دوره آزمایش پایداری و مدیریت خطا در میکروسرویس‌ها با استفاده از Litmus Chaos Engine همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آزمایش پایداری و مدیریت خطا در میکروسرویس‌ها با استفاده از Litmus Chaos Engine

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی میکروسرویس‌ها و ابزارهای مرتبط

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده و چالش‌های آن‌ها
• 2. مبانی معماری میکروسرویس
• 3. مزایا و معایب معماری میکروسرویس
• 4. الگوهای طراحی میکروسرویس
• 5. ارتباطات بین میکروسرویس‌ها
• 6. مواجهه با خرابی در میکروسرویس‌ها
• 7. مفهوم پایداری (Resilience) در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 8. اهمیت آزمایش پایداری
• 9. معرفی Litmus Chaos Engine
• 10. مفاهیم اصلی Litmus Chaos Engine
• 11. نصب و راه‌اندازی Litmus Chaos Engine
• 12. آشنایی با معماری Litmus
• 13. محیط‌های آزمایشی برای میکروسرویس‌ها
• 14. پیاده‌سازی یک برنامه نمایشی میکروسرویس
• 15. استقرار برنامه نمایشی در Kubernetes
• 16. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ در Kubernetes
• 17. مانیتورینگ وضعیت میکروسرویس‌ها
• 18. مفهوم Chaos Engineering
• 19. اصول Chaos Engineering
• 20. تفاوت Chaos Engineering با تست معمولی
• 21. انواع آزمایش‌های پایداری (Chaos Experiments)
• 22. طراحی آزمایش‌های پایداری
• 23. آزمایش‌های پایداری مبتنی بر شبکه (Network Chaos)
• 24. شبیه‌سازی تأخیر شبکه
• 25. شبیه‌سازی قطعی شبکه
• 26. شبیه‌سازی از دست دادن بسته‌ها
• 27. آزمایش‌های پایداری مبتنی بر منابع (Resource Chaos)
• 28. شبیه‌سازی بارگذاری CPU
• 29. شبیه‌سازی کمبود حافظه
• 30. شبیه‌سازی پر شدن دیسک
• 31. آزمایش‌های پایداری مبتنی بر اپلیکیشن (Application Chaos)
• 32. شبیه‌سازی خرابی سرویس
• 33. شبیه‌سازی پاسخ‌های کند
• 34. شبیه‌سازی خطاهای داده
• 35. آزمایش‌های پایداری مبتنی بر Kubernetes
• 36. شبیه‌سازی حذف Pod
• 37. شبیه‌سازی بازنشانی Node
• 38. شبیه‌سازی اختلال در Kubernetes API
• 39. استفاده از Litmus Chaos Operator
• 40. نوشتن Chaos Experiments سفارشی
• 41. مفهوم Chaos Profiles
• 42. مدیریت Chaos Experiments
• 43. زمان‌بندی اجرای Chaos Experiments
• 44. اجرای موازی Chaos Experiments
• 45. مستندسازی Chaos Experiments
• 46. تحلیل نتایج Chaos Experiments
• 47. مفهوم Observability در سیستم‌های توزیع‌شده
• 48. لاگ‌گیری متمرکز
• 49. متریک‌های سیستم
• 50. ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing)
• 51. یکپارچه‌سازی Litmus با ابزارهای Observability
• 52. تست بازیابی (Recovery Testing)
• 53. سناریوهای بازیابی خودکار
• 54. تست Failover
• 55. تست High Availability
• 56. مفهوم Site Reliability Engineering (SRE)
• 57. اصول SRE
• 58. نقش SRE در آزمایش پایداری
• 59. مدیریت خطا (Fault Management)
• 60. استراتژی‌های مدیریت خطا
• 61. پیاده‌سازی الگوهای مدیریت خطا
• 62. مفهوم Circuit Breaker
• 63. مفهوم Retry
• 64. مفهوم Timeout
• 65. مفهوم Bulkhead
• 66. مفهوم Rate Limiting
• 67. پیاده‌سازی الگوهای مدیریت خطا در میکروسرویس‌ها
• 68. تست الگوهای مدیریت خطا با Litmus
• 69. بهبود پایداری با استفاده از نتایج آزمایش‌ها
• 70. چرخه عمر توسعه پایداری
• 71. مستندسازی پایداری سیستم
• 72. آموزش تیم در زمینه پایداری
• 73. پیاده‌سازی فرهنگ پایداری
• 74. ملاحظات امنیتی در Chaos Engineering
• 75. تست پایداری در محیط‌های تولید (Production)
• 76. مدیریت ریسک در تست پایداری
• 77. ملاحظات اخلاقی در Chaos Engineering
• 78. تست پایداری در معماری‌های Serverless
• 79. تست پایداری در معماری‌های Event-Driven
• 80. تست پایداری با استفاده از ابزارهای دیگر (مانند Chaos Mesh)
• 81. مقایسه Litmus Chaos Engine با ابزارهای مشابه
• 82. آینده Chaos Engineering
• 83. کاربرد Litmus در سناریوهای واقعی
• 84. مطالعات موردی در زمینه پایداری میکروسرویس‌ها
• 85. بهبود عملکرد با پایداری
• 86. کاهش هزینه‌ها با پایداری
• 87. افزایش رضایت مشتری با پایداری
• 88. آزمایش پایداری برای سرویس‌های ابری
• 89. آزمایش پایداری برای پلتفرم‌های PaaS
• 90. آزمایش پایداری برای پلتفرم‌های SaaS
• 91. مفهوم Chaos Orchestration
• 92. مدیریت Centralized Chaos
• 93. خودکارسازی تست پایداری
• 94. یکپارچه‌سازی با CI/CD Pipelines
• 95. تست پایداری و DevOps
• 96. روش‌های ارزیابی پایداری
• 97. معیارهای سنجش پایداری
• 98. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) برای پایداری
• 99. مدیریت مستندات پایداری
• 100. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش پایداری