فلش‌کارت‌های آموزشی رصد و تحلیل داده‌های نرم‌افزاری با OpenTelemetry

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رصد و تحلیل داده‌های نرم‌افزاری با OpenTelemetry

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: ابزارها و تکنیک‌های مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رصد و پایش در مهندسی نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر OpenTelemetry
• 3. معماری OpenTelemetry: اجزا و مفاهیم
• 4. جمع‌آوری داده با OpenTelemetry: ردیابی (Tracing)
• 5. مفهوم ردیابی توزیع‌شده
• 6. پیاده‌سازی ردیابی در برنامه‌های کاربردی
• 7. پیکربندی صادرکننده‌ها (Exporters) برای ردیابی
• 8. جمع‌آوری داده با OpenTelemetry: متریک‌ها (Metrics)
• 9. مفهوم متریک‌های جمعی
• 10. انواع متریک‌ها: شمارنده‌ها، گیج‌ها، هیستوگرام‌ها
• 11. جمع‌آوری متریک‌ها از برنامه‌های کاربردی
• 12. پیکربندی صادرکننده‌ها برای متریک‌ها
• 13. جمع‌آوری داده با OpenTelemetry: لاگ‌ها (Logs)
• 14. مفهوم لاگ‌گیری ساختاریافته
• 15. یکپارچه‌سازی لاگ‌ها با OpenTelemetry
• 16. پیکربندی صادرکننده‌ها برای لاگ‌ها
• 17. استفاده از OpenTelemetry SDK
• 18. نصب و راه‌اندازی SDK
• 19. پیکربندی اصلی SDK
• 20. مدیریت Context در ردیابی
• 21. Propagating Context بین سرویس‌ها
• 22. استفاده از Attributes برای غنی‌سازی داده‌ها
• 23. نکات کلیدی در انتخاب Attributes
• 24. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) در ردیابی
• 25. استراتژی‌های نمونه‌برداری مبتنی بر قانون
• 26. نمونه‌برداری مبتنی بر احتمال
• 27. مدیریت خطا و استثناها در ردیابی
• 28. ثبت رویدادهای خطا
• 29. پیاده‌سازی الگوهای ردیابی در معماری میکروسرویس
• 30. چالش‌های ردیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 31. مدیریت زمان‌بندی (Timestamps) دقیق
• 32. استانداردسازی فرمت داده‌ها
• 33. ابزارهای تجسم و تحلیل ردیابی
• 34. معرفی سیستم‌های مدیریت لاگ متمرکز
• 35. مفاهیم اولیه تحلیل داده‌های لاگ
• 36. تجسم متریک‌ها با داشبوردهای اختصاصی
• 37. ابزارهای تحلیل ردیابی توزیع‌شده
• 38. کاربرد OpenTelemetry در عیب‌یابی (Debugging)
• 39. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 40. تشخیص ریشه‌یابی خطاها
• 41. استفاده از OpenTelemetry برای بهینه‌سازی عملکرد
• 42. تحلیل الگوهای ترافیک
• 43. شناسایی منابع مصرف بالای CPU و حافظه
• 44. مدیریت پیکربندی OpenTelemetry
• 45. تنظیمات محیطی و متغیرها
• 46. استانداردهای امنیتی در جمع‌آوری و انتقال داده
• 47. حفاظت از داده‌های حساس
• 48. رمزنگاری داده‌ها در انتقال
• 49. اصول مدیریت لاگ در محیط عملیاتی
• 50. سیاست‌های نگهداری لاگ
• 51. طبقه‌بندی و اولویت‌بندی لاگ‌ها
• 52. تکنیک‌های تحلیل علّی در لاگ‌ها
• 53. یافتن ارتباط بین رویدادها
• 54. استفاده از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
• 55. مفاهیم اولیه پردازش و تحلیل داده‌های حجیم
• 56. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده
• 57. پیاده‌سازی نظارت بر عملکرد برنامه (APM)
• 58. ارتباط APM با OpenTelemetry
• 59. معیارهای کلیدی در APM
• 60. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار با داده‌های رصدی
• 61. تأثیر داده‌های رصدی بر توسعه Agile
• 62. مدل‌سازی داده‌های رصدی
• 63. استفاده از داده‌های رصدی برای پیش‌بینی
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 65. کاربرد OpenTelemetry در امنیت سایبری
• 66. شناسایی حملات و نفوذها
• 67. تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 68. پایش سرویس‌های ابری با OpenTelemetry
• 69. یکپارچه‌سازی با پلتفرم‌های ابری
• 70. مدیریت منابع در محیط ابری
• 71. استانداردهای داده در OpenTelemetry
• 72. فرمت OpenTelemetry Protocol (OTLP)
• 73. مراحل تبدیل به OTLP
• 74. استفاده از Collector در معماری OpenTelemetry
• 75. نقش Collector در جمع‌آوری و پردازش
• 76. پیکربندی Receivers و Processors
• 77. مدیریت داده‌های نمونه‌برداری شده
• 78. تحلیل داده‌های نمونه‌برداری شده
• 79. تأثیر نمونه‌برداری بر تحلیل نهایی
• 80. مفاهیم اولیه پایگاه داده‌های سری زمانی
• 81. کاربرد پایگاه داده‌های سری زمانی برای متریک‌ها
• 82. تکنیک‌های کوئری‌نویسی در پایگاه داده‌های سری زمانی
• 83. مقدمه‌ای بر ابزارهای گزارش‌دهی
• 84. ساخت گزارش‌های سفارشی
• 85. ارائه گزارش‌های دوره‌ای
• 86. مدیریت و نگهداری سیستم رصد
• 87. بروزرسانی و ارتقاء اجزای سیستم
• 88. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 89. ملاحظات قانونی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
• 90. مقررات مربوط به داده‌های شخصی
• 91. اصول حفاظت از داده در چارچوب قوانین
• 92. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها برای استفاده از ابزارها
• 93. ایجاد فرهنگ سازمانی مبتنی بر داده
• 94. ارزیابی و بهبود مستمر فرآیندهای رصد
• 95. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در رصد
• 96. بازخورد از نتایج رصد برای بهبود فرآیندها
• 97. مباحث پیشرفته در تحلیل داده‌های رصدی
• 98. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل
• 99. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم
• 100. رصد و پایش برنامه‌های کاربردی موبایل