کتاب صوتی خودکارسازی برنامه ریزی بازیابی از فاجعه (DRP) با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خودکارسازی برنامه ریزی بازیابی از فاجعه (DRP) با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه برنامه‌ریزی تداوم کسب و کار (BCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر برنامه ریزی بازیابی از فاجعه (DRP)
• 2. اهمیت DRP در کسب و کار مدرن
• 3. مولفه های کلیدی DRP
• 4. چالش های پیاده سازی DRP
• 5. مقدمه ای بر خودکارسازی در DRP
• 6. مزایای خودکارسازی DRP
• 7. پایتون برای خودکارسازی DRP: چرا؟
• 8. محیط توسعه پایتون: نصب و پیکربندی
• 9. کتابخانه های پایتون ضروری برای DRP
• 10. مبانی اسکریپت نویسی پایتون برای خودکارسازی
• 11. دستورات پایه خط فرمان در پایتون
• 12. مدیریت فایل و دایرکتوری با پایتون
• 13. کار با فایل های CSV برای پیکربندی
• 14. کار با فایل های JSON برای تنظیمات
• 15. پایگاه داده ها و پایتون: مقدمه
• 16. اتصال به پایگاه داده های SQL با پایتون
• 17. ذخیره سازی و بازیابی داده های DRP
• 18. کار با API ها برای جمع آوری اطلاعات
• 19. مثال: دریافت اطلاعات وضعیت سرور از API
• 20. مثال: دریافت اطلاعات وضعیت شبکه از API
• 21. فهم معماری برنامه های کاربردی
• 22. شناسایی نقاط بحرانی در برنامه ها
• 23. تجزیه و تحلیل وابستگی های برنامه
• 24. نقشه برداری منابع حیاتی
• 25. ایجاد لیست دارایی های IT
• 26. دسته بندی دارایی ها بر اساس اهمیت
• 27. اولویت بندی دارایی ها برای بازیابی
• 28. تکنیک های پشتیبان گیری داده ها
• 29. انواع استراتژی های پشتیبان گیری
• 30. پشتیبان گیری کامل، افزایشی و تفاضلی
• 31. ذخیره سازی ایمن نسخه های پشتیبان
• 32. مقدمه ای بر انتقال داده ها
• 33. تکنیک های انتقال داده کارآمد
• 34. فشرده سازی داده ها قبل از انتقال
• 35. رمزگذاری داده ها برای انتقال امن
• 36. ابزارهای انتقال فایل در پایتون: SCP و SFTP
• 37. اتوماسیون انتقال فایل با Paramiko
• 38. مدیریت اتوماسیون کارهای زمانبندی شده
• 39. Cron Jobs و Task Scheduler
• 40. پایتون و Cron Jobs
• 41. استفاده از کتابخانه APScheduler
• 42. تنظیم برنامه های خودکار برای پشتیبان گیری
• 43. تنظیم برنامه های خودکار برای انتقال داده
• 44. مانیتورینگ سیستم: مقدمه
• 45. سنجه های کلیدی عملکرد سیستم (KPIs)
• 46. جمع آوری سنجه های سیستم با پایتون
• 47. نوشتن اسکریپت های مانیتورینگ
• 48. هشدار دهی در صورت بروز مشکل
• 49. تنظیم سیستم های هشدار دهی
• 50. ادغام با سیستم های اطلاع رسانی (ایمیل، SMS)
• 51. مدیریت پیکربندی: مقدمه
• 52. ابزارهای مدیریت پیکربندی: Ansible، Chef، Puppet
• 53. استفاده از Ansible با پایتون
• 54. اتوماسیون استقرار پیکربندی
• 55. بازیابی از فاجعه: گام های کلیدی
• 56. شناسایی انواع فاجعه
• 57. سناریوهای فاجعه: قطعی برق، خرابی سخت افزار
• 58. سناریوهای فاجعه: حملات سایبری، بلایای طبیعی
• 59. برنامه ریزی برای سناریوهای مختلف
• 60. اسکریپت های خودکار برای شروع بازیابی
• 61. اتوماسیون فرآیند راه اندازی مجدد سرورها
• 62. اتوماسیون فرآیند بازیابی پایگاه داده
• 63. اتوماسیون فرآیند فعال سازی برنامه ها
• 64. تست و اعتبارسنجی DRP خودکار
• 65. اهمیت تست منظم DRP
• 66. نوشتن سناریوهای تست خودکار
• 67. اجرای تست ها و ثبت نتایج
• 68. تفسیر نتایج تست
• 69. بهبود مستمر فرآیند DRP
• 70. بازنگری و به روز رسانی برنامه DRP
• 71. یادگیری از حوادث و تست ها
• 72. استفاده از داده های مانیتورینگ برای بهبود
• 73. خودکارسازی مستندسازی DRP
• 74. ابزارهای خودکارسازی مستندسازی
• 75. تولید گزارش های DRP با پایتون
• 76. نگهداری از مستندات DRP
• 77. امنیت در خودکارسازی DRP
• 78. اصول امنیت سایبری در DRP
• 79. مدیریت اعتبارنامه ها (Credentials)
• 80. رمزگذاری اطلاعات حساس
• 81. کنترل دسترسی به اسکریپت ها و ابزارها
• 82. پایش و گزارش دهی پیشرفته DRP
• 83. داشبوردهای DRP با پایتون (مثال: Dash)
• 84. تجسم داده های DRP
• 85. تحلیل روندها و شناسایی الگوها
• 86. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در DRP
• 87. نقش ML در پیش بینی فاجعه
• 88. نقش ML در بهینه سازی بازیابی
• 89. مثال: پیاده سازی یک مدل ML ساده
• 90. ملاحظات قانونی و انطباقی
• 91. الزامات انطباقی برای DRP
• 92. ذخیره سازی و حاکمیت داده ها
• 93. حفاظت از حریم خصوصی داده ها
• 94. پیاده سازی DRP در محیط های ابری (Cloud)
• 95. مفاهیم DRP در AWS، Azure، GCP
• 96. استفاده از ابزارهای ابری برای DRP
• 97. اتوماسیون DRP در محیط های چند ابری (Multi-cloud)
• 98. پروژه عملی: ساخت یک سیستم DRP خودکار ساده
• 99. انتخاب ابزارها و فناوری ها
• 100. طراحی معماری سیستم