دوره بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری در سرویس‌های داده‌ای Azure همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری در سرویس‌های داده‌ای Azure

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم کلیدی زیرساخت ابری
• 2. معماری سرویس‌های داده‌ای در Azure
• 3. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 4. مفاهیم عملکرد و بهینه‌سازی در ابر
• 5. معرفی گزینه‌های ذخیره‌سازی داده در Azure
• 6. انتخاب پایگاه داده مناسب برای برنامه‌های کاربردی
• 7. مدیریت و پیکربندی پایگاه داده‌های رابطه‌ای در Azure
• 8. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 9. مقیاس‌پذیری عمودی و افقی در پایگاه داده‌ها
• 10. استفاده از Azure SQL Database برای عملکرد بالا
• 11. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Azure SQL Database
• 12. شاخص‌گذاری و استراتژی‌های بازیابی داده
• 13. مدیریت و پیکربندی پایگاه داده‌های NoSQL در Azure
• 14. معرفی Azure Cosmos DB
• 15. مدل‌سازی داده در Azure Cosmos DB
• 16. بهینه‌سازی عملکرد در Azure Cosmos DB
• 17. انتخاب پارتیشن‌بندی مناسب در Cosmos DB
• 18. مدیریت توان عملیاتی (Throughput) در Cosmos DB
• 19. استفاده از Azure Cache for Redis
• 20. بهینه‌سازی دسترسی به داده با Redis Cache
• 21. مفاهیم Caching و استراتژی‌های آن
• 22. مدیریت و پیکربندی سرویس‌های ذخیره‌سازی فایل در Azure
• 23. Azure Blob Storage برای داده‌های بدون ساختار
• 24. بهینه‌سازی دسترسی به داده در Blob Storage
• 25. Azure Files برای اشتراک‌گذاری فایل‌ها
• 26. مدیریت و پیکربندی سرویس‌های صف و صف‌بندی در Azure
• 27. Azure Queue Storage برای ارتباطات ناهمگام
• 28. استفاده از Azure Service Bus برای پیام‌رسانی پیشرفته
• 29. معماری‌های میکروسرویس و نقش سرویس‌های داده‌ای
• 30. طراحی API برای سرویس‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر
• 31. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در Azure
• 32. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 33. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در Azure
• 34. استراتژی‌های Disaster Recovery برای سرویس‌های داده‌ای
• 35. مانیتورینگ و لاگ‌برداری عملکرد سرویس‌های داده‌ای
• 36. استفاده از Azure Monitor برای رصد عملکرد
• 37. ابزارهای عیب‌یابی و تشخیص مشکلات عملکردی
• 38. تحلیل عملکرد با استفاده از Azure Application Insights
• 39. بهینه‌سازی هزینه در سرویس‌های داده‌ای Azure
• 40. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 41. مفاهیم DevOps و CI/CD برای سرویس‌های داده‌ای
• 42. خودکارسازی استقرار و مدیریت سرویس‌های داده‌ای
• 43. تست عملکرد و بارگذاری (Load Testing)
• 44. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری پویا (Auto-scaling)
• 45. استفاده از Azure Functions برای پردازش رویداد محور
• 46. معماری‌های Serverless و سرویس‌های داده‌ای
• 47. بهینه‌سازی داده‌ها برای پردازش تحلیلی
• 48. معرفی Azure Data Lake Storage
• 49. طراحی و بهینه‌سازی Data Lake
• 50. پردازش داده‌های بزرگ با Azure Databricks
• 51. مفاهیم Spark و کاربرد آن در Azure
• 52. بهینه‌سازی Jobها در Azure Databricks
• 53. استفاده از Azure Synapse Analytics برای انبار داده
• 54. معماری انبار داده و Data Warehousing
• 55. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Azure Synapse Analytics
• 56. مصرف بهینه منابع در محیط ابری
• 57. مدیریت داده‌های حجیم و استراتژی‌های آن
• 58. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 59. استانداردهای صنعتی در مدیریت داده
• 60. حاکمیت داده (Data Governance) در Azure
• 61. مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality)
• 62. مفاهیم کلان داده (Big Data) و کاربردهای آن
• 63. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در Azure
• 64. تأثیر یادگیری ماشین بر عملکرد سرویس‌های داده‌ای
• 65. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در Azure
• 66. پردازش جریان داده (Stream Processing) با Azure Stream Analytics
• 67. مفاهیم Real-time Analytics
• 68. طراحی سیستم‌های توصیه گر (Recommendation Systems)
• 69. امنیت سایبری در سرویس‌های داده‌ای ابری
• 70. جلوگیری از حملات رایج به پایگاه داده‌ها
• 71. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 72. استانداردهای بین‌المللی در مدیریت داده
• 73. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها برای مدیریت داده ابری
• 74. برنامه‌ریزی برای آینده سرویس‌های داده‌ای ابری
• 75. روندهای نوظهور در فناوری داده
• 76. اتوماسیون در مدیریت زیرساخت داده
• 77. بهینه‌سازی زنجیره ارزش داده
• 78. مدیریت داده‌های IoT
• 79. معرفی Azure IoT Hub
• 80. مدیریت داده‌های سنسورها
• 81. استفاده از Azure Time Series Insights
• 82. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 83. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده ابری
• 84. مفاهیم Green IT و پایداری
• 85. استفاده از ابزارهای تحلیل هزینه در Azure
• 86. مدیریت بهینه بودجه ابری
• 87. ارزیابی و انتخاب بهترین گزینه‌های ذخیره‌سازی
• 88. تطبیق‌پذیری با نیازمندی‌های متغیر کسب‌وکار
• 89. پیاده‌سازی الگوهای طراحی مقیاس‌پذیر
• 90. آزمون پذیری و قابلیت اطمینان سیستم‌ها
• 91. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های داده‌ای ابری
• 92. مدیریت دانش در حوزه داده ابری
• 93. سیاست‌های سازمانی در استفاده از داده
• 94. آموزش مستمر برای به‌روز ماندن در فناوری داده
• 95. مشارکت با جامعه متخصصان داده Azure
• 96. بررسی موارد موفق پیاده‌سازی در سازمان‌های ایرانی
• 97. استفاده از منابع آموزشی داخلی
• 98. انطباق با قوانین بومی در حوزه داده
• 99. اصول اخلاقی در مدیریت داده