اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و معماری Google Kubernetes Engine برای استقرار برنامه‌های کاربردی نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و معماری Google Kubernetes Engine برای استقرار برنامه‌های کاربردی نوین

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون برنامه‌های کاربردی در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم ابری و کانتینر
• 2. آشنایی با معماری میکروسرویس‌ها
• 3. مبانی Docker و کانتینرسازی
• 4. ساخت ایمیج‌های Docker
• 5. مدیریت چرخه حیات کانتینرها
• 6. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 7. معماری Kubernetes: اجزا و نقش‌ها
• 8. مفاهیم کلیدی Kubernetes: Pods, Deployments, Services
• 9. نصب و راه‌اندازی اولیه Kubernetes (محیط آزمایشی)
• 10. مدیریت منابع در Kubernetes
• 11. استقرار برنامه‌های کاربردی با Deployments
• 12. مدیریت نسخه‌های برنامه با Deployments
• 13. ارتباط بین سرویس‌ها با Services
• 14. انواع Services در Kubernetes
• 15. استفاده از Ingress برای دسترسی خارجی
• 16. مدیریت پیکربندی برنامه‌ها با ConfigMaps
• 17. مدیریت اسرار (Secrets) در Kubernetes
• 18. ذخیره‌سازی پایدار در Kubernetes: PersistentVolumes و PersistentVolumeClaims
• 19. استفاده از StorageClasses برای تخصیص خودکار فضای ذخیره‌سازی
• 20. مدیریت وضعیت برنامه‌ها با StatefulSets
• 21. توزیع بار (Load Balancing) در Kubernetes
• 22. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در Kubernetes
• 23. مبانی Google Kubernetes Engine (GKE)
• 24. ایجاد و مدیریت کلاسترهای GKE
• 25. مقایسه GKE با سایر راه‌حل‌های Kubernetes
• 26. ویژگی‌های امنیتی GKE
• 27. مدیریت دسترسی و احراز هویت در GKE (IAM)
• 28. شبکه‌بندی در GKE (VPC-native)
• 29. استفاده از Google Cloud Load Balancing با GKE
• 30. مدیریت خودکار کلاستر در GKE
• 31. به‌روزرسانی و ارتقاء کلاسترهای GKE
• 32. استقرار برنامه‌های کاربردی در GKE
• 33. مدیریت منابع در GKE (Node Pools)
• 34. Scaling خودکار Pods (Horizontal Pod Autoscaler)
• 35. Scaling خودکار Node Pools (Cluster Autoscaler)
• 36. استفاده از GKE Autopilot
• 37. مدیریت مخازن (Registries) برای ایمیج‌های Docker در Google Cloud
• 38. استقرار برنامه‌های کاربردی چند کانتینری
• 39. مدیریت وابستگی‌ها در برنامه‌های توزیع‌شده
• 40. استفاده از Helm برای مدیریت بسته‌های Kubernetes
• 41. نوشتن Chartهای Helm
• 42. استقرار و مدیریت برنامه‌ها با Helm
• 43. مبانی CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 44. ادغام GKE با ابزارهای CI/CD
• 45. استقرار خودکار با Cloud Build
• 46. استقرار خودکار با Jenkins
• 47. استقرار خودکار با GitLab CI
• 48. استقرار خودکار با GitHub Actions
• 49. مبانی DevOps و ارتباط آن با Kubernetes
• 50. اصول اتوماسیون در DevOps
• 51. مدیریت خطا و بازیابی در محیط ابری
• 52. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی در GKE
• 53. امنیت برنامه‌های کانتینری
• 54. اسکن کردن ایمیج‌های Docker برای آسیب‌پذیری‌ها
• 55. سیاست‌های امنیتی شبکه در GKE (Network Policies)
• 56. مدیریت گواهینامه‌ها در Kubernetes
• 57. استفاده از Service Mesh (مانند Istio) در GKE
• 58. مبانی Istio: Gateway, VirtualService, DestinationRule
• 59. مدیریت ترافیک با Istio
• 60. مشاهده‌پذیری (Observability) در GKE
• 61. مانیتورینگ پیشرفته با Prometheus و Grafana
• 62. لاگ‌برداری متمرکز با Cloud Logging
• 63. ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing)
• 64. مدیریت هزینه در GKE
• 65. بهینه‌سازی مصرف منابع در GKE
• 66. استفاده از ابزارهای تحلیل هزینه در Google Cloud
• 67. معماری رویداد محور (Event-Driven Architecture)
• 68. کاربرد Kafka در GKE
• 69. استفاده از Cloud Pub/Sub با GKE
• 70. استقرار پایگاه‌های داده در Kubernetes
• 71. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای در GKE
• 72. مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL در GKE
• 73. معماری Serverless و مقایسه با Kubernetes
• 74. استفاده از Cloud Run با GKE
• 75. استفاده از Cloud Functions با GKE
• 76. مدیریت و ارکستراسیون برنامه‌های کاربردی پیچیده
• 77. الگوهای معماری برای برنامه‌های توزیع‌شده
• 78. مدیریت API Gateway در GKE
• 79. استفاده از ابزارهای مدیریت API
• 80. معماری مبتنی بر رویداد در GKE
• 81. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 82. ملاحظات مربوط به عملکرد (Performance) در GKE
• 83. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی برنامه‌ها
• 84. مدیریت حافظه در کانتینرها
• 85. مبانی امنیت سایبری در محیط ابری
• 86. پیشگیری از حملات رایج در Kubernetes
• 87. نقش ابزارهای امنیتی در GKE
• 88. مقررات و استانداردهای مربوط به داده‌ها در محیط ابری
• 89. مدیریت داده‌های حساس در GKE
• 90. آینده Kubernetes و GKE
• 91. روندهای نوظهور در فناوری کانتینر
• 92. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت کلاستر
• 93. معماری‌های پیشرفته برای برنامه‌های سازمانی
• 94. مطالعات موردی (Case Studies) استقرار موفق در GKE
• 95. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی Kubernetes
• 96. نکات کلیدی برای موفقیت در معماری ابری
• 97. مروری بر ابزارها و اکوسیستم Kubernetes
• 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری
• 99. ارزیابی نهایی دانش آموخته شده