فلش‌کارت‌های آموزشی معماری SeaTunnel و پیاده‌سازی یکپارچه‌سازی ابری داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری SeaTunnel و پیاده‌سازی یکپارچه‌سازی ابری داده

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: معماری داده و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار و داده
• 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. مفاهیم کلیدی معماری نرم‌افزار
• 4. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 5. معرفی SeaTunnel و اهداف آن
• 6. ساختار و اجزای اصلی SeaTunnel
• 7. کانکتورهای ورودی در SeaTunnel
• 8. کانکتورهای خروجی در SeaTunnel
• 9. موتور پردازش داده در SeaTunnel
• 10. مدیریت وضعیت در SeaTunnel
• 11. تکنیک‌های سینکرونیزاسیون داده
• 12. مدل‌های جریان داده در SeaTunnel
• 13. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 14. مدیریت خطا و تاب‌آوری در SeaTunnel
• 15. اصول معماری میکروسرویس‌ها
• 16. طراحی APIهای RESTful
• 17. مفاهیم پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 18. مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL
• 19. معماری داده در محیط‌های ابری
• 20. معرفی Cloudberry و کاربردهای آن
• 21. یکپارچه‌سازی SeaTunnel با Cloudberry
• 22. ذخیره‌سازی داده در Cloudberry
• 23. مدیریت داده حجیم در Cloudberry
• 24. پردازش داده بلادرنگ با Cloudberry
• 25. قابلیت‌های تحلیلی Cloudberry
• 26. استقرار SeaTunnel در محیط ابری
• 27. پیکربندی Cloudberry برای یکپارچه‌سازی
• 28. تنظیم کانکتورهای SeaTunnel برای Cloudberry
• 29. مدیریت داده‌های حسگر (IoT)
• 30. پردازش رویدادهای جریانی
• 31. معماری رویداد محور
• 32. الگوهای طراحی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 33. کشف سرویس و ثبت آن
• 34. مدیریت پیکربندی توزیع‌شده
• 35. اصول مشاهده‌پذیری سیستم
• 36. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های توزیع‌شده
• 37. مفاهیم کوئری‌نویسی در داده‌های توزیع‌شده
• 38. بهینه‌سازی عملکرد در SeaTunnel
• 39. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
• 40. مدیریت چرخه عمر داده
• 41. حاکمیت داده و انطباق با مقررات
• 42. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربردهای آن
• 43. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 44. امنیت داده در انتقال و ذخیره‌سازی
• 45. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 46. معماری سیستم‌های داده‌کاوی
• 47. اصول یادگیری ماشین در پردازش داده
• 48. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 49. مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 50. معماری Data Lakehouse
• 51. مباحث پیشرفته در جریان داده
• 52. تحلیل داده‌های گراف
• 53. سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. معماری سیستم‌های مدیریت کلان داده
• 55. اصول ETL و ELT
• 56. استفاده از Data Catalog
• 57. مدیریت متادیتا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 58. معماری Micro-batching
• 59. پردازش داده‌های مکانی-زمانی
• 60. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
• 61. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 62. اصول هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 63. تکنیک‌های Load Balancing
• 64. مدیریت تراکنش در سیستم‌های توزیع‌شده
• 65. مفاهیم ACID و BASE
• 66. معماری Event Sourcing
• 67. مدل‌سازی داده برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 68. انواع داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 69. کاربرد داده‌های متنی
• 70. معماری Data Mesh
• 71. اصول Self-serve Data Platform
• 72. توسعه و استقرار مداوم (CI/CD)
• 73. مدیریت نسخه‌بندی داده
• 74. برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP)
• 75. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• 76. تحلیل کسب‌وکار و گزارش‌دهی
• 77. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 78. ابزارهای تحلیل داده تعاملی
• 79. امنیت در پلتفرم‌های داده ابری
• 80. قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 81. انطباق با مقررات محلی داده
• 82. مدیریت ریسک در سیستم‌های داده
• 83. معماری سیستم‌های داده برای بخش مالی
• 84. معماری سیستم‌های داده برای بخش سلامت
• 85. معماری سیستم‌های داده برای بخش خرده‌فروشی
• 86. معماری سیستم‌های داده برای بخش تولید
• 87. استفاده از هوش تجاری (BI)
• 88. پلتفرم‌های پردازش داده ابری
• 89. مفاهیم Serverless Computing
• 90. استفاده از کانتینرها (Docker, Kubernetes)
• 91. مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 92. اصول DevOps در مهندسی داده
• 93. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پلتفرم‌های داده ابری
• 94. فرهنگ داده در سازمان
• 95. استراتژی داده سازمانی
• 96. مبانی حاکمیت داده در ایران
• 97. قوانین و مقررات داده در جمهوری اسلامی ایران
• 98. استانداردهای ملی داده در ایران
• 99. نقش داده در تحول دیجیتال
• 100. آینده معماری داده و سیستم‌های توزیع‌شده