فلش‌کارت‌های آموزشی افزایش قابلیت مشاهده (Observability) در ArgoCD و Rollouts با یادگیری ماشین جریانی برای کاهش زمان میانگین رفع خطا (MTTR)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره افزایش قابلیت مشاهده (Observability) در ArgoCD و Rollouts با یادگیری ماشین جریانی برای کاهش زمان میانگین رفع خطا (MTTR)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و عملیات

موضوع میانی: پایش و بهینه‌سازی سیستم‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار و عملیات
• 2. مقدمه‌ای بر قابلیت مشاهده (Observability)
• 3. آشنایی با ArgoCD
• 4. آشنایی با Argo Rollouts
• 5. معماری ArgoCD و Rollouts
• 6. مفاهیم کلیدی در پایش سیستم
• 7. متریک‌ها و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 8. لاگ‌ها و اهمیت آن‌ها در اشکال‌زدایی
• 9. ردیابی (Tracing) و بررسی جریان درخواست‌ها
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین جریانی (Streaming ML)
• 11. کاربرد یادگیری ماشین در پایش سیستم
• 12. کاهش زمان میانگین رفع خطا (MTTR)
• 13. اهمیت MTTR در عملیات سیستم
• 14. روش‌های سنتی پایش سیستم
• 15. محدودیت‌های روش‌های سنتی
• 16. نیاز به رویکردهای نوین پایش
• 17. معرفی ArgoCD برای مدیریت استقرار
• 18. ویژگی‌های ArgoCD برای Continuous Delivery
• 19. مفاهیم Deployment در ArgoCD
• 20. استراتژی‌های Rollout در ArgoCD
• 21. معرفی Argo Rollouts
• 22. قابلیت‌های پیشرفته Argo Rollouts
• 23. Canary Deployments در Argo Rollouts
• 24. Blue-Green Deployments در Argo Rollouts
• 25. A/B Testing با Argo Rollouts
• 26. جمع‌آوری متریک‌ها از ArgoCD
• 27. جمع‌آوری متریک‌ها از Argo Rollouts
• 28. جمع‌آوری لاگ‌ها از ArgoCD
• 29. جمع‌آوری لاگ‌ها از Argo Rollouts
• 30. جمع‌آوری داده‌های ردیابی از ArgoCD
• 31. جمع‌آوری داده‌های ردیابی از Argo Rollouts
• 32. ساختار داده‌ها برای تحلیل
• 33. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی داده‌ها
• 34. پلتفرم‌های پردازش جریانی (مانند Kafka)
• 35. معماری سیستم پایش جریانی
• 36. ادغام ArgoCD/Rollouts با پردازش جریانی
• 37. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خطا
• 38. مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
• 39. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل علل ریشه‌ای
• 40. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین جریانی
• 41. تنظیم پارامترهای مدل‌های جریانی
• 42. ارزیابی عملکرد مدل‌های جریانی
• 43. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در پایش
• 44. ارسال هشدارها بر اساس پیش‌بینی مدل
• 45. تنظیم خودکار Rollout بر اساس تحلیل مدل
• 46. بهینه‌سازی استراتژی‌های Rollout
• 47. کاهش ریسک در فرآیندهای استقرار
• 48. افزایش پایداری سیستم‌ها
• 49. بهبود تجربه کاربری
• 50. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
• 51. پایش در محیط‌های میکروسرویس
• 52. چالش‌های پایش در مقیاس بزرگ
• 53. ابزارهای متن‌باز برای پایش
• 54. مقایسه ابزارهای پایش موجود
• 55. انتخاب ابزار مناسب برای پایش
• 56. ملاحظات امنیتی در پایش سیستم
• 57. حفظ حریم خصوصی داده‌های پایش
• 58. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های سیستمی
• 59. استانداردهای داده در پایش
• 60. بهینه‌سازی جمع‌آوری داده
• 61. کاهش سربار پردازشی در پایش
• 62. مدیریت حجم بالای داده‌های جریانی
• 63. ذخیره‌سازی داده‌های پایش
• 64. بازیابی داده‌های پایش
• 65. تجسم داده‌های پایش
• 66. داشبوردهای مدیریتی
• 67. گزارش‌گیری از وضعیت سیستم
• 68. تحلیل روندها در طول زمان
• 69. شناسایی الگوهای تکرارشونده خطا
• 70. پیش‌بینی بار سیستم
• 71. مدیریت منابع بر اساس پیش‌بینی
• 72. اصلاح خودکار پیکربندی سیستم
• 73. تست A/B برای پارامترهای سیستم
• 74. بهبود مستمر فرآیندهای استقرار
• 75. یادگیری از خطاها برای آینده
• 76. مستندسازی فرآیندهای پایش
• 77. آموزش تیم عملیات
• 78. ایجاد فرهنگ بهبود مستمر
• 79. نقش رهبری در پیاده‌سازی Observability
• 80. چالش‌های فرهنگی در پذیرش Observability
• 81. مراحل پیاده‌سازی Observability
• 82. تعریف اهداف مشخص برای Observability
• 83. اندازه‌گیری موفقیت پیاده‌سازی
• 84. آینده Observability در مهندسی نرم‌افزار
• 85. روندهای نوظهور در پایش سیستم
• 86. تأثیر هوش مصنوعی بر پایش
• 87. پایش فعال (Proactive Monitoring)
• 88. پایش پیش‌بینانه (Predictive Monitoring)
• 89. معرفی مفاهیم کلیدی در ArgoCD
• 90. کاربرد Rollouts در مدیریت استقرار
• 91. اصول یادگیری ماشین جریانی
• 92. تحلیل داده‌های جریانی برای تصمیم‌گیری
• 93. پیاده‌سازی راهکارهای عملیاتی مبتنی بر داده
• 94. اصول مهندسی نرم‌افزار در ایران
• 95. قوانین و مقررات مرتبط با نرم‌افزار
• 96. چارچوب‌های اسلامی در تحلیل داده
• 97. ملاحظات فقهی در پردازش داده
• 98. اقتصاد مقاومتی در حوزه فناوری
• 99. امنیت اطلاعات در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 100. حفاظت از زیرساخت‌های ملی