فلش‌کارت‌های آموزشی راه‌اندازی و پیکربندی سرورهای محاسباتی محلی (Local Compute Servers)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی و پیکربندی سرورهای محاسباتی محلی (Local Compute Servers)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: مدیریت و راه‌اندازی زیرساخت‌های ابری و محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر سرورهای محاسباتی محلی
• 2. اهمیت راه‌اندازی زیرساخت‌های ابری در سازمان‌ها
• 3. مفاهیم پایه محاسبات ابری
• 4. انواع مدل‌های رایانش ابری (IaaS, PaaS, SaaS)
• 5. مزایای استفاده از سرورهای محلی
• 6. بررسی سخت‌افزارهای مورد نیاز برای سرورهای محلی
• 7. معماری پردازنده‌ها و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
• 8. انتخاب کارت‌های گرافیک مناسب برای محاسبات
• 9. ملاحظات حافظه RAM و فضای ذخیره‌سازی
• 10. شبکه‌بندی در مراکز داده محلی
• 11. نصب و پیکربندی سیستم‌عامل سرور (لینوکس)
• 12. مدیریت بسته‌ها و به‌روزرسانی‌ها در لینوکس
• 13. مفاهیم مجازی‌سازی و کانتینرسازی
• 14. نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای مجازی‌سازی (مانند KVM)
• 15. آشنایی با Docker و مفاهیم کانتینرها
• 16. نصب و راه‌اندازی Docker بر روی سرور
• 17. مدیریت کانتینرها با Docker Compose
• 18. مفاهیم پایگاه داده و انواع آن
• 19. نصب و پیکربندی پایگاه داده PostgreSQL
• 20. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها در پایگاه داده
• 21. مفاهیم شبکه و پروتکل‌های ارتباطی
• 22. پیکربندی فایروال سرور (iptables/ufw)
• 23. تنظیمات SSH و دسترسی امن به سرور
• 24. مفاهیم ذخیره‌سازی توزیع‌شده (Distributed Storage)
• 25. بررسی راهکارهای ذخیره‌سازی مانند Ceph (در صورت امکان)
• 26. مفاهیم مانیتورینگ و لاگ‌گیری سیستم
• 27. نصب و پیکربندی ابزارهای مانیتورینگ (مانند Prometheus)
• 28. استفاده از Grafana برای بصری‌سازی داده‌های مانیتورینگ
• 29. تنظیمات امنیتی اولیه سرور
• 30. مدیریت گواهی‌نامه‌های SSL/TLS
• 31. بررسی آسیب‌پذیری‌های رایج و راه‌های مقابله
• 32. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 33. معماری مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 34. آشنایی با مدل Deepseek-R1
• 35. مراحل دانلود و آماده‌سازی مدل Deepseek-R1
• 36. نحوه بارگذاری مدل بر روی سخت‌افزار
• 37. پیکربندی پارامترهای اجرای مدل
• 38. مفاهیم بهینه‌سازی مدل برای اجرا
• 39. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 40. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی (مانند bitsandbytes)
• 41. تنظیمات مربوط به حافظه GPU برای اجرای مدل
• 42. مدیریت حافظه مشترک (Shared Memory)
• 43. پیکربندی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API)
• 44. راه‌اندازی یک API ساده برای دسترسی به مدل
• 45. تست و ارزیابی عملکرد مدل
• 46. معیارهای سنجش کیفیت خروجی مدل
• 47. عیب‌یابی رایج در اجرای مدل‌های بزرگ
• 48. مدیریت خطاها و استثناها در کد
• 49. ملاحظات هزینه‌ای در راه‌اندازی سرورهای محلی
• 50. بررسی هزینه‌های سخت‌افزار و نرم‌افزار
• 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی سرورها
• 52. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری زیرساخت
• 53. مقدمه بر خوشه‌بندی (Clustering) سرورها
• 54. مفاهیم مدیریت خوشه‌بندی (مانند Kubernetes)
• 55. نصب و پیکربندی اولیه Kubernetes (در صورت امکان)
• 56. مدیریت منابع در خوشه‌ها
• 57. مفاهیم ذخیره‌سازی پایدار در خوشه‌ها
• 58. شبکه‌بندی در محیط خوشه‌بندی
• 59. امنیت در محیط خوشه‌بندی
• 60. مفاهیم CI/CD برای استقرار مدل‌ها
• 61. استفاده از ابزارهای CI/CD (مانند Jenkins)
• 62. خودکارسازی فرآیند استقرار مدل
• 63. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در محیط خوشه‌بندی
• 64. مدیریت نسخه‌های مدل
• 65. رابط‌های کاربری برای مدیریت مدل‌ها
• 66. بررسی ابزارهای مدیریت مدل (MLOps)
• 67. مفاهیم تحلیل داده و پردازش موازی
• 68. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 69. مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 70. مقدمه بر بازی‌سازی (Gamification) در آموزش
• 71. کاربرد مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف
• 72. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 73. قوانین و مقررات مربوط به فناوری اطلاعات در ایران
• 74. استانداردهای امنیتی رایانش ابری در ایران
• 75. چارچوب‌های قانونی برای مراکز داده
• 76. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
• 77. مفاهیم حقوق مالکیت فکری نرم‌افزار
• 78. اهمیت مستندسازی فنی
• 79. شیوه نوشتن مستندات فنی شفاف و دقیق
• 80. مدیریت دانش سازمانی در حوزه فناوری
• 81. ارزیابی و انتخاب راهکارهای فنی
• 82. برنامه‌ریزی برای نگهداری و پشتیبانی سرورها
• 83. بررسی سناریوهای بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 84. آموزش و توانمندسازی تیم فنی
• 85. روندهای آینده در حوزه محاسبات ابری و هوش مصنوعی
• 86. جمع‌بندی و نگاه به آینده