اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار و مدیریت برنامه‌های پایتون در سرویس‌های ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار و مدیریت برنامه‌های پایتون در سرویس‌های ابری AWS

موضوع کلی: توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی

موضوع میانی: مدیریت و استقرار برنامه‌های پایتون در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی
• 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی توسعه نرم‌افزار
• 3. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای توسعه ابری
• 4. ساختار پروژه‌های پایتون
• 5. مدیریت وابستگی‌ها در پایتون (Pipenv, Poetry)
• 6. مفاهیم اولیه محیط‌های مجازی پایتون
• 7. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای در پایتون
• 8. مبانی کار با پایگاه‌های داده NoSQL
• 9. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
• 10. اصول طراحی APIهای RESTful
• 11. اعتبارسنجی و احراز هویت در APIها
• 12. مفاهیم اولیه Docker و کانتینرسازی
• 13. ساخت Imageهای Docker برای برنامه‌های پایتون
• 14. مدیریت کانتینرها با Docker Compose
• 15. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و AWS
• 16. آشنایی با سرویس‌های کلیدی AWS برای توسعه
• 17. Amazon EC2: ماشین‌های مجازی در AWS
• 18. Amazon S3: ذخیره‌سازی اشیاء در AWS
• 19. Amazon RDS: پایگاه داده رابطه‌ای مدیریت شده
• 20. Amazon DynamoDB: پایگاه داده NoSQL مدیریت شده
• 21. Amazon Lambda: توابع بدون سرور
• 22. Amazon API Gateway: مدیریت APIها
• 23. Amazon CloudFront: شبکه توزیع محتوا
• 24. Amazon VPC: شبکه‌سازی خصوصی مجازی
• 25. تنظیمات امنیتی در AWS (IAM)
• 26. استقرار برنامه‌های پایتون بر روی EC2
• 27. بهینه‌سازی برنامه‌های پایتون برای اجرا در EC2
• 28. تنظیمات Load Balbalancing برای برنامه‌های پایتون
• 29. استقرار برنامه‌های پایتون با استفاده از Docker بر روی EC2
• 30. استقرار برنامه‌های پایتون با استفاده از Elastic Beanstalk
• 31. مبانی Elastic Beanstalk و نحوه کار آن
• 32. استقرار برنامه‌های وب پایتون (Django, Flask) با Elastic Beanstalk
• 33. پیکربندی محیط Elastic Beanstalk
• 34. مدیریت و مانیتورینگ برنامه‌ها در Elastic Beanstalk
• 35. استقرار برنامه‌های پایتون به صورت Serverless با Lambda
• 36. طراحی و توسعه توابع Lambda با پایتون
• 37. اتصال Lambda به API Gateway
• 38. مدیریت وضعیت در برنامه‌های Serverless
• 39. استقرار برنامه‌های پایتون در containers با ECS
• 40. مبانی Amazon ECS و Task Definitions
• 41. استقرار برنامه‌های پایتون با استفاده از Fargate
• 42. مدیریت و مانیتورینگ برنامه‌ها در ECS
• 43. استقرار برنامه‌های پایتون در Kubernetes با EKS
• 44. مبانی Kubernetes و مفاهیم آن
• 45. استقرار برنامه‌های پایتون با استفاده از Helm در EKS
• 46. مدیریت و مانیتورینگ برنامه‌ها در EKS
• 47. استقرار و مدیریت پایگاه‌های داده در AWS
• 48. استقرار Amazon RDS برای برنامه‌های پایتون
• 49. استقرار Amazon DynamoDB برای برنامه‌های پایتون
• 50. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده در AWS
• 51. مدیریت داده‌ها و پشتیبان‌گیری در AWS
• 52. مفاهیم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 53. ابزارهای CI/CD در AWS (CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy)
• 54. پایپ‌لاین CI/CD برای برنامه‌های پایتون
• 55. اتوماسیون فرآیند استقرار
• 56. مانیتورینگ و لاگ‌گیری برنامه‌ها در AWS
• 57. Amazon CloudWatch: جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
• 58. تنظیم هشدارها و اعلان‌ها در CloudWatch
• 59. استفاده از X-Ray برای ردیابی درخواست‌ها
• 60. امنیت برنامه‌های پایتون در محیط ابری
• 61. اصول امنیتی در توسعه و استقرار
• 62. مدیریت کلیدها و گواهینامه‌ها در AWS
• 63. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات سایبری
• 64. بهینه‌سازی هزینه‌ها در AWS
• 65. شناسایی و کاهش هزینه‌های غیرضروری
• 66. انتخاب سرویس‌های مناسب برای کاهش هزینه
• 67. استفاده از Reserved Instances و Savings Plans
• 68. مدیریت و مانیتورینگ هزینه‌ها
• 69. مفاهیم مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 70. طراحی برنامه‌ها برای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 71. استفاده از سرویس‌های AWS برای مقیاس‌پذیری
• 72. مدیریت ترافیک و Load Balancing
• 73. مفاهیم دسترس‌پذیری بالا (High Availability)
• 74. طراحی برنامه‌ها برای تحمل خطا
• 75. استفاده از Multi-AZ deployments
• 76. مدیریت Failover و Disaster Recovery
• 77. بهترین روش‌ها در توسعه و استقرار برنامه‌های پایتون
• 78. مستندسازی برنامه‌ها و APIها
• 79. تست و اعتبارسنجی برنامه‌ها
• 80. مدیریت پیکربندی برنامه‌ها
• 81. استفاده از Git برای مدیریت کد منبع
• 82. مرور و ادغام کد (Code Review)
• 83. اصول DevOps و فرهنگ سازمانی
• 84. نقش توسعه‌دهندگان و عملیات در DevOps
• 85. ابزارها و تکنیک‌های DevOps
• 86. پیاده‌سازی DevOps در پروژه‌های پایتون
• 87. آینده توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی در ابر
• 88. روندهای جدید در رایانش ابری
• 89. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در توسعه ابری
• 90. توسعه برنامه‌های کاربردی نسل آینده
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری