اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع آمادگی آزمون AWS Certified DevOps Engineer - Professional (DOP-C02)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون AWS Certified DevOps Engineer - Professional (DOP-C02)

موضوع کلی: مهندسی حرفه‌ای سیستم‌های ابری و ابزارهای توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای DevOps در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی سیستم‌های ابری و DevOps
• 2. مبانی AWS و خدمات کلیدی
• 3. معماری‌های مقیاس‌پذیر در AWS
• 4. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در AWS
• 5. امنیت در محیط‌های ابری AWS
• 6. شبکه‌بندی در AWS (VPC, Subnets, Routing)
• 7. مدیریت منابع با CloudFormation
• 8. خودکارسازی زیرساخت با Infrastructure as Code
• 9. مبانی CI/CD در DevOps
• 10. ابزارهای CI/CD در اکوسیستم AWS
• 11. AWS CodeCommit برای مدیریت کد منبع
• 12. AWS CodeBuild برای ساخت و تست کد
• 13. AWS CodeDeploy برای استقرار برنامه‌ها
• 14. AWS CodePipeline برای پایپ‌لاین‌های CI/CD
• 15. مانیتورینگ و لاگ‌برداری با CloudWatch
• 16. مدیریت لاگ‌ها با CloudWatch Logs
• 17. هشداردهی و آلارم‌ها در CloudWatch
• 18. مانیتورینگ عملکرد برنامه‌ها (APM)
• 19. ابزارهای تجزیه و تحلیل عملکرد
• 20. مدیریت خطا و ردیابی در سیستم‌های ابری
• 21. بهینه‌سازی هزینه‌ها در AWS
• 22. استراتژی‌های کاهش هزینه در AWS
• 23. برنامه‌ریزی ظرفیت و پیش‌بینی تقاضا
• 24. مدیریت داده در AWS (RDS, DynamoDB)
• 25. پایگاه‌های داده رابطه‌ای مدیریت شده (RDS)
• 26. پایگاه‌های داده NoSQL (DynamoDB)
• 27. ذخیره‌سازی اشیاء (S3) و مدیریت آن
• 28. ذخیره‌سازی فایل (EFS) و سیستم‌های فایل ابری
• 29. مدیریت پایگاه‌های داده در محیط DevOps
• 30. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 31. تست اتوماتیک در چرخه DevOps
• 32. انواع تست در سیستم‌های ابری
• 33. تست یکپارچه‌سازی در محیط AWS
• 34. تست عملکرد و بارگذاری
• 35. تست امنیتی در پایپ‌لاین CI/CD
• 36. مدیریت پیکربندی با AWS Systems Manager
• 37. AWS OpsWorks برای مدیریت پیکربندی
• 38. AWS Config برای رصد تغییرات منابع
• 39. مدیریت رویدادها با EventBridge
• 40. اتوماسیون وظایف مدیریتی
• 41. استقرار برنامه‌های کانتینری
• 42. Amazon Elastic Container Service (ECS)
• 43. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)
• 44. AWS Fargate برای اجرای بدون سرور کانتینر
• 45. مدیریت داکری در AWS
• 46. استقرار برنامه‌های Serverless
• 47. AWS Lambda برای توابع بدون سرور
• 48. Amazon API Gateway برای مدیریت APIهای Serverless
• 49. AWS Step Functions برای ارکستراسیون توابع Serverless
• 50. معماری‌های Serverless و مزایای آن
• 51. مدیریت مخازن کانتینری (ECR)
• 52. امنیت کانتینرها و تصاویر داکر
• 53. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (DR)
• 54. پیاده‌سازی DR در AWS
• 55. استراتژی‌های High Availability (HA)
• 56. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
• 57. مدیریت صف پیام (SQS)
• 58. مدیریت جریان داده (Kinesis)
• 59. تحلیل داده‌های جریانی
• 60. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع شده
• 61. مدیریت API در AWS
• 62. امنیت APIها و احراز هویت
• 63. مستندسازی APIها
• 64. استفاده از AWS Secrets Manager
• 65. استفاده از AWS Systems Manager Parameter Store
• 66. نظارت بر سلامت سیستم‌ها و برنامه‌ها
• 67. مدیریت آپدیت‌ها و وصله‌های امنیتی
• 68. استراتژی‌های Rollback و Rollforward
• 69. مدیریت چرخه‌ی عمر برنامه‌ها
• 70. بهینه‌سازی عملکرد پایپ‌لاین‌های CI/CD
• 71. استفاده از AWS CodeArtifact برای مدیریت وابستگی‌ها
• 72. مدیریت زیرساخت با AWS Control Tower
• 73. پیاده‌سازی Landing Zone امن در AWS
• 74. مدیریت چند حساب (Multi-Account Strategy)
• 75. حاکمیت در محیط‌های ابری چند منطقه‌ای
• 76. مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌های کانتینرها
• 77. مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌های Serverless
• 78. استراتژی‌های مانیتورینگ پیشرفته
• 79. تجزیه و تحلیل ریشه‌یابی مشکلات (Root Cause Analysis)
• 80. مدیریت هویت در محیط‌های ترکیبی (Hybrid Cloud)
• 81. امنیت در محیط‌های ترکیبی
• 82. استراتژی‌های مهاجرت به ابر
• 83. ارزیابی و برنامه‌ریزی مهاجرت
• 84. فازهای مهاجرت به AWS
• 85. بهینه‌سازی پس از مهاجرت
• 86. مدیریت ریسک در پروژه‌های ابری
• 87. برنامه‌ریزی استمرار کسب‌وکار (BCP)
• 88. پیاده‌سازی و تست BCP
• 89. آموزش و فرهنگ‌سازی DevOps
• 90. ارزیابی آمادگی سازمانی برای DevOps
• 91. پیمایش چالش‌های پیاده‌سازی DevOps
• 92. بهترین شیوه‌ها در مهندسی DevOps
• 93. ارزیابی و انتخاب ابزارهای DevOps
• 94. آینده‌ی DevOps و اتوماسیون در ابر
• 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی سیستم‌های ابری