دوره بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری سرویس‌ها با استفاده از Kubernetes و ابزارهای مشاهده‌پذیری ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری سرویس‌ها با استفاده از Kubernetes و ابزارهای مشاهده‌پذیری ابری

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت عملکرد و پایش سیستم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و معماری‌های مقیاس‌پذیر
• 2. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. مبانی Kubernetes و اکوسیستم Cloud Native
• 4. مفهوم و اهمیت Service Level Objectives (SLOs)
• 5. تعریف و اندازه‌گیری Service Level Indicators (SLIs)
• 6. رابطه بین SLOs، SLIs و SLA ها
• 7. اصول مشاهده‌پذیری (Observability) در سیستم‌های ابری
• 8. متریک‌ها، لاگ‌ها و تریس‌ها به عنوان ستون‌های مشاهده‌پذیری
• 9. جمع‌آوری متریک‌ها با Prometheus
• 10. مدل داده‌ای Prometheus و زبان پرس‌وجوی PromQL
• 11. تنظیم و مدیریت Prometheus در محیط Kubernetes
• 12. معرفی Grafana برای بصری‌سازی داده‌ها
• 13. طراحی داشبوردهای مؤثر برای پایش سیستم‌ها
• 14. نمایش SLIs و SLOs در داشبوردهای Grafana
• 15. مفهوم Error Budgets و کاربرد آن
• 16. مدیریت Error Budgets و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری
• 17. استراتژی‌های مدیریت SLOs در چرخه عمر نرم‌افزار
• 18. مراحل پیاده‌سازی SLOs در تیم‌های توسعه
• 19. مدیریت تغییرات و تأثیر آن بر SLOs
• 20. پایش عملکرد برنامه‌های کاربردی (APM)
• 21. معرفی ابزارهای APM در اکوسیستم Cloud Native
• 22. استفاده از Jaeger یا Zipkin برای تریس توزیع‌شده
• 23. لاگ‌گیری متمرکز با Elasticsearch, Fluentd, Kibana (EFK)
• 24. معرفی Loki برای پایش لاگ‌ها با Prometheus
• 25. پایش منابع Kubernetes: Node, Pod, Container
• 26. مدیریت منابع و سیاست‌های Resource Quotas
• 27. پایش شبکه در Kubernetes
• 28. امنیت پایش و دسترسی به داده‌های مشاهده‌پذیری
• 29. اصول تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
• 30. تکنیک‌های عیب‌یابی در سیستم‌های ابری
• 31. مدیریت رویدادها و هشدارها (Alerting)
• 32. پیکربندی Alertmanager برای مدیریت هشدارها
• 33. استراتژی‌های کاهش هشدارهای کاذب (False Positives)
• 34. پایش Health Checks و Readiness/Liveness Probes
• 35. استفاده از Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
• 36. تنظیم HPA بر اساس متریک‌های سفارشی
• 37. معرفی Vertical Pod Autoscaler (VPA)
• 38. مدیریت مقیاس‌پذیری با Cluster Autoscaler
• 39. اصول طراحی معماری‌های Microservices
• 40. چالش‌های مقیاس‌پذیری در معماری‌های Microservices
• 41. مدیریت ارتباطات بین سرویس‌ها (Service Mesh)
• 42. معرفی Istio و قابلیت‌های آن
• 43. پایش و مشاهده‌پذیری با Istio
• 44. مدیریت ترافیک و A/B Testing با Istio
• 45. اصول CI/CD و تأثیر آن بر مقیاس‌پذیری
• 46. خودکارسازی فرآیندهای استقرار و پایش
• 47. پایش عملکرد در محیط‌های Multi-Cloud و Hybrid Cloud
• 48. استراتژی‌های انتخاب ابزارهای مشاهده‌پذیری
• 49. بهینه‌سازی مصرف منابع با استفاده از داده‌های پایش
• 50. مفهوم Chaos Engineering برای سنجش مقاومت سیستم
• 51. طراحی سناریوهای Chaos Engineering
• 52. اجرای Chaos Experiments در Kubernetes
• 53. تحلیل نتایج Chaos Experiments و بهبود سیستم
• 54. اصول Zero Trust Security
• 55. مدیریت Identity and Access Management (IAM)
• 56. پایش فعالیت‌های امنیتی و تشخیص نفوذ
• 57. انطباق با مقررات و استانداردهای امنیتی
• 58. مقدمه‌ای بر Data Engineering در سیستم‌های ابری
• 59. پایش خطوط لوله داده (Data Pipelines)
• 60. اصول Data Observability
• 61. معرفی ابزارهای Data Observability
• 62. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 63. پایش و مدیریت پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 64. معرفی Kubernetes Operators برای مدیریت پیچیدگی
• 65. استفاده از Operators برای مدیریت پایگاه‌های داده
• 66. پایش و مدیریت سیستم‌های صف پیام (Message Queues)
• 67. اصول طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
• 68. تکنیک‌های Fault Tolerance در Kubernetes
• 69. مدیریت Failover و Disaster Recovery
• 70. پایش و مدیریت زیرساخت‌های ذخیره‌سازی ابری
• 71. اصول Cloud Native Storage
• 72. پایش عملکرد و دسترسی به داده‌های ذخیره‌سازی
• 73. مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 74. اصول AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون پایش
• 76. پیش‌بینی مشکلات با استفاده از Machine Learning
• 77. مدیریت دانش و مستندسازی در تیم‌های DevOps
• 78. آموزش و توسعه مهارت‌های مشاهده‌پذیری
• 79. ایجاد فرهنگ مشاهده‌پذیری در سازمان
• 80. استراتژی‌های بلندمدت برای مقیاس‌پذیری پایدار
• 81. پایش و مدیریت عملکرد API Gateway
• 82. اصول طراحی API های مقیاس‌پذیر
• 83. مدیریت ترافیک و کنترل دسترسی در API Gateway
• 84. پایش و تحلیل الگوهای استفاده از API
• 85. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی (Response Time)
• 86. مدیریت و پایش بار کاری (Workload)
• 87. اصول معماری Event-Driven
• 88. پایش سیستم‌های Event-Driven
• 89. مدیریت و بهینه‌سازی رویدادها
• 90. نقش مشاهده‌پذیری در نوآوری و توسعه محصول
• 91. پایش رفتار کاربران و تجربه کاربری (UX)
• 92. جمع‌آوری و تحلیل بازخورد کاربران
• 93. استفاده از داده‌های پایش برای بهبود مستمر
• 94. مدیریت و پایش زیرساخت‌های IoT در ابر
• 95. اصول معماری IoT و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 96. پایش دستگاه‌های IoT و جریان داده
• 97. امنیت در سیستم‌های IoT ابری
• 98. اهمیت مستندسازی فنی برای پایداری سیستم‌ها
• 99. ساختاردهی مستندات فنی در پروژه‌های ابری
• 100. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری اطلاعات