دوره بهینه‌سازی اندازهٔ نمونه‌های EC2 برای کاهش هزینه‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اندازهٔ نمونه‌های EC2 برای کاهش هزینه‌ها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی منابع ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و نمونه‌های EC2
• 2. اهمیت بهینه‌سازی اندازهٔ نمونه‌های EC2
• 3. مفاهیم کلیدی در اندازه‌دهی نمونه‌های EC2
• 4. انواع نمونه‌های EC2 و ویژگی‌های آن‌ها
• 5. معیارهای انتخاب نمونهٔ EC2 مناسب
• 6. روش‌های شناسایی نمونه‌های بیش از حد بزرگ
• 7. تحلیل مصرف منابع در نمونه‌های EC2
• 8. ابزارهای مانیتورینگ منابع EC2 (CloudWatch)
• 9. معیارهای کارایی (CPU, RAM, Disk I/O)
• 10. نشانه‌های مصرف پایین CPU
• 11. نشانه‌های مصرف پایین RAM
• 12. نشانه‌های مصرف پایین Disk I/O
• 13. نشانه‌های مصرف پایین Network I/O
• 14. تحلیل الگوهای بار کاری (Workload Patterns)
• 15. شناسایی دوره‌های اوج مصرف
• 16. شناسایی دوره‌های کم‌مصرف
• 17. تأثیر شیفت‌های کاری بر مصرف منابع
• 18. تأثیر عوامل فصلی بر مصرف منابع
• 19. بررسی هزینه‌های نمونه‌های EC2
• 20. مدل‌های قیمت‌گذاری EC2 (On-Demand, Reserved, Spot)
• 21. محاسبهٔ هزینهٔ نمونه‌های EC2
• 22. تکنیک‌های تغییر اندازهٔ نمونه‌ها (Vertical Scaling)
• 23. تغییر اندازهٔ نمونه از کوچک به بزرگ
• 24. تغییر اندازهٔ نمونه از بزرگ به کوچک
• 25. ملاحظات امنیتی در تغییر اندازهٔ نمونه‌ها
• 26. تأثیر تغییر اندازه بر دسترس‌پذیری (Availability)
• 27. تأثیر تغییر اندازه بر پایداری (Stability)
• 28. بررسی وابستگی‌های نرم‌افزاری در تغییر اندازه
• 29. ارزیابی مجدد اندازهٔ نمونه پس از تغییر
• 30. استفاده از ابزارهای AWS برای بهینه‌سازی
• 31. AWS Compute Optimizer چیست؟
• 32. نحوهٔ استفاده از AWS Compute Optimizer
• 33. تنظیمات و پیکربندی Compute Optimizer
• 34. قابلیت‌های پیشرفتهٔ Compute Optimizer
• 35. بررسی توصیه‌های Compute Optimizer
• 36. اعمال توصیه‌های Compute Optimizer
• 37. چالش‌های رایج در بهینه‌سازی اندازهٔ نمونه
• 38. مقایسهٔ روش‌های دستی و خودکار
• 39. اهمیت تست و اعتبارسنجی پس از بهینه‌سازی
• 40. مدیریت نمونه‌های EC2 در طول زمان
• 41. استراتژی‌های بلندمدت برای بهینه‌سازی
• 42. بهینه‌سازی برای بارهای کاری پایدار
• 43. بهینه‌سازی برای بارهای کاری متغیر
• 44. بهینه‌سازی برای برنامه‌های کاربردی خاص
• 45. بهینه‌سازی برای بارهای کاری توسعه و تست
• 46. بهینه‌سازی برای بارهای کاری تولید
• 47. ملاحظات مربوط به سیستم‌عامل (OS)
• 48. تأثیر تنظیمات سیستم‌عامل بر مصرف منابع
• 49. نکات بهینه‌سازی در سطح سیستم‌عامل
• 50. مدیریت دیسک و پارتیشن‌بندی
• 51. مانیتورینگ و بهینه‌سازی فضای دیسک
• 52. استفاده از Auto Scaling برای مدیریت بار
• 53. مفهوم Auto Scaling Group
• 54. تنظیمات Auto Scaling Group
• 55. مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس معیارها
• 56. مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس زمان‌بندی
• 57. ترکیب Vertical و Horizontal Scaling
• 58. مدیریت هزینه‌ها با استفاده از Reserved Instances
• 59. چگونه Reserved Instances را انتخاب کنیم؟
• 60. تأثیر Reserved Instances بر هزینه‌ها
• 61. تأثیر Reserved Instances بر انعطاف‌پذیری
• 62. مدیریت Reserved Instances
• 63. استفاده از Savings Plans برای کاهش هزینه
• 64. تفاوت Savings Plans با Reserved Instances
• 65. انتخاب Savings Plans مناسب
• 66. مزایای Savings Plans
• 67. مدیریت Savings Plans
• 68. استفاده از Spot Instances برای کاهش هزینه
• 69. ریسک‌ها و مزایای Spot Instances
• 70. نحوهٔ استفاده از Spot Instances
• 71. مدیریت Spot Instances
• 72. مدیریت پایداری و دسترس‌پذیری در EC2
• 73. طراحی معماری مقاوم در برابر خطا
• 74. استفاده از Availability Zones و Regions
• 75. مدیریت نسخه‌های پشتیبان (Backups)
• 76. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 77. ملاحظات امنیتی در مدیریت نمونه‌های EC2
• 78. مدیریت دسترسی‌ها (IAM)
• 79. امنیت شبکه (Security Groups, NACLs)
• 80. پایش امنیتی و گزارش‌دهی
• 81. اهمیت آموزش مستمر در حوزهٔ ابری
• 82. به‌روزرسانی دانش فنی در زمینهٔ EC2
• 83. مطالعهٔ منابع رسمی AWS
• 84. شرکت در کارگاه‌ها و دوره‌های آموزشی
• 85. ارزیابی مداوم و بازخورد در فرآیند بهینه‌سازی
• 86. مستندسازی فرآیندهای بهینه‌سازی
• 87. تدوین بهترین شیوه‌ها (Best Practices)
• 88. مقدمه‌ای بر معماری ابری پایدار
• 89. نقش بهینه‌سازی اندازهٔ نمونه در پایداری
• 90. چالش‌های آینده در مدیریت منابع ابری
• 91. جمع‌بندی و نکات کلیدی بهینه‌سازی EC2