اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی مقیاس‌پذیری سیستم‌های توزیع‌شده در مقیاس بزرگ با استفاده از Kubernetes

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی مقیاس‌پذیری سیستم‌های توزیع‌شده در مقیاس بزرگ با استفاده از Kubernetes

موضوع کلی: مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مقیاس‌پذیری و مدیریت خوشه‌ها در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های توزیع‌شده و معماری ابری
• 2. مقدمه‌ای بر مفاهیم خوشه‌بندی و ارکستراسیون
• 3. آشنایی با Kubernetes و معماری آن
• 4. نصب و پیکربندی اولیه Kubernetes
• 5. مبانی مدیریت منابع در Kubernetes
• 6. مفهوم Pod ها و چرخه حیات آنها
• 7. آشنایی با Deployment ها برای مدیریت برنامه‌ها
• 8. استفاده از ReplicaSets برای اطمینان از دسترس‌پذیری
• 9. مدیریت Service ها برای دسترسی به برنامه‌ها
• 10. انواع Service ها و کاربردهای آنها
• 11. مبانی Ingress برای مدیریت ترافیک خارجی
• 12. پیکربندی اولیه Ingress Controller ها
• 13. مدیریت ConfigMaps برای تنظیمات برنامه
• 14. استفاده از Secrets برای داده‌های حساس
• 15. مفهوم Persistent Volumes و Persistent Volume Claims
• 16. مدیریت Storage در Kubernetes
• 17. نصب و پیکربندی Storage Class ها
• 18. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در Kubernetes
• 19. ابزارهای مانیتورینگ مانند Prometheus و Grafana
• 20. جمع‌آوری لاگ‌ها با Fluentd یا Elasticsearch
• 21. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling)
• 22. Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
• 23. Vertical Pod Autoscaler (VPA)
• 24. Cluster Autoscaler برای مقیاس‌بندی نودها
• 25. مبانی طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 26. الگوهای طراحی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 27. مدیریت وضعیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 28. مفهوم Fault Tolerance و Resilience
• 29. تکنیک‌های مدیریت خطا در Kubernetes
• 30. استراتژی‌های بازگردانی و بازیابی از خطا
• 31. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها در Kubernetes
• 32. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 33. تکنیک‌های پروفایلینگ و بنچمارکینگ
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع CPU و Memory
• 35. مدیریت شبکه در مقیاس بزرگ
• 36. مفهوم CNI (Container Network Interface)
• 37. پیکربندی و انتخاب CNI مناسب
• 38. مدیریت ترافیک و Load Balancing پیشرفته
• 39. استفاده از Service Mesh برای مدیریت ارتباطات
• 40. آشنایی با Istio یا Linkerd
• 41. مدیریت سیاست‌های امنیتی در Kubernetes
• 42. Network Policies
• 43. Role-Based Access Control (RBAC)
• 44. امنیت Pod ها و Container ها
• 45. مدیریت Image ها و رجیستری‌ها
• 46. بهینه‌سازی زمان استقرار (Deployment)
• 47. استراتژی‌های Rollout و Rollback
• 48. استفاده از Helm برای مدیریت بسته‌ها
• 49. مقدمه‌ای بر Ray و Ray Train
• 50. معماری Ray برای محاسبات توزیع‌شده
• 51. استفاده از Ray Train برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 52. مقیاس‌بندی Ray Train در Kubernetes
• 53. پیکربندی Ray Cluster در Kubernetes
• 54. بهینه‌سازی Ray Train برای مقیاس‌پذیری بالا
• 55. مدیریت خوشه‌های بزرگ Ray
• 56. استراتژی‌های مدیریت منابع در خوشه‌های Ray
• 57. نظارت و اشکال‌زدایی در Ray Cluster های بزرگ
• 58. بهینه‌سازی ارتباطات بین نودها در Ray
• 59. مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ برای Ray Train
• 60. استفاده از ابزارهای مدیریت داده توزیع‌شده
• 61. یکپارچه‌سازی Ray با سیستم‌های ذخیره‌سازی داده
• 62. ملاحظات امنیتی در Ray و Kubernetes
• 63. مدیریت دسترسی به Ray Cluster
• 64. امنیت ارتباطات در Ray
• 65. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده ابری
• 66. استراتژی‌های کاهش مصرف منابع
• 67. اندازه‌گیری و تحلیل مصرف انرژی
• 68. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری عمومی (مانند GKE)
• 69. معماری Google Kubernetes Engine (GKE)
• 70. ویژگی‌های GKE برای مقیاس‌پذیری
• 71. مدیریت خوشه‌های GKE
• 72. اتصال GKE به سایر سرویس‌های Google Cloud
• 73. استراتژی‌های مهاجرت به GKE
• 74. مدیریت هزینه‌ها در GKE
• 75. بهینه‌سازی مصرف منابع در GKE
• 76. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در GKE
• 77. امنیت در GKE
• 78. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
• 79. استفاده از Cloud Run برای برنامه‌های بدون سرور
• 80. مقدمه‌ای بر DevOps و MLOps
• 81. اصول DevOps در محیط ابری
• 82. اصول MLOps برای چرخه حیات یادگیری ماشین
• 83. اتوماسیون در MLOps
• 84. مدیریت مدل‌ها و نسخه‌بندی آنها
• 85. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 86. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 87. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در محیط ابری
• 88. مفاهیم پیشرفته در Kubernetes
• 89. Operator ها برای مدیریت برنامه‌های پیچیده
• 90. Custom Resource Definitions (CRDs)
• 91. مباحث پیشرفته در شبکه Kubernetes
• 92. استراتژی‌های Disaster Recovery
• 93. برنامه‌ریزی و پیاده‌سازی DR
• 94. آزمایش و اعتبارسنجی راهکارهای DR
• 95. آینده سیستم‌های توزیع‌شده و ابری
• 96. روندهای نوظهور در معماری ابری
• 97. چالش‌های پیش رو در مقیاس‌پذیری سیستم‌های توزیع‌شده