, ,

کتاب بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری خودکار و هزینه‌ها در Kubernetes با Karpenter و KEDA

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری خودکار و هزینه‌ها در Kubernetes با Karpenter و KEDA

موضوع کلی: رایانش ابری و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

موضوع میانی: مدیریت خودکار منابع در محیط‌های ابری

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و مقیاس‌پذیری
  • 2. مبانی Kubernetes و مدیریت کانتینر
  • 3. معرفی مفاهیم مقیاس‌پذیری خودکار (Auto Scaling)
  • 4. چالش‌های مقیاس‌پذیری سنتی در Kubernetes
  • 5. معرفی Karpenter برای مدیریت خودکار نودها
  • 6. نصب و پیکربندی اولیه Karpenter
  • 7. اصول کار Karpenter: Provisionerها و Provisioning
  • 8. مدیریت هزینه‌ها با Karpenter: بهینه‌سازی استفاده از منابع
  • 9. تنظیمات پیشرفته Karpenter: Constraints و Requirements
  • 10. استفاده از Karpenter برای مقیاس‌پذیری افقی Podها
  • 11. مقدمه‌ای بر KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling)
  • 12. معماری KEDA و انواع Scalerها
  • 13. نصب و پیکربندی KEDA
  • 14. استفاده از KEDA برای مقیاس‌پذیری مبتنی بر رویداد
  • 15. Scalerهای رایج KEDA: HTTP، Kafka، RabbitMQ
  • 16. Scalerهای سفارشی (Custom Scalers) در KEDA
  • 17. مدیریت مقیاس‌پذیری مبتنی بر صف‌ها با KEDA
  • 18. استفاده از KEDA برای مقیاس‌پذیری مبتنی بر زمان‌بندی
  • 19. ترکیب Karpenter و KEDA برای مقیاس‌پذیری جامع
  • 20. سناریوهای عملیاتی ترکیب Karpenter و KEDA
  • 21. بهینه‌سازی هزینه‌ها با استفاده ترکیبی
  • 22. معرفی CRaC (Coordinated Restore at Checkpoint)
  • 23. مبانی Checkpointing در برنامه‌های کاربردی
  • 24. مزایای CRaC برای کاهش زمان راه‌اندازی
  • 25. نحوه ادغام CRaC با Kubernetes
  • 26. بهینه‌سازی زمان راه‌اندازی برنامه‌های کاربردی با CRaC
  • 27. استفاده از CRaC برای کاهش هزینه‌ها در سناریوهای خاص
  • 28. چالش‌ها و ملاحظات استفاده از CRaC
  • 29. معرفی ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ در Kubernetes
  • 30. مانیتورینگ مقیاس‌پذیری خودکار با Prometheus و Grafana
  • 31. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها برای بهبود عملکرد
  • 32. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 33. مدیریت هزینه‌ها: شناسایی منابع بلااستفاده
  • 34. بهینه‌سازی تخصیص منابع (Resource Requests/Limits)
  • 35. استراتژی‌های کاهش هزینه‌های زیرساخت ابری
  • 36. مدیریت چرخه عمر Podها و Deploymentها
  • 37. اصول طراحی برنامه‌های مقیاس‌پذیر
  • 38. معماری میکروسرویس و مقیاس‌پذیری
  • 39. ملاحظات امنیتی در مقیاس‌پذیری خودکار
  • 40. مدیریت پیکربندی در محیط‌های مقیاس‌پذیر
  • 41. استفاده از GitOps برای مدیریت زیرساخت
  • 42. مقدمه‌ای بر CI/CD در Kubernetes
  • 43. اتوماسیون استقرار و مقیاس‌پذیری
  • 44. آزمون‌های مقیاس‌پذیری و بار (Load Testing)
  • 45. تحلیل نتایج آزمون‌های بار
  • 46. بهبود مستمر مقیاس‌پذیری و هزینه‌ها
  • 47. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استفاده از خدمات ابری (در چارچوب ایران)
  • 48. استانداردهای حاکمیت داده در رایانش ابری
  • 49. امنیت اطلاعات در سرویس‌های ابری
  • 50. استفاده از خدمات ابری مطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 51. مبانی شبکه‌بندی در Kubernetes
  • 52. مدیریت ترافیک ورودی (Ingress)
  • 53. استفاده از Service Mesh برای مدیریت ارتباطات
  • 54. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی در Kubernetes
  • 55. مدیریت Persistent Volumes و Persistent Volume Claims
  • 56. انتخاب استراتژی ذخیره‌سازی مناسب
  • 57. مبانی امنیت در Kubernetes
  • 58. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 59. مدیریت Secretها و ConfigMapها
  • 60. استفاده از Network Policies برای امنیت شبکه
  • 61. مقدمه‌ای بر مانیتورینگ و هشداردهی
  • 62. طراحی سیستم‌های مانیتورینگ مقیاس‌پذیر
  • 63. پیاده‌سازی هشدارهای مؤثر
  • 64. مدیریت رویدادها و ریشه‌یابی مشکلات
  • 65. مقدمه‌ای بر اتوماسیون زیرساخت
  • 66. استفاده از ابزارهای Infrastructure as Code (IaC)
  • 67. مدیریت پیکربندی با Ansible یا Terraform (با تأکید بر چارچوب داخلی)
  • 68. ملاحظات مربوط به ارائه‌دهندگان خدمات ابری داخلی
  • 69. استفاده از خدمات ابری منطبق با مقررات ملی
  • 70. مدیریت هزینه‌ها در ارائه‌دهندگان ابری داخلی
  • 71. معرفی مفاهیم جدید در مقیاس‌پذیری Kubernetes
  • 72. بررسی روندهای آینده در مقیاس‌پذیری ابری
  • 73. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ
  • 74. مدیریت توزیع‌شده در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 75. اصول طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 76. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 77. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اتوماسیون ابری
  • 78. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی بار
  • 79. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای مدیریت منابع
  • 80. مقدمه‌ای بر معماری Serverless در Kubernetes
  • 81. استفاده از Knative برای ساخت برنامه‌های Serverless
  • 82. مقیاس‌پذیری خودکار توابع Serverless
  • 83. مدیریت هزینه‌ها در معماری Serverless
  • 84. مقدمه‌ای بر Edge Computing و مقیاس‌پذیری
  • 85. کاربرد Edge Computing در سناریوهای خاص
  • 86. مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع در لبه شبکه
  • 87. ترکیب Edge Computing با رایانش ابری
  • 88. مطالعات موردی موفق در مقیاس‌پذیری ابری
  • 89. درس‌آموخته‌ها از پیاده‌سازی‌های واقعی
  • 90. چالش‌های پیش رو در مقیاس‌پذیری خودکار
  • 91. راهکارهای نوآورانه برای بهینه‌سازی هزینه‌ها
  • 92. مقدمه‌ای بر مدیریت دانش در پروژه‌های ابری
  • 93. مستندسازی معماری و پیکربندی
  • 94. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 95. آینده رایانش ابری و مقیاس‌پذیری خودکار

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری خودکار و هزینه‌ها در Kubernetes با Karpenter و KEDA”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا