دوره بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های محاسباتی توزیع‌شده با استفاده از Ray همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های محاسباتی توزیع‌شده با استفاده از Ray

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: سیستم‌های توزیع‌شده و محاسبات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. مفاهیم کلیدی محاسبات ابری
• 3. معماری Ray: نمای کلی
• 4. اجزای اصلی Ray: Actor و Task
• 5. مدیریت وضعیت در Ray
• 6. مکانیسم ارتباطی در Ray
• 7. موازی‌سازی در Ray
• 8. اجرای وظایف (Tasks) در Ray
• 9. مفهوم Actor در Ray
• 10. مدیریت Actorها در Ray
• 11. کاربرد Actorها در برنامه‌های توزیع‌شده
• 12. موازی‌سازی با Ray: مقدمه
• 13. انواع موازی‌سازی در Ray
• 14. Parallelism با Ray: استراتژی‌ها
• 15. زمان‌بندی وظایف در Ray
• 16. مفهوم صف وظایف (Task Queue)
• 17. الگوریتم‌های زمان‌بندی پایه
• 18. محدودیت‌های زمان‌بندی سنتی
• 19. معرفی Label Selectors
• 20. کاربرد Label Selectors در Ray
• 21. انتخاب گره‌ها (Nodes) بر اساس برچسب
• 22. فیلتر کردن منابع با Label Selectors
• 23. زمان‌بندی پویا با Label Selectors
• 24. مدیریت برچسب‌ها (Labels)
• 25. تعریف و تخصیص برچسب‌ها
• 26. برچسب‌گذاری منابع محاسباتی
• 27. برچسب‌گذاری وظایف (Tasks)
• 28. استفاده از برچسب‌ها برای گروه‌بندی
• 29. برنامه‌ریزی منابع با Label Selectors
• 30. بهینه‌سازی تخصیص منابع
• 31. افزایش بهره‌وری سیستم
• 32. کاهش زمان انتظار وظایف
• 33. انعطاف‌پذیری در زمان‌بندی
• 34. مدیریت منابع پویا
• 35. مقیاس‌پذیری سیستم‌های Ray
• 36. استقرار Ray در محیط‌های ابری
• 37. Amazon Web Services (AWS) و Ray
• 38. Google Cloud Platform (GCP) و Ray
• 39. Microsoft Azure و Ray
• 40. انتقال بار کاری (Workload Migration)
• 41. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در Ray
• 42. ابزارهای مانیتورینگ Ray
• 43. تحلیل عملکرد سیستم
• 44. عیب‌یابی (Debugging) در Ray
• 45. مدیریت خطاها در برنامه‌های توزیع‌شده
• 46. استراتژی‌های تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 47. مفهوم Resilience در سیستم‌های توزیع‌شده
• 48. طراحی برنامه‌های مقاوم در برابر خطا
• 49. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 50. ملاحظات امنیتی در Ray
• 51. مدیریت دسترسی‌ها
• 52. رمزنگاری در Ray
• 53. استانداردهای امنیتی و Ray
• 54. کتابخانه‌های Ray برای یادگیری ماشین
• 55. Ray Tune: بهینه‌سازی ابرپارامترها
• 56. Ray Train: آموزش توزیع‌شده مدل‌ها
• 57. Ray Serve: استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 58. مفاهیم پیشرفته زمان‌بندی
• 59. زمان‌بندی مبتنی بر اولویت
• 60. زمان‌بندی مبتنی بر کیفیت سرویس (QoS)
• 61. مدیریت صف‌های اولویت‌بندی شده
• 62. استفاده از Label Selectors برای QoS
• 63. زمان‌بندی برای بارهای کاری ناهمگن
• 64. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 65. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های مرکزی (CPU)
• 66. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
• 67. استراتژی‌های مدیریت حافظه در Ray
• 68. پیشگیری از کمبود حافظه
• 69. زمان‌بندی وظایف با نیازهای حافظه
• 70. کاربرد Label Selectors در مدیریت حافظه
• 71. سیستم‌های فایل توزیع‌شده و Ray
• 72. ذخیره‌سازی داده‌ها در Ray
• 73. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 74. یکپارچه‌سازی Ray با Hadoop و Spark
• 75. استفاده از Ray برای پردازش داده‌های بزرگ
• 76. معماری‌های پیشرفته Ray
• 77. Ray Core: جزئیات پیاده‌سازی
• 78. Ray distributed data processing
• 79. Ray actor model advanced patterns
• 80. Ray scheduling policies customization
• 81. Ray resource management techniques
• 82. Ray ecosystem integration patterns
• 83. Ray for real-time applications
• 84. Ray for batch processing
• 85. Ray for scientific computing
• 86. Ray for high-performance computing (HPC)
• 87. Ray security best practices
• 88. Ray performance tuning guide
• 89. Ray debugging advanced techniques
• 90. Ray fault tolerance patterns
• 91. Ray future directions and research
• 92. Ray and the future of distributed computing
• 93. Ray for edge computing scenarios
• 94. Ray for serverless architectures
• 95. Ray and federated learning
• 96. Ray for distributed databases
• 97. Ray for decentralized applications
• 98. Ray for blockchain infrastructure
• 99. Ray for IoT data processing
• 100. Ray for autonomous systems