اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای پیشرفته ابزار پایش Prometheus و سیستم ذخیره‌سازی سری زمانی Thanos

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای پیشرفته ابزار پایش Prometheus و سیستم ذخیره‌سازی سری زمانی Thanos

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: پایش و مدیریت سیستم‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. اصول سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 3. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. معماری میکروسرویس‌ها و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 5. نیازسنجی به ابزارهای پایش در سیستم‌های توزیع‌شده
• 6. آشنایی با مفاهیم اولیه پایش (Monitoring)
• 7. اهمیت جمع‌آوری متریک‌ها
• 8. معرفی ابزار Prometheus
• 9. تاریخچه و فلسفه طراحی Prometheus
• 10. معماری Prometheus: سرور، اکسپورترها، و Pull Model
• 11. نصب و راه‌اندازی اولیه Prometheus
• 12. پیکربندی Prometheus: Discovering Targets
• 13. انواع اکسپورترهای Prometheus و کاربردهای آن‌ها
• 14. نوشتن اکسپورترهای سفارشی (Custom Exporters)
• 15. زبان پرس‌وجوی PromQL: اصول و مبانی
• 16. عملیات پایه در PromQL: انتخابگرها و توابع
• 17. توابد زمانی در PromQL
• 18. توابع تجمیعی (Aggregation Functions)
• 19. توابع پنجره‌ای (Windowing Functions)
• 20. توابع اسمی (Label Functions)
• 21. تحلیل داده‌های سری زمانی با PromQL
• 22. نمودارها و داشبوردهای Prometheus
• 23. استفاده از Alertmanager برای مدیریت هشدارها
• 24. پیکربندی Alertmanager: Routing و Receivers
• 25. قوانین هشداردهی (Alerting Rules) در Prometheus
• 26. نوشتن قوانین هشداردهی مؤثر
• 27. سنجه‌های کلیدی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 28. پایش عملکرد برنامه‌ها (Application Performance Monitoring - APM)
• 29. پایش زیرساخت (Infrastructure Monitoring)
• 30. پایش شبکه (Network Monitoring)
• 31. پایش پایگاه داده (Database Monitoring)
• 32. پایش صف‌های پیام (Message Queue Monitoring)
• 33. پایش کانتینرها و ارکستراسیون (Docker & Kubernetes)
• 34. مقیاس‌پذیری Prometheus: چالش‌ها و راهکارها
• 35. محدودیت‌های ذخیره‌سازی Prometheus
• 36. نیاز به سیستم‌های ذخیره‌سازی سری زمانی خارجی
• 37. معرفی Thanos: فلسفه و اهداف
• 38. معماری Thanos: اجزای اصلی (Store, Querier, Receiver, Ruler, Compactor)
• 39. نصب و راه‌اندازی Thanos
• 40. ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی در Object Storage (S3, GCS)
• 41. Thanos Receive: جمع‌آوری داده‌ها از نمونه‌های Prometheus
• 42. Thanos Query: پرس‌وجو از داده‌های تاریخی و زنده
• 43. Thanos Store: دسترسی به داده‌های ذخیره‌شده
• 44. Thanos Compactor: بهینه‌سازی و فشرده‌سازی داده‌ها
• 45. Thanos Ruler: اجرای قوانین هشداردهی در مقیاس بزرگ
• 46. ادغام Prometheus با Thanos
• 47. پیکربندی Prometheus برای ارسال داده به Thanos
• 48. سناریوهای استفاده از Thanos
• 49. پایش دوره‌های زمانی طولانی (Long-term Storage)
• 50. دسترسی سراسری به داده‌های پایش (Global View)
• 51. بازیابی اطلاعات در صورت خرابی نمونه‌های Prometheus
• 52. مفاهیم پیشرفته در Thanos
• 53. استفاده از Object Storageهای مختلف با Thanos
• 54. امنیت در Thanos
• 55. پیکربندی پیشرفته Alertmanager با Thanos
• 56. ادغام Thanos با ابزارهای دیگر (Grafana)
• 57. ساخت داشبوردهای جامع با Grafana و Thanos
• 58. تحلیل ریشه‌ای مشکلات (Root Cause Analysis) با داده‌های Thanos
• 59. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌های Thanos
• 60. مدیریت منابع در Thanos
• 61. نکات عملی و بهترین شیوه‌ها در استفاده از Prometheus و Thanos
• 62. مقایسه Thanos با سایر راهکارهای ذخیره‌سازی سری زمانی
• 63. آینده Prometheus و Thanos
• 64. مباحث تکمیلی در پایش سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 65. کاربرد پایش در اطمینان از دسترس‌پذیری بالا (High Availability)
• 66. نقش پایش در بهینه‌سازی منابع و کاهش هزینه‌ها
• 67. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های پایش
• 68. پایش سیستم‌های مبتنی بر رایانش ابری (Cloud-Native Monitoring)
• 69. اصول طراحی سیستم‌های پایش مقاوم در برابر خطا (Fault-Tolerant)
• 70. معماری‌های پایش توزیع‌شده (Distributed Monitoring Architectures)
• 71. تحلیل رفتار سیستم تحت بار (Load Testing & Performance Analysis)
• 72. استفاده از داده‌های پایش برای پیش‌بینی روندها (Trend Prediction)
• 73. پایش و مدیریت API Gatewayها
• 74. پایش و مدیریت Load Balancerها
• 75. پایش و مدیریت Microservices Orchestrators (Kubernetes)
• 76. پایش و مدیریت Serverless Architectures
• 77. پایش و مدیریت Caching Layers
• 78. پایش و مدیریت Databases (SQL & NoSQL)
• 79. پایش و مدیریت Message Queues (Kafka, RabbitMQ)
• 80. پایش و مدیریت Service Meshes
• 81. مدیریت Logها و Traceها در کنار Metrics
• 82. اصول Observability
• 83. نگهداری و مدیریت طولانی‌مدت داده‌های پایش
• 84. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری آینده سیستم پایش
• 85. ارزیابی و انتخاب ابزارهای پایش مناسب
• 86. مستندسازی سیستم پایش
• 87. آموزش تیم‌ها در زمینه استفاده از ابزارهای پایش
• 88. مروری بر مقیاس‌پذیری سیستم‌های توزیع‌شده
• 89. چالش‌های مدیریت حجم عظیم داده‌های سری زمانی
• 90. راهکارهای نوین در حوزه پایش و تحلیل داده‌های سری زمانی
• 91. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
• 92. پروژه‌های عملی و سناریوهای واقعی