دوره مقدمه‌ای بر مهندسی آشوب با Litmus Chaos برای سیستم‌های ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر مهندسی آشوب با Litmus Chaos برای سیستم‌های ابری

موضوع کلی: مهندسی قابلیت اطمینان سیستم‌های نرم‌افزاری

موضوع میانی: مهندسی آشوب ابری (Cloud-Native Chaos Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر قابلیت اطمینان سیستم‌های نرم‌افزاری
• 2. مبانی مهندسی نرم‌افزار در محیط‌های ابری
• 3. اهمیت پایداری و تاب‌آوری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. آشنایی با معماری‌های میکروسرویس
• 5. چالش‌های سیستم‌های ابری و نیاز به مهندسی اطمینان
• 6. مفهوم مهندسی آشوب (Chaos Engineering)
• 7. تاریخچه و فلسفه مهندسی آشوب
• 8. اهداف اصلی مهندسی آشوب
• 9. تفاوت مهندسی آشوب با تست نفوذ و آزمایش عملکرد
• 10. کاربردهای مهندسی آشوب در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 11. معرفی Litmus Chaos به عنوان یک ابزار مهندسی آشوب
• 12. چشم‌انداز Litmus Chaos و مزایای آن
• 13. نصب و راه‌اندازی اولیه Litmus Chaos
• 14. مفاهیم کلیدی در Litmus Chaos: آزمایش‌ها، صفحات، پروفایل‌ها
• 15. آشنایی با معماری Litmus Chaos
• 16. محیط‌های هدف برای اجرای آزمایش‌های آشوب
• 17. انواع آزمایش‌های آشوب در Litmus Chaos
• 18. آزمایش‌های مربوط به اختلال در شبکه (Network Chaos)
• 19. شبیه‌سازی قطعی شبکه و تاخیر (Network Latency/Loss)
• 20. تأثیر قطع ارتباط بین سرویس‌ها
• 21. آزمایش‌های مربوط به اختلال در پردازنده (CPU Stress)
• 22. شبیه‌سازی بارگذاری سنگین بر روی پردازنده
• 23. تأثیر کمبود منابع پردازشی بر عملکرد
• 24. آزمایش‌های مربوط به اختلال در حافظه (Memory Stress)
• 25. شبیه‌سازی کمبود حافظه و تأثیر آن
• 26. تأثیر نشت حافظه بر پایداری سیستم
• 27. آزمایش‌های مربوط به اختلال در دیسک (Disk Stress)
• 28. شبیه‌سازی پر شدن دیسک و اختلال I/O
• 29. تأثیر مشکلات دیسک بر دسترسی به داده‌ها
• 30. آزمایش‌های مربوط به اختلال در Pods (Pod Chaos)
• 31. شبیه‌سازی حذف تصادفی Pods
• 32. تأثیر ناپایداری Pods بر سرویس‌دهی
• 33. آزمایش‌های مربوط به اختلال در Node ها (Node Chaos)
• 34. شبیه‌سازی خرابی یا عدم دسترسی Node
• 35. تأثیر مشکلات Node بر کل کلاستر
• 36. آزمایش‌های مربوط به اختلال در سرویس‌های ابری (Cloud Provider Chaos)
• 37. شبیه‌سازی خرابی در سرویس‌های ابری مدیریت شده
• 38. آزمایش‌های مربوط به اختلال در پایگاه داده (Database Chaos)
• 39. شبیه‌سازی کندی یا قطعی پایگاه داده
• 40. تأثیر مشکلات پایگاه داده بر برنامه‌ها
• 41. آزمایش‌های مربوط به اختلال در صف پیام (Message Queue Chaos)
• 42. شبیه‌سازی اختلال در پردازش پیام‌ها
• 43. تأثیر مشکلات صف پیام بر جریان داده
• 44. طراحی و نوشتن آزمایش‌های آشوب سفارشی
• 45. استفاده از قالب‌های آزمایش (Experiment Templates)
• 46. پیکربندی پارامترهای آزمایش‌ها
• 47. اجرای آزمایش‌های آشوب به صورت دستی
• 48. اجرای آزمایش‌های آشوب به صورت زمان‌بندی شده
• 49. نظارت بر نتایج آزمایش‌های آشوب
• 50. تحلیل گزارش‌های آزمایش و شناسایی مشکلات
• 51. مدیریت و سازماندهی آزمایش‌های آشوب
• 52. ایجاد صفحات (Pages) برای گروه‌بندی آزمایش‌ها
• 53. استفاده از پروفایل‌ها (Profiles) برای اجرای مجموعه‌ای از آزمایش‌ها
• 54. یکپارچه‌سازی Litmus Chaos با CI/CD Pipeline
• 55. استفاده از Litmus Chaos در محیط‌های توسعه، تست و تولید
• 56. ملاحظات امنیتی در اجرای مهندسی آشوب
• 57. مدیریت ریسک و پیامدهای اجرای آزمایش‌های آشوب
• 58. تعریف معیارهای موفقیت و شکست در مهندسی آشوب
• 59. توسعه فرهنگ تاب‌آوری در تیم‌های توسعه و عملیات
• 60. نقش مهندسی آشوب در بهبود فرآیندهای DevOps
• 61. کاربرد Litmus Chaos در محیط‌های Kubernetes
• 62. پیاده‌سازی مهندسی آشوب در معماری‌های Cloud-Native
• 63. آزمایش سناریوهای Failure Recovery (بازیابی از خطا)
• 64. شبیه‌سازی سناریوهای Disaster Recovery (بازیابی فاجعه)
• 65. ارزیابی اثربخشی مکانیزم‌های خودترمیمی (Self-Healing)
• 66. تست مقاومت سیستم در برابر حملات سایبری (با رویکرد دفاعی)
• 67. شناسایی نقاط ضعف در معماری و پیکربندی سیستم
• 68. بهبود مستندات فنی بر اساس یافته‌های مهندسی آشوب
• 69. آموزش تیم‌ها در زمینه مهندسی آشوب و Litmus Chaos
• 70. مطالعات موردی (Case Studies) موفق در پیاده‌سازی مهندسی آشوب
• 71. چالش‌های رایج در اجرای مهندسی آشوب و راه‌حل‌ها
• 72. مراحل پیشرفته در استفاده از Litmus Chaos
• 73. ادغام با ابزارهای مانیتورینگ مانند Prometheus و Grafana
• 74. استفاده از Litmus Chaos برای تست خودکار مقیاس‌پذیری
• 75. تست قابلیت اطمینان در سیستم‌های توزیع‌شده پیچیده
• 76. ارزیابی تحمل‌پذیری خطا (Fault Tolerance) سیستم
• 77. بهبود فرآیند تصمیم‌گیری در مورد معماری سیستم
• 78. نقش Litmus Chaos در کاهش زمان خرابی (Downtime)
• 79. توسعه استراتژی‌های پیشگیرانه بر اساس نتایج آشوب
• 80. آینده مهندسی آشوب و ابزارهای مرتبط
• 81. ارزیابی و انتخاب ابزار مناسب برای مهندسی آشوب
• 82. ملاحظات اخلاقی در مهندسی آشوب
• 83. اهمیت گزارش‌دهی شفاف نتایج آشوب
• 84. ایجاد یک برنامه جامع مهندسی آشوب
• 85. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری مهندسی آشوب