اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و خودکار در Google Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و خودکار در Google Cloud

موضوع کلی: زیرساخت‌های ابری و مقیاس‌پذیری

موضوع میانی: مدیریت و اتوماسیون زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیرساخت ابری در Google Cloud
• 2. مفاهیم مقیاس‌پذیری در محیط ابری
• 3. معماری خدمات Google Cloud
• 4. شبکه‌بندی در Google Cloud
• 5. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 6. ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud
• 7. ماشین‌های مجازی Compute Engine
• 8. خدمات کانتینری Google Kubernetes Engine (GKE)
• 9. پایگاه‌های داده رابطه‌ای در Google Cloud
• 10. پایگاه‌های داده NoSQL در Google Cloud
• 11. مدیریت منابع و هزینه‌ها
• 12. رصد و مانیتورینگ زیرساخت
• 13. لاگ‌برداری و تحلیل آن
• 14. خودکارسازی استقرار زیرساخت
• 15. مدیریت پیکربندی
• 16. استفاده از ابزارهای اتوماسیون
• 17. مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling)
• 18. تعادل بار (Load Balancing)
• 19. شبکه‌های خصوصی مجازی (VPC)
• 20. امنیت شبکه در Google Cloud
• 21. رمزنگاری داده‌ها
• 22. مدیریت کلیدها
• 23. بک‌آپ و بازیابی داده‌ها
• 24. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
• 25. پردازش جریانی داده‌ها
• 26. یادگیری ماشین در Google Cloud
• 27. استفاده از APIهای Google Cloud
• 28. توسعه برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر
• 29. میکروسرویس‌ها در Google Cloud
• 30. معماری رویداد محور (Event-driven)
• 31. تست و عیب‌یابی زیرساخت
• 32. بهینه‌سازی عملکرد
• 33. بهینه‌سازی هزینه‌ها
• 34. استراتژی‌های DR (Disaster Recovery)
• 35. مدیریت چرخه حیات زیرساخت
• 36. استفاده از ابزارهای DevOps
• 37. پایپ‌لاین‌های CI/CD
• 38. مستندسازی زیرساخت
• 39. انطباق با مقررات و استانداردها
• 40. امنیت برنامه‌های کاربردی
• 41. مدیریت دسترسی‌های حساس
• 42. مانیتورینگ امنیتی
• 43. پروتکل‌های امنیتی
• 44. استفاده از گواهی‌نامه‌ها
• 45. مدیریت دارایی‌های ابری
• 46. بهینه‌سازی استفاده از منابع
• 47. استراتژی‌های مهاجرت به ابر
• 48. برنامه‌ریزی ظرفیت
• 49. مدیریت ریسک در ابر
• 50. ارزیابی عملکرد زیرساخت
• 51. استفاده از ابزارهای تجسم داده
• 52. تحلیل روندها
• 53. پیش‌بینی نیازهای آینده
• 54. مدیریت تغییرات
• 55. اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
• 56. خدمات مدیریت شده Google Cloud
• 57. استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 58. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 59. مدیریت هویت فدرال
• 60. امنیت لایه‌ای
• 61. نقش‌ها و مجوزهای سفارشی
• 62. مانیتورینگ شبکه
• 63. تحلیل ترافیک شبکه
• 64. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 65. حفاظت از داده‌ها در برابر تهدیدات
• 66. استراتژی‌های رمزنگاری داده‌ها
• 67. مدیریت نقاط پایانی
• 68. امنیت نقطه پایانی
• 69. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 70. پچ‌کردن سیستم‌ها
• 71. مدیریت رخدادهای امنیتی
• 72. پاسخ به حوادث امنیتی
• 73. بازیابی پس از حادثه
• 74. آموزش امنیت به کارکنان
• 75. فرهنگ امنیتی در سازمان
• 76. مدیریت دانش در حوزه ابر
• 77. به اشتراک‌گذاری تجربیات
• 78. روندهای آینده در Google Cloud
• 79. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ابر
• 80. اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی
• 81. بهینه‌سازی خودکار منابع
• 82. مدیریت انرژی در مراکز داده ابری
• 83. استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر
• 84. کاهش ردپای کربن
• 85. معماری‌های مقاوم در برابر خطا
• 86. طراحی برای دسترسی بالا
• 87. مدیریت خطا و بازیابی
• 88. استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی
• 89. ارزیابی مقاومت سیستم
• 90. مدیریت پیکربندی خودکار
• 91. استقرار خودکار برنامه‌ها
• 92. تست خودکار استقرار
• 93. مانیتورینگ خودکار عملکرد
• 94. مدیریت خودکار ظرفیت
• 95. بهینه‌سازی خودکار هزینه‌ها
• 96. مدیریت خودکار امنیت
• 97. پاسخ خودکار به حوادث
• 98. استراتژی‌های مدیریت داده در مقیاس بزرگ
• 99. تجزیه و تحلیل بلادرنگ داده‌ها
• 100. پردازش داده‌های حجیم