فلش‌کارت‌های آموزشی اجرای پایدار و اقتصادی Apache Spark بر روی نمونه‌های Spot در Kubernetes

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اجرای پایدار و اقتصادی Apache Spark بر روی نمونه‌های Spot در Kubernetes

موضوع کلی: زیرساخت‌های ابری و پردازش داده‌های کلان

موضوع میانی: بهینه‌سازی و مدیریت هزینه‌های پردازش داده در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان و معماری ابری
• 2. مبانی Apache Spark برای پردازش داده‌های کلان
• 3. معرفی Kubernetes به عنوان پلتفرم ارکستراسیون
• 4. نصب و پیکربندی Apache Spark بر روی Kubernetes
• 5. اصول اولیه نمونه‌های Spot در محیط‌های ابری
• 6. مزایا و چالش‌های استفاده از نمونه‌های Spot
• 7. استراتژی‌های انتخاب نمونه‌های Spot مناسب
• 8. مدیریت و پیش‌بینی هزینه نمونه‌های Spot
• 9. مبانی بهینه‌سازی عملکرد Apache Spark
• 10. تنظیمات Spark برای پردازش داده‌های کلان
• 11. درک معماری Spark و اجزای آن
• 12. ملاحظات حافظه و پردازش در Spark
• 13. استفاده از پارتیشن‌بندی موثر در Spark
• 14. فشرده‌سازی داده‌ها و فرمت‌های ذخیره‌سازی
• 15. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده‌ها در Spark
• 16. تکنیک‌های کش کردن (Caching) در Spark
• 17. نکات کلیدی در مدیریت وضعیت (State Management) در Spark
• 18. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Stream Processing) با Spark
• 19. پیکربندی Spark Streaming برای پردازش لحظه‌ای
• 20. مدیریت تأخیر (Latency) در پردازش جریان داده
• 21. استراتژی‌های تحمل خطا در Spark Streaming
• 22. مبانی ارکستراسیون با Kubernetes
• 23. معماری Kubernetes و اجزای کلیدی آن
• 24. مفاهیم Pod، Deployment، و Service در Kubernetes
• 25. مدیریت منابع در Kubernetes
• 26. استفاده از StatefulSets برای برنامه‌های پایدار
• 27. Storage Classes و Persistent Volumes در Kubernetes
• 28. شبکه‌بندی (Networking) در Kubernetes
• 29. مقدمه‌ای بر نمونه‌های Spot در AWS
• 30. شناخت انواع نمونه‌های Spot و استراتژی‌های قیمت‌گذاری
• 31. تنظیمات Spot Fleet و Spot Placement Score
• 32. مدیریت قطع شدن نمونه‌های Spot
• 33. استراتژی‌های جایگزینی نمونه‌های Spot
• 34. استفاده از Instance Groups برای مدیریت نمونه‌های Spot
• 35. ملاحظات امنیتی در استفاده از نمونه‌های Spot
• 36. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در نمونه‌های Spot
• 37. مدیریت هزینه‌ها با استفاده از نمونه‌های Spot
• 38. بهینه‌سازی تخصیص منابع در Kubernetes
• 39. استفاده از Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
• 40. تنظیمات Vertical Pod Autoscaler (VPA)
• 41. مدیریت منابع با LimitRanges و ResourceQuotas
• 42. استراتژی‌های زمان‌بندی Podها در Kubernetes
• 43. استفاده از Node Selectors و Affinity/Anti-Affinity
• 44. مقدمه‌ای بر مدیریت هزینه‌های ابری
• 45. اصول Cost Optimization در محیط‌های ابری
• 46. شناخت ابزارهای مدیریت هزینه AWS
• 47. تحلیل هزینه‌ها و شناسایی فرصت‌های بهینه‌سازی
• 48. استراتژی‌های Reserved Instances و Savings Plans
• 49. ملاحظات هزینه در استفاده از سرویس‌های مختلف ابری
• 50. مدیریت هزینه در سطح پروژه و تیم
• 51. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی Spark
• 52. استفاده از Adaptive Query Execution (AQE)
• 53. تنظیمات Shuffle Parameters در Spark
• 54. بهینه‌سازی استفاده از UDFها (User-Defined Functions)
• 55. استراتژی‌های مدیریت حافظه در Spark
• 56. استفاده از Spark UI برای تحلیل عملکرد
• 57. مقدمه‌ای بر نمونه‌های Spot در Azure
• 58. شناخت Azure Spot Virtual Machines
• 59. استراتژی‌های قیمت‌گذاری و تخصیص در Azure Spot
• 60. مدیریت قطع شدن ماشین‌های مجازی Spot در Azure
• 61. استفاده از Spot Scale Sets برای پردازش توزیع‌شده
• 62. ملاحظات امنیتی در Azure Spot VMs
• 63. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در Azure Spot
• 64. مدیریت هزینه در Azure با استفاده از Spot VMs
• 65. مقدمه‌ای بر نمونه‌های Spot در Google Cloud Platform (GCP)
• 66. شناخت Preemptible VMs در GCP
• 67. استراتژی‌های قیمت‌گذاری و تخصیص در Preemptible VMs
• 68. مدیریت قطع شدن Preemptible VMs
• 69. استفاده از Managed Instance Groups (MIGs) برای پردازش
• 70. ملاحظات امنیتی در Preemptible VMs
• 71. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در GCP Spot
• 72. مدیریت هزینه در GCP با استفاده از Preemptible VMs
• 73. استراتژی‌های پیشرفته مدیریت خطا در Kubernetes
• 74. استفاده از Pod Disruption Budgets (PDBs)
• 75. تنظیمات Liveness و Readiness Probes
• 76. استراتژی‌های بازگردانی (Rollback) در Deploymentها
• 77. مدیریت وضعیت برنامه‌های پایدار
• 78. مدیریت خطا در پردازش جریان داده با Spark
• 79. تکنیک‌های تضمین تحویل پیام (Exactly-once Semantics)
• 80. مدیریت Checkpointing و Fault Tolerance در Spark Streaming
• 81. استراتژی‌های بازیابی از خرابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 82. ملاحظات عملیاتی و اجرای پایدار
• 83. تست و اعتبارسنجی برنامه‌های Spark بر روی Kubernetes
• 84. استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار
• 85. مانیتورینگ جامع سیستم و برنامه‌ها
• 86. لاگ‌گیری و تحلیل رخدادها
• 87. بهینه‌سازی مستمر عملکرد و هزینه
• 88. مدیریت چرخه عمر برنامه‌ها در محیط ابری
• 89. بهترین شیوه‌ها در اجرای پایدار و اقتصادی Spark بر روی Spot Instances
• 90. جمع‌بندی و مسیرهای آینده در پردازش کلان ابری