اکسپرس 24
کتاب طراحی Auto-Scaling برای سرویس‌های Time Series

کتاب طراحی Auto-Scaling برای سرویس‌های Time Series

تگ‌ها: auto-scaling cloud-native DevOps distributed systems Grafana IoT data Java server JVM tuning Kubernetes microservices observability Prometheus scalability time series time series database

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی Auto-Scaling برای سرویس‌های Time Series

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار سمت سرور با جاوا

موضوع میانی: طراحی پایگاه داده های Distributed Distributed Time Series Database با جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی داده‌های سری زمانی و ویژگی‌های بار کاری
  • 2. مقایسه پایگاه‌های داده سری زمانی و معماری‌های پراکنده
  • 3. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در سرویس‌های سروری جاوا
  • 4. انگیزه‌های نیاز به Auto-Scaling برای داده‌های سری زمانی
  • 5. مفاهیم پایه‌ای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
  • 6. معماری مايكروسرویسی سرویس‌های سری زمانی با جاوا
  • 7. Spring Boot و زیرساخت سمت سرور برای دیتاپایپ‌های سری زمانی
  • 8. Java Concurrency و مدیریت ترد برای نویسندگی سریع داده
  • 9. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی JVM برای بارهای سری زمانی
  • 10. Garbage Collection tuning برای دیتابیس‌های سری زمانی
  • 11. الگوهای نوشتار بالا (Write-Heavy) و اتصال دیتابیس
  • 12. Connection Pooling و مدیریت منابع دیتابیس
  • 13. شکستن داده‌ها (Sharding) برای سری زمانی
  • 14. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی بر اساس timestamp و tag
  • 15. Replication و نوشتار پذیر در سری زمانی
  • 16. CAP Theorem و گزینش‌های معماری برای TSDB
  • 17. Consensus الگوریتم‌ها (Raft) در دیتابیس‌های پراکنده
  • 18. Event Sourcing و ذخیره‌سازی سری زمانی
  • 19. Apache Kafka و پایپ‌لاین نوشتار سری زمانی
  • 20. Backpressure و کنترل جریان ورودی داده
  • 21. Rate Limiting و حفاظت از سرویس در بار بالا
  • 22. الگوهای Ingestion Pipeline با جاوا
  • 23. طراحی Schema و مدل‌سازی سری زمانی
  • 24. فشرده‌سازی داده‌های سری زمانی و بهینه‌سازی ذخیره‌سازی
  • 25. Indexing استراتژی‌ها برای کوئری‌های سری زمانی
  • 26. Hot/Cold Storage Tiers و سیاست حفظ داده
  • 27. Downsampling و تجمیع داده‌های سری زمانی
  • 28. Query Optimization برای دیتابیس‌های سری زمانی
  • 29. Read Replica و مقیاس‌پذیری خواندن
  • 30. Caching استراتژی‌ها برای داده‌های سری زمانی
  • 31. مفاهیم کانتینریزیشن و Docker برای سرویس‌های TSDB
  • 32. Kubernetes و مدیریت کانتینرهای جاوا
  • 33. HPA و VPA در کوبرنتیس برای سرویس‌های سری زمانی
  • 34. معیارهای مقیاس‌پذیری: CPU، Memory و Custom Metrics
  • 35. مقیاس‌پذیری مبتنی بر Latency و QPS سرویس‌های TSDB
  • 36. Predictive Auto-Scaling و پیش‌بینی بار
  • 37. الگوریتم‌های Threshold-Based Scaling
  • 38. Machine Learning برای پیش‌بینی بار و مقیاس‌پذیری
  • 39. Load Balancing و توزیع ترافیک ورودی
  • 40. Circuit Breaker و Resiliency در سرویس‌های مقیاس‌پذیر
  • 41. Service Mesh و ارتباط بین نودهای TSDB
  • 42. Distributed Tracing و مشکل‌یابی مقیاس‌پذیری
  • 43. Logging و Observability سرویس‌های سری زمانی
  • 44. Alerting و خودکاری Remediation
  • 45. استراتژی‌های Deploy: Blue-Green و Canary
  • 46. CI/CD برای سرویس‌های خودمقیاس‌پذیر
  • 47. Testing رفتار Auto-Scaling
  • 48. Chaos Engineering و تست تحمل بار
  • 49. Benchmarking و اندازه‌گیری عملکرد
  • 50. Resource Quotas و Limit مدیریت هزینه
  • 51. بهینه‌سازی هزینه مقیاس‌پذیری در ابر
  • 52. Serverless و TSDB: فرصت و چالش
  • 53. Edge Computing برای داده‌های سری زمانی IoT
  • 54. سيناريوهای واقعی: مالی، IoT و صنعتی
  • 55. معماری‌های مرجع و Best Practices
  • 56. طراحی معکوس: از نیاز به معماری Auto-Scaling
  • 57. مقایسه راهکارها: InfluxDB، TimescaleDB، VictoriaMetrics
  • 58. مهاجرت دیتابیس سری زمانی موجود به معماری مقیاس‌پذیر
  • 59. نکات عملی نصب و پیکربندی در تولید
  • 60. مستندسازی و Runbook مقیاس‌پذیری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.