اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی امنیت، ثبت وقایع و مهندسی عملیات (DevOps) برای مهندسان داده در AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره امنیت، ثبت وقایع و مهندسی عملیات (DevOps) برای مهندسان داده در AWS

موضوع کلی: امنیت و عملیات در زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مبانی مهندسی داده و امنیت در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده در محیط ابری
• 2. معرفی خدمات AWS برای مهندسان داده
• 3. مفاهیم کلیدی زیرساخت ابری
• 4. اصول اولیه امنیت ابری
• 5. مدیریت هویت و دسترسی در AWS (IAM)
• 6. امنیت در ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS
• 7. امنیت پایگاه‌های داده رابطه‌ای در AWS (RDS)
• 8. امنیت پایگاه‌های داده NoSQL در AWS (DynamoDB)
• 9. امنیت انبار داده در AWS (Redshift)
• 10. امنیت دریاچه‌های داده در AWS (S3, Glue)
• 11. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون (At Rest)
• 12. رمزنگاری داده‌ها در حین انتقال (In Transit)
• 13. مدیریت کلیدهای رمزنگاری (KMS)
• 14. اصول ثبت وقایع (Logging) در محیط ابری
• 15. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی لاگ‌ها در AWS
• 16. AWS CloudTrail: ردیابی فعالیت‌های API
• 17. AWS CloudWatch: نظارت و لاگینگ
• 18. لاگینگ برنامه‌ها و سرویس‌های ابری
• 19. جمع‌آوری لاگ‌های برنامه‌های کاربردی
• 20. لاگینگ ترافیک شبکه (VPC Flow Logs)
• 21. لاگینگ دسترسی به S3
• 22. لاگینگ دسترسی به RDS
• 23. لاگینگ دسترسی به Redshift
• 24. لاگینگ دسترسی به Lambda
• 25. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی تهدیدات
• 26. استفاده از Athena برای پرس‌وجو در لاگ‌ها
• 27. استفاده از OpenSearch برای تحلیل لاگ
• 28. مبانی مهندسی عملیات (DevOps)
• 29. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC) در DevOps
• 30. فرهنگ و اصول DevOps
• 31. اتوماسیون در DevOps
• 32. یکپارچه‌سازی مداوم (CI)
• 33. تحویل مداوم (CD)
• 34. استقرار مداوم (Continuous Deployment)
• 35. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
• 36. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code - IaC)
• 37. AWS CloudFormation: IaC در AWS
• 38. Terraform: IaC چند ابری
• 39. مدیریت کد منبع (Source Control Management)
• 40. Git و GitHub/GitLab
• 41. استفاده از AWS CodeCommit
• 42. استفاده از AWS CodeBuild
• 43. استفاده از AWS CodeDeploy
• 44. استفاده از AWS CodePipeline
• 45. نظارت و هشدار در DevOps
• 46. مدیریت عملکرد برنامه‌ها (APM)
• 47. AWS X-Ray: ردیابی توزیع‌شده
• 48. استفاده از CloudWatch برای نظارت
• 49. تنظیم هشدارهای امنیتی
• 50. پاسخ به حوادث امنیتی
• 51. برنامه‌ریزی واکنش به حادثه
• 52. امنیت در چرخه توسعه نرم‌افزار (DevSecOps)
• 53. تست امنیت در طول توسعه
• 54. اسکن آسیب‌پذیری
• 55. تست نفوذ (در چارچوب قانونی)
• 56. مدیریت وصله‌ها و به‌روزرسانی‌ها
• 57. امنیت در کانتینرها (Docker, Kubernetes)
• 58. AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)
• 59. AWS Elastic Container Service (ECS)
• 60. امنیت در توابع بدون سرور (Serverless)
• 61. AWS Lambda Security
• 62. امنیت API Gateway
• 63. امنیت در پردازش داده‌های جریانی (Streaming)
• 64. AWS Kinesis Security
• 65. امنیت در پردازش داده‌های دسته‌ای (Batch)
• 66. AWS Glue Security
• 67. امنیت در یادگیری ماشین (ML)
• 68. امنیت مدل‌های ML در AWS
• 69. امنیت داده‌های آموزشی ML
• 70. پیاده‌سازی اصول Least Privilege
• 71. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 72. ممیزی امنیتی دوره‌ای
• 73. مستندسازی رویه‌ها و سیاست‌های امنیتی
• 74. آموزش تیم مهندسی داده در مورد امنیت
• 75. مرور و به‌روزرسانی سیاست‌های امنیتی
• 76. امنیت در مهاجرت به ابر
• 77. امنیت در معماری‌های چند ابری (Multi-Cloud)
• 78. ملاحظات امنیتی خاص برای مهندسان داده
• 79. بهترین شیوه‌ها برای ایمن‌سازی داده‌ها
• 80. استفاده از AWS Security Hub
• 81. مدیریت ریسک امنیتی در محیط ابری
• 82. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 83. امنیت در داده‌های حساس (PII)
• 84. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 85. انطباق با استانداردهای امنیتی
• 86. مدیریت دارایی‌های ابری
• 87. پایش مداوم محیط ابری
• 88. آمادگی برای ممیزی‌های امنیتی
• 89. اصول حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی
• 90. استفاده از خدمات امنیتی AWS
• 91. اصول امنیت اطلاعات در مهندسی داده
• 92. چالش‌های امنیتی در پردازش کلان‌داده
• 93. بهترین شیوه‌ها برای مدیریت لاگ‌های امنیتی
• 94. تقویت امنیت در محیط‌های توسعه و تست
• 95. اصول امنیت در معماری‌های میکروسرویس
• 96. مدیریت اعتبارنامه‌ها (Credentials)
• 97. استراتژی‌های کاهش حملات سایبری