فلش‌کارت‌های آموزشی مقایسه و کاربرد Kafka Streams و Apache Flink در پردازش لحظه‌ای داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقایسه و کاربرد Kafka Streams و Apache Flink در پردازش لحظه‌ای داده‌ها

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و پردازش داده‌های کلان

موضوع میانی: پردازش جریانی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی داده‌ها
• 2. مفاهیم کلیدی در پردازش جریانی
• 3. معماری پردازش جریانی
• 4. چالش‌های پردازش جریانی
• 5. معرفی Apache Kafka
• 6. مفاهیم Kafka
• 7. آرشیو داده در Kafka
• 8. تولیدکننده (Producer) در Kafka
• 9. مصرف‌کننده (Consumer) در Kafka
• 10. کاربرد Kafka در پردازش جریانی
• 11. معرفی Apache Flink
• 12. مفاهیم Apache Flink
• 13. معماری Flink
• 14. مدل اجرای Flink
• 15. پردازش دسته‌ای در Flink
• 16. پردازش جریانی در Flink
• 17. معرفی Kafka Streams
• 18. مفاهیم Kafka Streams
• 19. معماری Kafka Streams
• 20. مدل اجرای Kafka Streams
• 21. مقایسه Kafka Streams و Flink
• 22. تفاوت‌های کلیدی
• 23. شباهت‌های کلیدی
• 24. سناریوهای کاربردی Kafka Streams
• 25. سناریوهای کاربردی Flink
• 26. انتخاب ابزار مناسب
• 27. ملاحظات امنیتی در پردازش جریانی
• 28. امنیت داده در Kafka
• 29. امنیت داده در Flink
• 30. امنیت داده در Kafka Streams
• 31. مدیریت وضعیت (State Management)
• 32. مدیریت وضعیت در Flink
• 33. مدیریت وضعیت در Kafka Streams
• 34. نکات بهینه‌سازی در Flink
• 35. نکات بهینه‌سازی در Kafka Streams
• 36. تست و عیب‌یابی
• 37. تست برنامه‌های جریانی
• 38. عیب‌یابی در Flink
• 39. عیب‌یابی در Kafka Streams
• 40. پردازش رویدادهای خارج از ترتیب (Out-of-Order Events)
• 41. مدیریت رویدادهای خارج از ترتیب در Flink
• 42. مدیریت رویدادهای خارج از ترتیب در Kafka Streams
• 43. پردازش پیچیده رویداد (Complex Event Processing - CEP)
• 44. CEP در Flink
• 45. CEP در Kafka Streams
• 46. یادگیری ماشین در پردازش جریانی
• 47. یادگیری ماشین با Flink
• 48. یادگیری ماشین با Kafka Streams
• 49. کاربرد در صنعت مالی
• 50. پردازش تراکنش‌های بانکی
• 51. تشخیص تقلب در زمان واقعی
• 52. تحلیل بازارهای مالی
• 53. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
• 54. جمع‌آوری و پردازش داده‌های سنسورها
• 55. نظارت بر دستگاه‌های متصل
• 56. تحلیل رفتاری دستگاه‌ها
• 57. کاربرد در بازاریابی و تبلیغات
• 58. تحلیل رفتار مشتریان
• 59. شخصی‌سازی تجربیات کاربری
• 60. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
• 61. کاربرد در تحلیل لاگ‌ها
• 62. جمع‌آوری و پردازش لاگ‌های سیستم
• 63. شناسایی خطاها و مشکلات
• 64. تجزیه و تحلیل امنیتی لاگ‌ها
• 65. کاربرد در پلتفرم‌های رسانه‌ای
• 66. تحلیل محتوای مصرفی کاربران
• 67. پیشنهاد محتوای مرتبط
• 68. نظارت بر انتشار محتوا
• 69. معماری میکروسرویس و پردازش جریانی
• 70. ارتباط بین سرویس‌ها
• 71. هماهنگی سرویس‌ها
• 72. مدیریت داده‌های توزیع شده
• 73. مهاجرت از سیستم‌های دسته‌ای به جریانی
• 74. برنامه‌ریزی و اجرای مهاجرت
• 75. چالش‌های فنی مهاجرت
• 76. ارزیابی نتایج مهاجرت
• 77. ملاحظات عملیاتی
• 78. استقرار و نگهداری
• 79. نظارت و مانیتورینگ
• 80. مدیریت منابع
• 81. مدیریت خطا و بازیابی
• 82. ملاحظات توسعه پایدار
• 83. طراحی برای مقیاس‌پذیری
• 84. طراحی برای تحمل خطا
• 85. طراحی برای قابلیت اطمینان
• 86. آینده پردازش جریانی
• 87. روندهای نوظهور
• 88. ابزارهای جدید
• 89. چالش‌های آینده
• 90. اصول مهندسی نرم‌افزار در پردازش جریانی
• 91. الگوهای طراحی
• 92. بهترین شیوه‌ها
• 93. معماری‌های توزیع شده
• 94. پردازش داده‌های کلان در ایران
• 95. چارچوب‌های پردازش داده در ایران
• 96. مقررات مربوط به داده‌ها
• 97. کاربرد در حوزه‌های دانش‌بنیان
• 98. تحلیل داده‌های سلامت
• 99. پردازش داده‌های کشاورزی
• 100. مطالعات اجتماعی با داده‌های جریانی