کتاب صوتی طراحی Alertهای هوشمند برای Eviction، Memory Fragmentation و Slow Queries

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی Alertهای هوشمند برای Eviction، Memory Fragmentation و Slow Queries

موضوع کلی: زیرساخت‌های فناوری اطلاعات و رایانش ابری (Cloud Computing)

موضوع میانی: مدیریت حافظه‌های کش و بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده
• 2. اهمیت Alerting در مدیریت پایگاه داده
• 3. معرفی مفهوم Eviction و انواع آن
• 4. شناسایی الگوهای Eviction در پایگاه داده
• 5. تاثیر Eviction بر عملکرد سیستم
• 6. طراحی Alert برای Eviction بر اساس آستانه‌های کلیدی
• 7. معرفی Memory Fragmentation و علل ایجاد آن
• 8. تاثیر Memory Fragmentation بر کارایی پایگاه داده
• 9. روش‌های تشخیص Memory Fragmentation
• 10. طراحی Alert برای Memory Fragmentation بر اساس معیارهای هشدار
• 11. بررسی Slow Queries و انواع آن‌ها
• 12. شناسایی Slow Queries با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 13. تحلیل Query Plan برای تشخیص گلوگاه‌ها
• 14. طراحی Alert برای Slow Queries بر اساس زمان اجرا
• 15. طراحی Alert برای Slow Queries بر اساس منابع مصرفی
• 16. تنظیم آستانه‌های مناسب برای Alertها
• 17. روش‌های کاهش False Positive در Alerting
• 18. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ متن‌باز برای Alerting
• 19. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ تجاری برای Alerting
• 20. یکپارچه‌سازی Alertها با سیستم‌های Notification
• 21. ارسال Alert از طریق ایمیل، Slack و PagerDuty
• 22. اتوماسیون پاسخ به Alertها
• 23. نویسندگی Playbook برای پاسخ به Alertها
• 24. استفاده از Dashboardها برای تجسم داده‌های Alert
• 25. بهینه‌سازی Queryها برای کاهش Eviction و Fragmentation
• 26. تنظیم پارامترهای پایگاه داده برای بهبود عملکرد
• 27. رابطه بین Indexing و Eviction
• 28. استفاده از Cacheهای مختلف برای کاهش بار روی پایگاه داده
• 29. مانیتورینگ Cache Hit Ratio
• 30. استفاده از Poolerها برای مدیریت Connection
• 31. بهینه‌سازی Connection Poolها
• 32. مانیتورینگ و Alerting بر روی Replication Lag
• 33. Alerting بر اساس latency و throughput
• 34. معماری‌های Alerting توزیع‌شده
• 35. مقایسه روش‌های Alerting مبتنی بر آستانه و Machine Learning
• 36. پیش‌بینی مشکلات عملکرد با استفاده از Machine Learning
• 37. Alerting هوشمند بر اساس تحلیل Logها
• 38. استفاده از Prometheus و Grafana برای مانیتورینگ و Alerting
• 39. استفاده از Elasticsearch، Logstash و Kibana (ELK) Stack
• 40. Alerting در محیط‌های Containerized (Docker, Kubernetes)
• 41. Alerting در پایگاه داده‌های NoSQL
• 42. Alerting در سرویس‌های پایگاه داده ابری (AWS RDS, Azure SQL, Google Cloud SQL)
• 43. بهترین روش‌ها برای طراحی Alertهای موثر
• 44. عیب‌یابی مشکلات Alerting