کتاب Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای پروژه های تحقیق و توسعه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای پروژه های تحقیق و توسعه

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه: چرا بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های تحقیق و توسعه حیاتی است؟
• 2. آشنایی با مدل‌های قیمت‌گذاری Google Cloud Platform
• 3. تفاوت هزینه در پروژه‌های تحقیق و توسعه (R&D) و پروژه‌های تولیدی (Production)
• 4. مبانی حساب‌های صورتحساب (Billing Accounts) و پروژه‌ها در GCP
• 5. نقش مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در کنترل هزینه‌ها
• 6. آشنایی با ابزارهای اصلی مدیریت هزینه در کنسول GCP
• 7. ایجاد اولین پروژه تحقیق و توسعه با در نظر گرفتن اصول هزینه‌ای
• 8. مفهوم FinOps و کاربرد آن در تیم‌های تحقیق و توسعه
• 9. برچسب‌گذاری (Labeling) منابع: سنگ بنای تخصیص هزینه
• 10. تنظیم بودجه (Budgets) و هشدارهای (Alerts) اولیه
• 11. مقدمه‌ای بر Compute Engine و مدل‌های هزینه‌ای آن
• 12. انتخاب خانواده ماشین (Machine Family) مناسب برای بارهای کاری R&D
• 13. بهینه‌سازی هزینه با انواع ماشین‌های E2 و N2D
• 14. استفاده از ماشین‌های مجازی قابل توقف (Spot VMs) برای کاهش شدید هزینه‌ها
• 15. استفاده از ماشین‌های مجازی پیشگیرانه (Preemptible VMs) در کارهای بچ
• 16. حقوق‌اندازی (Rightsizing) ماشین‌های مجازی: تحلیل در مقابل هزینه
• 17. ایجاد انواع ماشین سفارشی (Custom Machine Types)
• 18. تخفیف‌های استفاده متعهد (Committed Use Discounts) برای بارهای کاری پایدار R&D
• 19. تخفیف‌های استفاده مداوم (Sustained Use Discounts) و نحوه عملکرد آن
• 20. زمان‌بندی روشن و خاموش کردن خودکار ماشین‌های مجازی
• 21. مبانی هزینه در Google Cloud Storage
• 22. انتخاب کلاس ذخیره‌سازی مناسب (Standard, Nearline, Coldline, Archive)
• 23. سیاست‌های چرخه حیات (Lifecycle Policies) برای داده‌های R&D
• 24. هزینه‌های عملیات (Operations) و انتقال داده (Data Transfer) در Cloud Storage
• 25. بهینه‌سازی هزینه دیسک‌های دائمی (Persistent Disks)
• 26. مقایسه هزینه انواع دیسک: SSD در مقابل HDD
• 27. مدیریت هزینه‌های اسنپ‌شات (Snapshot) دیسک
• 28. مقدمه‌ای بر هزینه‌های شبکه (Networking) در GCP
• 29. درک و مدیریت هزینه‌های خروج داده (Egress Traffic)
• 30. استفاده از Cloud CDN برای کاهش هزینه‌های ترافیک خروجی
• 31. بهینه‌سازی هزینه با Cloud NAT
• 32. مقایسه هزینه انواع متعادل‌کننده‌های بار (Load Balancers)
• 33. مقدمه‌ای بر هزینه‌ها در Google Kubernetes Engine (GKE)
• 34. مقایسه هزینه GKE Autopilot و GKE Standard
• 35. استفاده از Spot VMs در نودهای GKE برای بارهای کاری آزمایشی
• 36. پیکربندی بهینه Cluster Autoscaler برای کنترل هزینه
• 37. پیکربندی بهینه Horizontal Pod Autoscaler
• 38. حقوق‌اندازی (Rightsizing) درخواست‌های منابع کانتینرها
• 39. مقدمه‌ای بر معماری بدون سرور (Serverless) و مزایای هزینه‌ای آن
• 40. مدل قیمت‌گذاری Cloud Run و بهینه‌سازی آن
• 41. کنترل هزینه در Cloud Run با تنظیم حداقل و حداکثر نمونه‌ها (Instances)
• 42. مدل قیمت‌گذاری Cloud Functions و بهینه‌سازی آن
• 43. انتخاب حافظه و CPU مناسب برای Cloud Functions
• 44. مقایسه هزینه‌ای App Engine Standard و Flexible Environment
• 45. مبانی بهینه‌سازی هزینه در پایگاه‌های داده GCP
• 46. مقایسه هزینه Cloud SQL, Spanner و Firestore
• 47. بهینه‌سازی هزینه در Cloud SQL: انتخاب نوع ماشین و ذخیره‌سازی
• 48. تکنیک‌های توقف و شروع خودکار نمونه‌های Cloud SQL
• 49. مدیریت هزینه‌های بکاپ و بازیابی در Cloud SQL
• 50. مقدمه‌ای بر هزینه‌های BigQuery: ذخیره‌سازی و پردازش
