کتاب صوتی تحلیل و پیش‌بینی هزینه‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و پیش‌بینی هزینه‌های ابری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های فنی

موضوع میانی: بهینه‌سازی هزینه ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه محاسبات ابری
• 2. مدل‌های استقرار ابر: عمومی، خصوصی، ترکیبی
• 3. مزایای استفاده از ابر برای تحلیل هزینه
• 4. معرفی سرویس‌های رایج ابری: AWS، Azure، GCP
• 5. شناسایی منابع هزینه‌بر در محیط ابری
• 6. مدل‌های قیمت‌گذاری خدمات ابری
• 7. هزینه‌های محاسباتی: CPU، حافظه، ذخیره‌سازی
• 8. هزینه‌های شبکه: پهنای باند، انتقال داده
• 9. هزینه‌های ذخیره‌سازی: انواع ذخیره‌سازی و قیمت‌ها
• 10. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی با انتخاب نوع نمونه
• 11. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی با انتخاب لایه مناسب
• 12. بررسی ابزارهای مانیتورینگ هزینه‌ها در AWS
• 13. بررسی ابزارهای مانیتورینگ هزینه‌ها در Azure
• 14. بررسی ابزارهای مانیتورینگ هزینه‌ها در GCP
• 15. تحلیل الگوهای مصرف و شناسایی موارد غیرضروری
• 16. استفاده از Reserved Instances برای کاهش هزینه‌ها
• 17. استفاده از Spot Instances برای کاهش هزینه‌ها
• 18. استفاده از Savings Plans در AWS
• 19. استفاده از Committed Use Discounts در GCP
• 20. استفاده از Azure Hybrid Benefit
• 21. اتوماسیون مدیریت هزینه‌ها با استفاده از اسکریپت‌ها
• 22. استفاده از سیاست‌های بودجه‌بندی و هشدار
• 23. بهینه‌سازی هزینه‌های پایگاه داده ابری
• 24. بهینه‌سازی هزینه‌های سرویس‌های Container
• 25. بهینه‌سازی هزینه‌های سرویس‌های Serverless
• 26. استفاده از ابزارهای Third-Party برای مدیریت هزینه‌ها
• 27. پیش‌بینی هزینه‌های ابری با استفاده از داده‌های تاریخی
• 28. مدل‌سازی هزینه‌ها برای برنامه‌های کاربردی جدید
• 29. ارزیابی ROI (بازگشت سرمایه) برای مهاجرت به ابر
• 30. بررسی تاثیر معماری بر هزینه‌های ابری
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌ها با استفاده از Auto Scaling
• 32. مقایسه هزینه‌های خدمات مشابه در پلتفرم‌های مختلف
• 33. تحلیل هزینه‌های مربوط به پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 34. بهینه‌سازی هزینه‌های مربوط به امنیت ابری
• 35. استفاده از Tagging برای تخصیص هزینه‌ها به بخش‌های مختلف
• 36. گزارش‌دهی و داشبوردهای مدیریت هزینه
• 37. بهینه‌سازی هزینه‌های مربوط به DevOps
• 38. بهینه‌سازی هزینه‌های Big Data در ابر
• 39. بهینه‌سازی هزینه‌های Machine Learning در ابر
• 40. بهینه‌سازی هزینه‌های Disaster Recovery در ابر
• 41. بهینه‌سازی هزینه‌های توسعه و تست در ابر
• 42. بهینه‌سازی هزینه‌های تحلیل داده‌های لاگ
• 43. بهینه‌سازی هزینه‌های Identity and Access Management
• 44. بهینه‌سازی هزینه‌های Network Security
• 45. بهینه‌سازی هزینه‌های Data Analytics