دانلود رایگان دوره: بهینه‌سازی عملکرد بک‌اند 2024-3

معرفی دوره

در این دوره جامع و کاربردی که از جدیدترین نسخه‌های ارائه شده، مهندسین نرم‌افزار یاد می‌گیرند چگونه عملکرد سرورها و سرویس‌های بک‌اند را به شکل حرفه‌ای بهینه‌سازی کنند. با تمرکز ویژه بر تاخیر پایین، بهره‌وری منابع و مقیاس‌پذیری، شرکت‌کنندگان گام‌به‌گام با تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته مانند پروفایلینگ، کشینگ، بارگذاری توزیع‌شده و طراحی معماری میکروسرویس آشنا می‌شوند.

آنچه در دوره خواهید آموخت

• تحلیل و پروفایلینگ درخواست‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند New Relic و Jaeger.
• روش‌های کشینگ (In-memory، Redis، CDN) برای کاهش بار دیتابیس و افزایش سرعت پاسخگویی.
• استفاده از Queue و Message Brokerها (RabbitMQ، Kafka) جهت پردازش ناهمزمان و توزیع بار.
• بهینه‌سازی کار با دیتابیس‌های رابطه‌ای و NoSQL (Query Tuning، Indexing، Sharding).
• استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی روی کلسترهای Docker و Kubernetes.
• پیاده‌سازی Load Balancing و Auto Scaling در ابرهای عمومی (AWS، Azure).
• اصول طراحی معماری Microservices و نحوه اندازه‌گیری کارایی بین سرویس‌ها.
• تکنیک‌های Profiling at Scale برای برنامه‌های با میلیون‌ها درخواست در روز.

  مزایا و دستاوردها

  • کاهش محسوس Latency تا 50٪ در سناریوهای واقعی.
  • بهبود Throughput و امکان پاسخگویی به میلیون‌ها درخواست هم‌زمان.
  • صرفه‌جویی در هزینه‌های سرور با بهینه‌سازی منابع.
  • افزایش پایداری سیستم و جلوگیری از Bottleneckهای مخرب.
  • کسب مهارت در ابزارهای استاندارد صنعت و بهبود CV مهندسان بک‌اند.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی با زبان‌های بک‌اند مانند Node.js، Python یا Java.
    • دانش ابتدایی از مفاهیم RESTful API و پروتکل HTTP.
    • تجربه کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL.
    • آشنایی مقدماتی با مفاهیم Docker و مخزن کد (Git).

      در صورت نداشتن هر یک از موارد بالا، پیش از شروع دوره مطالعه منابع اولیه توصیه می‌شود.

      سرفصل‌های دوره

      • بخش 1: مبانی عملکرد بک‌اند و معیارهای کلیدی
      • بخش 2: ابزارهای پروفایلینگ و مانیتورینگ
      • بخش 3: کشینگ و معماری CDN
      • بخش 4: بهینه‌سازی دیتابیس و طراحی ایندکس
      • بخش 5: صف‌ها و پردازش ناهمزمان
      • بخش 6: مقیاس‌پذیری افقی با Kubernetes
      • بخش 7: Load Balancing و Auto Scaling در محیط ابری
      • بخش 8: میکروسرویس‌ها و معماری توزیع‌شده
      • بخش 9: تست استرس و شبیه‌سازی ترافیک واقعی
      • بخش 10: جمع‌بندی و تمرین نهایی پروژه عملی

        مثال‌های عملی

        در هر فصل از دوره، مثال‌های کاربردی از پروژه‌های واقعی ارائه می‌شود تا با چالش‌های معمول مانند Queue Backlog، Hotspot دیتابیس و Network Latency آشنا شوید.

        • بهینه‌سازی API ثبت نام کاربر با Redis Caching و کاهش بیش از 70٪ در زمان پاسخ.
        • پروفایلینگ یک سرویس پردازش تصویر در Node.js و یافتن Memory Leak.
        • راه‌اندازی Auto Scaling گروهی از کانتینرها در AWS ECS و مدیریت ترافیک بالا.
        • مقایسه عملکرد دیتابیس MySQL با PostgreSQL در سناریوی خواندن/ نوشتن بالا.

          نکات کلیدی برای بهینه‌سازی

          • همیشه ابتدا پروفایلینگ کنید تا نقطه‌ی گلوگاه را شناسایی کنید.
          • از کش‌های موقت و توزیع‌شده برای بارگذاری استاتیک و پاسخ‌های کم‌تغییر استفاده کنید.
          • معماری میکروسرویس را با دقت طراحی کنید تا وابستگی‌های مخرب ایجاد نشود.
          • تست‌های استرس را به‌صورت مداوم در چرخه CI/ CD خود بگنجانید.
          • از مانیتورینگ بلادرنگ بهره بگیرید تا قبل از وقوع مشکل، اخطار دریافت کنید.

            جمع‌بندی و پیشنهادات

            این دوره مناسب مدیران فنی، مهندسین بک‌اند و توسعه‌دهندگانی است که به دنبال افزایش کارایی سیستم‌های خود هستند. با گذراندن این دوره و انجام تمرین‌های عملی، مهارت شما در بهینه‌سازی عملکرد به سطح حرفه‌ای خواهد رسید و می‌توانید سرویس‌هایی با مقیاس بالا و پایداری مثال‌زدنی ارائه دهید.

            هم‌اکنون می‌توانید دانلود رایگان این دوره را آغاز کنید و با بهره‌گیری از مطالب به‌روز و پروژه‌های عملی، عملکرد بک‌اند خود را در سال 2024 متحول نمایید.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.