• 51. مقایسه مدل قیمت‌گذاری On-Demand و Flat-Rate در BigQuery
• 52. درک مفهوم اسلات (Slots) در BigQuery و مدیریت آن
• 53. بهینه‌سازی کوئری‌ها برای کاهش داده‌های اسکن‌شده
• 54. استفاده از پارتیشن‌بندی (Partitioning) جداول برای کاهش هزینه کوئری
• 55. استفاده از خوشه‌بندی (Clustering) جداول برای بهینه‌سازی بیشتر
• 56. هزینه‌های پنهان در BigQuery: Streaming Inserts و Storage API
• 57. استفاده از نماهای مادی (Materialized Views) برای کاهش هزینه‌های تکراری
• 58. استفاده از BigQuery BI Engine برای بهینه‌سازی داشبوردها
• 59. تخمین هزینه کوئری قبل از اجرا
• 60. مقدمه‌ای بر هزینه‌های Dataflow
• 61. بهینه‌سازی هزینه در کارهای بچ (Batch) با Dataflow
• 62. بهینه‌سازی هزینه در کارهای استریم (Streaming) با Dataflow
• 63. استفاده از Dataflow FlexRS برای کاهش هزینه کارهای بچ
• 64. مقایسه هزینه Dataflow و Dataproc برای پردازش داده
• 65. مقدمه‌ای بر هزینه‌های Dataproc
• 66. ایجاد کلاسترهای موقت (Ephemeral Clusters) در Dataproc
• 67. استفاده از Autoscaling Policies در Dataproc
• 68. بهینه‌سازی هزینه کلاسترهای Dataproc با Spot VMs
• 69. مقدمه‌ای بر هزینه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) در GCP
• 70. مقایسه هزینه استفاده از APIهای آماده در مقابل ساخت مدل سفارشی
• 71. مدیریت هزینه‌ها در Vertex AI Training
• 72. انتخاب سخت‌افزار مناسب (CPU, GPU, TPU) برای آموزش مدل
• 73. بهینه‌سازی هزینه‌های Vertex AI Prediction و هاستینگ مدل
• 74. استفاده از Cloud Logging و Cloud Monitoring برای شناسایی هزینه‌ها
• 75. ایجاد متریک‌های سفارشی مبتنی بر هزینه
• 76. فیلتر کردن لاگ‌ها برای کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 77. تحلیل دقیق صورتحساب GCP
• 78. صدور داده‌های صورتحساب (Billing Export) به BigQuery
• 79. تحلیل و بصری‌سازی داده‌های هزینه با Looker Studio
• 80. ایجاد کوئری‌های پیشرفته در BigQuery برای تحلیل هزینه
• 81. استفاده از توصیه‌گر هزینه (Cost Recommender)
• 82. مدیریت و اعمال توصیه‌ها برای کاهش هزینه‌ها
• 83. استفاده از سهمیه‌ها (Quotas) به عنوان ابزار کنترل هزینه
• 84. زیرساخت به عنوان کد (IaC) با Terraform برای مدیریت هزینه‌ها
• 85. ایجاد ماژول‌های Terraform با در نظر گرفتن محدودیت‌های هزینه
• 86. سیاست‌های سازمانی (Organization Policies) برای کنترل هزینه‌ها
• 87. اتوماسیون خاموش کردن منابع بیکار با Cloud Scheduler و Cloud Functions
• 88. ایجاد یک داشبورد مرکزی مدیریت هزینه برای تیم R&D
• 89. فرهنگ‌سازی برای آگاهی از هزینه در تیم‌های فنی
• 90. مدل‌سازی هزینه قبل از شروع یک پروژه R&D جدید
• 91. تحلیل هزینه-فایده (Cost-Benefit Analysis) برای انتخاب سرویس‌ها
• 92. مدیریت هزینه‌های محیط‌های توسعه و آزمایش (Dev/Test)
• 93. استراتژی‌های پیشرفته: رزرو کردن منابع در مقابل برنامه‌های پس‌انداز (Savings Plans)
• 94. الگوهای معماری کم‌هزینه برای بارهای کاری ناپایدار
• 95. مطالعه موردی: بهینه‌سازی هزینه یک پایپ‌لاین پردازش داده در R&D
• 96. مطالعه موردی: کاهش هزینه آموزش یک مدل یادگیری ماشین
• 97. مطالعه موردی: مدیریت هزینه یک اپلیکیشن مبتنی بر میکروسرویس در GKE
• 98. جمع‌بندی و ایجاد یک چک‌لیست شخصی برای بهینه‌سازی هزینه
• 99. **بهینه‌سازی زیرساخت محاسباتی برای بارهای کاری ناهمگن R&D (ماشین‌های مجازی، Kubernetes، توابع): انتخاب بهینه و مقیاس‌پذیری.**
• 100. **استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده مقرون به صرفه برای R&D: مدیریت حجم داده، Lifecycle Management، و انتخاب سرویس ذخیره‌سازی مناسب.**

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs