دوره پایتون برای مانیتورینگ و هشداردهی در سرویس‌های ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون برای مانیتورینگ و هشداردهی در سرویس‌های ابری

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه اتوماسیون وظایف حیاتی ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پایتون در رایانش ابری
• 2. مفاهیم اساسی مانیتورینگ
• 3. مفاهیم اساسی هشداردهی
• 4. آشنایی با سرویس‌های ابری
• 5. انتخاب سرویس ابری مناسب
• 6. نصب و پیکربندی پایتون در محیط ابری
• 7. مرور کلی کتابخانه‌های پایتون برای مانیتورینگ
• 8. کتابخانه Requests برای ارتباط با API سرویس‌ها
• 9. مبانی کار با JSON در پایتون
• 10. دریافت داده‌های مانیتورینگ از سرویس‌های ابری
• 11. مانیتورینگ منابع محاسباتی (CPU، RAM)
• 12. مانیتورینگ ذخیره‌سازی (دیسک، I/O)
• 13. مانیتورینگ شبکه (ترافیک، Latency)
• 14. مانیتورینگ پایگاه داده‌ها
• 15. مانیتورینگ اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های وب
• 16. معرفی سیستم‌های لاگینگ متمرکز
• 17. کار با کتابخانه Logging پایتون
• 18. ارسال لاگ‌ها به سرویس‌های ابری
• 19. تحلیل لاگ‌ها با پایتون
• 20. شناسایی الگوهای خطا در لاگ‌ها
• 21. مبانی هشداردهی در سیستم‌های توزیع شده
• 22. تعیین معیارهای آستانه برای هشدار
• 23. پیاده‌سازی منطق هشداردهی ساده
• 24. استفاده از کتابخانه Schedule برای اجرای دوره‌ای
• 25. ارسال هشدارهای ایمیلی با پایتون
• 26. معرفی سرویس‌های پیام‌رسان ابری
• 27. ارسال هشدارهای SMS با پایتون (محدودیت‌ها)
• 28. ادغام با Slack و Microsoft Teams
• 29. کار با Webhooks برای دریافت اعلان‌ها
• 30. ایجاد داشبوردهای مانیتورینگ سفارشی
• 31. مبانی کار با کتابخانه‌های Visualisation
• 32. استفاده از Matplotlib برای نمودارها
• 33. استفاده از Seaborn برای نمودارهای آماری
• 34. معرفی ابزارهای BI و تحلیل داده
• 35. اتصال پایتون به ابزارهای BI
• 36. اصول مدیریت پیکربندی در ابر
• 37. استفاده از Ansible برای اتوماسیون
• 38. نوشتن Playbook های پایتون با Ansible
• 39. مانیتورینگ زیرساخت‌های IaC
• 40. مبانی امنیت در سرویس‌های ابری
• 41. مدیریت اعتبارنامه‌ها و دسترسی‌ها
• 42. رمزنگاری داده‌ها در حین انتقال
• 43. امنیت اپلیکیشن‌های مانیتورینگ
• 44. مبانی کار با Docker و کانتینرسازی
• 45. داکرایز کردن اسکریپت‌های پایتون
• 46. استقرار اپلیکیشن‌های مانیتورینگ در Kubernetes
• 47. مانیتورینگ کلاستر Kubernetes با پایتون
• 48. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 49. الگوهای طراحی برای مانیتورینگ ابری
• 50. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های مانیتورینگ
• 51. تست واحد و تست یکپارچگی اسکریپت‌ها
• 52. مبانی CI/CD برای پروژه‌های مانیتورینگ
• 53. استقرار خودکار اسکریپت‌های پایتون
• 54. مانیتورینگ هزینه‌ها در سرویس‌های ابری
• 55. گزارش‌گیری از مصرف منابع و هزینه‌ها
• 56. بهینه‌سازی هزینه‌ها با تحلیل داده
• 57. معرفی سرویس‌های مانیتورینگ اختصاصی ابر
• 58. AWS CloudWatch: مقدمه و قابلیت‌ها
• 59. مانیتورینگ منابع AWS با پایتون و Boto3
• 60. تنظیم آلارم در CloudWatch
• 61. AWS X-Ray برای ردیابی درخواست‌ها
• 62. Azure Monitor: مقدمه و قابلیت‌ها
• 63. مانیتورینگ منابع Azure با پایتون و Azure SDK
• 64. تنظیم هشدار در Azure Monitor
• 65. Google Cloud Monitoring: مقدمه و قابلیت‌ها
• 66. مانیتورینگ منابع GCP با پایتون و Google Cloud Client Libraries
• 67. تنظیم هشدار در Google Cloud Monitoring
• 68. کار با API های مانیتورینگ تخصصی
• 69. Prometheus: معماری و مفاهیم
• 70. جمع‌آوری متریک‌ها با Prometheus Exporters
• 71. Querying داده‌ها در Prometheus با PromQL
• 72. Alertmanager برای مدیریت هشدارها
• 73. ادغام Prometheus با سرویس‌های ابری
• 74. Grafana: مقدمه و قابلیت‌ها
• 75. ساخت داشبوردهای حرفه‌ای در Grafana
• 76. اتصال Grafana به منابع داده مختلف
• 77. مانیتورینگ اپلیکیشن‌های Serverless با پایتون
• 78. Lambda و Cloud Functions برای توابع مانیتورینگ
• 79. مانیتورینگ IoT در محیط ابری
• 80. جمع‌آوری داده از دستگاه‌های IoT
• 81. تحلیل داده‌های IoT با پایتون
• 82. اصول Disaster Recovery در ابر
• 83. برنامه‌ریزی و تست طرح‌های DR
• 84. مانیتورینگ وضعیت DR با پایتون
• 85. مدیریت دانش و مستندسازی
• 86. ایجاد راهنماهای عیب‌یابی
• 87. مستندسازی اسکریپت‌ها و پیکربندی‌ها
• 88. مبانی هوش مصنوعی در مانیتورینگ
• 89. تشخیص ناهنجاری با یادگیری ماشین
• 90. پیش‌بینی مشکلات با مدل‌های سری زمانی
• 91. ابزارهای AI Ops (AI for IT Operations)
• 92. پایتون در اکوسیستم AI Ops
• 93. چالش‌های مانیتورینگ در مقیاس بزرگ
• 94. استراتژی‌های مقابله با داده‌های حجیم
• 95. بهینه‌سازی عملکرد اسکریپت‌های مانیتورینگ
• 96. مدیریت بدهی فنی در پروژه‌های مانیتورینگ
• 97. نکات حرفه‌ای برای مانیتورینگ ابری
• 98. الگوهای طراحی پیشرفته
• 99. آینده مانیتورینگ و هشداردهی در ابر
• 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی