8. معماری Failover خودکار در سیستم‌های سروینگ مدل
• 9. مدیریت حالت (State Management) و ذخیره‌سازی توزیع‌شده داده‌ها
• 10. معماری Feature Storeهای توزیع‌شده و با دسترسی‌پذیری بالا
• 11. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و کش‌سازی (Caching) پیش‌بینی‌ها برای کاهش تاخیر
• 12. پیاده‌سازی الگوی Circuit Breaker در فراخوانی مدل‌ها
• 13. معماری Multi-Region و Multi-Cloud برای سرویس‌های یادگیری ماشین
• 14. تکنیک‌های استقرار Canary Deployment و Blue-Green برای مدل‌های عملیاتی
• 15. مدیریت نسخه و Rollback سریع مدل‌ها بدون قطع سرویس (Zero-Downtime)
• 16. طراحی خط لوله بازآموزی (Retraining) تاب‌آور و مقاوم در برابر خطا
• 17. پایش هوشمند سلامتی زیرساخت و مدل (Health Checks & Probes)
• 18. مدیریت Drift داده و مدل (Concept & Data Drift) در سیستم‌های زنده
• 19. شناسایی و مدیریت تخریب تدریجی عملکرد (Graceful Degradation)
• 20. طراحی سیستم‌های صف‌بندی پیام (Message Queues) برای استنتاج ناهمگام
• 21. تکنیک‌های Isolation و Resource Quotas در کوبرنتیز برای MLOps
• 22. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی پس از فاجعه (Disaster Recovery)
• 23. امنیت و کنترل دسترسی در سیستم‌های HA یادگیری ماشین
• 24. تست تاب‌آوری و مهندسی آشوب (Chaos Engineering) در زیرساخت‌های ML
• 25. روش‌های ارزیابی و شبیه‌سازی خرابی در محیط‌های عملیاتی