دوره مبانی خدمات ابری گوگل (Google Cloud) برای سازمان‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی خدمات ابری گوگل (Google Cloud) برای سازمان‌ها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و خدمات ابری

موضوع میانی: زیرساخت ابری و خدمات سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خدمات ابری و مزایای آن برای سازمان‌ها
• 2. معرفی گوگل کلاود و اکوسیستم آن
• 3. اصول اولیه معماری ابری در گوگل کلاود
• 4. مروری بر انواع خدمات ابری: IaaS, PaaS, SaaS
• 5. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در گوگل کلاود
• 6. امنیت در گوگل کلاود: مفاهیم و ابزارها
• 7. شبکه‌سازی در گوگل کلاود: VPC و اجزای آن
• 8. ذخیره‌سازی داده‌ها در گوگل کلاود: Cloud Storage
• 9. قواعد و سیاست‌های دسترسی به داده‌ها در Cloud Storage
• 10. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف در گوگل کلاود
• 11. ابزارهای نظارتی و پایش منابع در گوگل کلاود
• 12. مقدمه‌ای بر محاسبات در گوگل کلاود: Compute Engine
• 13. ماشین‌های مجازی (VMs) و پیکربندی آن‌ها
• 14. شبکه‌بندی ماشین‌های مجازی و ارتباط بین آن‌ها
• 15. ذخیره‌سازی دیسک برای ماشین‌های مجازی
• 16. مدیریت تصاویر ماشین‌های مجازی
• 17. تنظیمات امنیتی برای ماشین‌های مجازی
• 18. مقدمه‌ای بر کانتینرها و ارکستراسیون آن‌ها
• 19. Google Kubernetes Engine (GKE) چیست؟
• 20. استقرار برنامه‌ها در GKE
• 21. مدیریت کلاسترها در GKE
• 22. شبکه‌بندی در GKE
• 23. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در GKE
• 24. امنیت در GKE
• 25. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده در گوگل کلاود
• 26. Cloud SQL: پایگاه داده رابطه‌ای مدیریت شده
• 27. Cloud Spanner: پایگاه داده رابطه‌ای توزیع شده
• 28. Cloud Bigtable: پایگاه داده NoSQL ستونی
• 29. Firestore: پایگاه داده NoSQL سندی
• 30. انتخاب پایگاه داده مناسب برای نیازهای سازمان
• 31. مقدمه‌ای بر خدمات تحلیل داده در گوگل کلاود
• 32. BigQuery: انبار داده تحلیلی
• 33. پرس‌وجو و تحلیل داده‌ها در BigQuery
• 34. مصرف بهینه منابع در BigQuery
• 35. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها با Looker Studio
• 36. مقدمه‌ای بر خدمات توسعه و استقرار برنامه‌ها
• 37. Cloud Functions: محاسبات بدون سرور (Serverless)
• 38. Cloud Run: اجرای کانتینرها بدون مدیریت زیرساخت
• 39. App Engine: پلتفرم اجرای برنامه‌ها
• 40. CI/CD (یکپارچه‌سازی مداوم/تحویل مداوم) در گوگل کلاود
• 41. ابزارهای مدیریت کد و مخازن کد
• 42. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در گوگل کلاود
• 43. Vertex AI: پلتفرم یکپارچه یادگیری ماشین
• 44. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 45. استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
• 46. استفاده از APIهای هوش مصنوعی آماده
• 47. پردازش زبان طبیعی (NLP) در گوگل کلاود
• 48. بینایی ماشین (Computer Vision) در گوگل کلاود
• 49. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT) در گوگل کلاود
• 50. Cloud IoT Core
• 51. مدیریت دستگاه‌ها و داده‌های IoT
• 52. تحلیل داده‌های IoT
• 53. مقدمه‌ای بر امنیت پیشرفته در گوگل کلاود
• 54. مدیریت ریسک و انطباق در گوگل کلاود
• 55. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 56. ممیزی و گزارش‌گیری امنیتی
• 57. مدیریت حوادث امنیتی
• 58. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی عملیاتی در گوگل کلاود
• 59. مدیریت چرخه عمر برنامه‌ها
• 60. اتوماسیون وظایف عملیاتی
• 61. پایش عملکرد و رفع اشکال
• 62. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 63. مقدمه‌ای بر خدمات سازمانی در گوگل کلاود
• 64. Google Workspace برای همکاری تیمی
• 65. ابزارهای مدیریت پروژه در گوگل کلاود
• 66. راهکارهای امنیتی برای سازمان‌های بزرگ
• 67. ملاحظات مهاجرت به گوگل کلاود
• 68. برنامه‌ریزی و استراتژی مهاجرت
• 69. مراحل فنی مهاجرت
• 70. مدیریت تغییرات و آموزش کارکنان
• 71. ارزیابی و بهینه‌سازی پس از مهاجرت
• 72. مباحث پیشرفته در امنیت ابری
• 73. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 74. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 75. تشخیص نفوذ و جلوگیری از آن
• 76. مبانی حاکمیت داده در سازمان
• 77. اصول مدیریت دسترسی در سطح سازمانی
• 78. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی در گوگل کلاود
• 79. ارتباطات امن بین سرویس‌ها
• 80. مدیریت لاگ‌ها و ممیزی دسترسی‌ها
• 81. پایش مداوم وضعیت امنیتی
• 82. بهینه‌سازی هزینه و مدیریت مالی در مقیاس بزرگ
• 83. استراتژی‌های کاهش هزینه سرویس‌ها
• 84. پیش‌بینی و بودجه‌بندی هزینه‌های ابری
• 85. استفاده از ابزارهای گزارش‌دهی مالی
• 86. مدیریت قراردادها و تخفیفات سازمانی
• 87. معماری‌های مقاوم در برابر خطا و دسترس‌پذیری بالا
• 88. طراحی سیستم‌های توزیع شده
• 89. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده برای دسترس‌پذیری
• 90. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 91. بررسی و بهبود مداوم معماری
• 92. مبانی DevOps در محیط ابری
• 93. اصول کلیدی DevOps
• 94. ابزارهای اتوماسیون در DevOps
• 95. فرهنگ و تیم‌سازی در DevOps
• 96. پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز DevOps در سازمان
• 97. راهکارهای ابری برای پشتیبانی از داده‌های حجیم (Big Data)
• 98. معماری‌های پردازش داده‌های دسته‌ای (Batch Processing)
• 99. معماری‌های پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
• 100. ابزارهای مدیریت داده‌های حجیم