دوره پیکربندی و مدیریت قوانین در موتور قوانین AWS IoT برای کاربردهای صنعتی و تجاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیکربندی و مدیریت قوانین در موتور قوانین AWS IoT برای کاربردهای صنعتی و تجاری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: اینترنت اشیاء (IoT) و پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء و کاربردهای آن
• 2. اصول اولیهٔ اینترنت اشیاء و معماری آن
• 3. مفاهیم کلیدی در اینترنت اشیاء
• 4. ارتباطات در اینترنت اشیاء
• 5. امنیت در اینترنت اشیاء
• 6. موتور قوانین AWS IoT: معرفی و اهداف
• 7. قابلیت‌های اصلی موتور قوانین AWS IoT
• 8. کاربرد موتور قوانین AWS IoT در سناریوهای مختلف
• 9. نحوهٔ ارسال داده‌ها به AWS IoT Core
• 10. انواع پیام‌ها در AWS IoT Core
• 11. مفاهیم اشتراک (Subscription) و انتشار (Publish)
• 12. ساختار پیام‌های MQTT در AWS IoT
• 13. موتور قوانین: پردازش پیام‌ها در زمان واقعی
• 14. قوانین (Rules) در موتور قوانین AWS IoT
• 15. ایجاد اولین قانون در موتور قوانین
• 16. انتخابگرهای پیام (Message Selectors)
• 17. فیلتر کردن پیام‌ها با استفاده از انتخابی‌گرها
• 18. توابع درون‌سازی شده (Built-in Functions) در موتور قوانین
• 19. استفاده از توابع برای تبدیل و غنی‌سازی داده‌ها
• 20. توابع ریاضی و منطقی در موتور قوانین
• 21. توابع رشته‌ای و تاریخ/زمان
• 22. عملیات (Actions) در موتور قوانین AWS IoT
• 23. انواع عملیات پشتیبانی شده
• 24. ارسال پیام به AWS Lambda
• 25. ارسال پیام به Amazon Kinesis
• 26. ارسال پیام به Amazon S3
• 27. ارسال پیام به DynamoDB
• 28. ارسال پیام به AWS IoT Analytics
• 29. ارسال پیام به Amazon CloudWatch Logs
• 30. ارسال پیام به AWS IoT Events
• 31. ارسال پیام به AWS Step Functions
• 32. ارسال پیام به Amazon SNS
• 33. ارسال پیام به Amazon SQS
• 34. انتقال داده‌ها به پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (RDS)
• 35. اتصال به سرویس‌های دیگر AWS
• 36. استفاده از SQL در موتور قوانین AWS IoT
• 37. نوشتن کوئری‌های SQL برای پردازش پیام‌ها
• 38. فیلتر کردن داده‌ها با استفاده از WHERE Clause
• 39. توابع تجمیعی (Aggregate Functions) در SQL
• 40. گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY
• 41. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 42. استفاده از JOIN در کوئری‌ها
• 43. مدیریت دستگاه‌ها در AWS IoT Core
• 44. ثبت و احراز هویت دستگاه‌ها
• 45. گروه‌بندی و مدیریت دستگاه‌ها
• 46. نظارت بر دستگاه‌ها و وضعیت اتصال
• 47. استفاده از AWS IoT Device Management
• 48. پیکربندی و مدیریت دستگاه‌ها از راه دور
• 49. به‌روزرسانی نرم‌افزار دستگاه‌ها
• 50. عیب‌یابی مشکلات اتصال دستگاه‌ها
• 51. ملاحظات امنیتی در موتور قوانین AWS IoT
• 52. مدیریت دسترسی و مجوزها (IAM)
• 53. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 54. بهترین روش‌ها برای تأمین امنیت قوانین
• 55. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در موتور قوانین
• 56. استفاده از CloudWatch برای مانیتورینگ
• 57. بررسی لاگ‌های موتور قوانین
• 58. شناسایی و رفع خطاها در قوانین
• 59. بهینه‌سازی عملکرد موتور قوانین
• 60. کاهش تأخیر در پردازش پیام‌ها
• 61. مدیریت هزینه‌ها در استفاده از موتور قوانین
• 62. مقایسهٔ موتور قوانین AWS IoT با راهکارهای مشابه
• 63. کاربرد موتور قوانین در صنایع مختلف
• 64. اینترنت اشیاء در صنعت تولید (Industry 4.0)
• 65. اینترنت اشیاء در کشاورزی هوشمند
• 66. اینترنت اشیاء در مدیریت انرژی
• 67. اینترنت اشیاء در حمل و نقل هوشمند
• 68. اینترنت اشیاء در شهرهای هوشمند
• 69. اینترنت اشیاء در حوزهٔ سلامت
• 70. سناریوهای پیشرفته با موتور قوانین AWS IoT
• 71. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 72. تحلیل داده‌های جریانی با AWS Kinesis Analytics
• 73. ساخت داشبوردهای مدیریتی بلادرنگ
• 74. استفاده از یادگیری ماشین با AWS IoT
• 75. ادغام با Amazon SageMaker
• 76. پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها با مدل‌های ML
• 77. ساخت سیستم‌های هشدار هوشمند
• 78. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 79. ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها در S3 و Athena
• 80. استفاده از AWS Glue برای ETL
• 81. اتصال به سرویس‌های داده‌ای AWS
• 82. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر با AWS IoT
• 83. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 84. مدیریت داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 85. ذخیره‌سازی و کوئری کارآمد داده‌های سری زمانی
• 86. کاربرد موتور قوانین در اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT)
• 87. اتصال دستگاه‌های صنعتی به ابر
• 88. پردازش داده‌های سنسورهای صنعتی
• 89. مانیتورینگ و کنترل فرآیندهای صنعتی
• 90. بهبود بهره‌وری در صنایع
• 91. کاهش هزینه‌های نگهداری و تعمیرات
• 92. پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینانه
• 93. مدیریت ریسک در محیط‌های صنعتی
• 94. قوانین سفارشی (Custom Actions) با Lambda
• 95. نوشتن توابع Lambda برای عملیات سفارشی
• 96. استفاده از API Gateway برای فراخوانی Lambda
• 97. ارتباط موتور قوانین با سایر سرویس‌های AWS
• 98. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های امنیتی AWS
• 99. استفاده از AWS Secrets Manager
• 100. مدیریت تنظیمات و پارامترها