کتاب صوتی ارکستراسیون پیشرفته گردش کار: انتقال از Control-M به Apache Airflow در Google Cloud Composer

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارکستراسیون پیشرفته گردش کار: انتقال از Control-M به Apache Airflow در Google Cloud Composer

موضوع کلی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار در رایانش ابری

موضوع میانی: مهاجرت و نوسازی گردش کارهای سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه رایانش ابری و گردش کار
• 2. آشنایی با Google Cloud Composer و قابلیت‌های آن
• 3. معرفی Control-M و ساختار کلی گردش کارهای آن
• 4. مقایسه Control-M و Apache Airflow: مزایا و معایب
• 5. مفاهیم کلیدی Apache Airflow: DAGها، وظایف و اپراتورها
• 6. نصب و پیکربندی اولیه Apache Airflow در Google Cloud Composer
• 7. آشنایی با ابزار DAGify و نقش آن در مهاجرت
• 8. مراحل اولیه مهاجرت گردش کار از Control-M به Airflow
• 9. تحلیل ساختار گردش کارهای پیچیده Control-M
• 10. شناسایی و استخراج پارامترها و متغیرهای Control-M
• 11. مفهوم‌سازی و طراحی DAGهای معادل در Airflow
• 12. تبدیل وظایف Control-M به اپراتورهای Airflow
• 13. مدیریت وابستگی‌ها و ترتیب اجرای وظایف در Airflow
• 14. استفاده از اپراتورهای استاندارد Airflow برای وظایف رایج
• 15. پیاده‌سازی وظایف سفارشی در Airflow
• 16. مدیریت زمان‌بندی (Scheduling) در Airflow
• 17. انتقال منطق شرطی و انشعاب (Branching) از Control-M به Airflow
• 18. مدیریت خطا و بازیابی (Error Handling and Recovery) در Airflow
• 19. لاگ‌گیری و مانیتورینگ گردش کار در Airflow
• 20. استفاده از Variables و Connections در Airflow
• 21. مهاجرت وظایف مبتنی بر اسکریپت
• 22. مدیریت فایل‌ها و انتقال داده‌ها در گردش کارهای مهاجرت شده
• 23. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های Google Cloud Platform (GCP)
• 24. استفاده از Cloud Storage در Airflow
• 25. استفاده از BigQuery در Airflow
• 26. استفاده از Cloud Functions در Airflow
• 27. استفاده از Compute Engine در Airflow
• 28. استفاده از Kubernetes Engine در Airflow
• 29. مهاجرت گردش کارهای مبتنی بر پایگاه داده
• 30. مدیریت وظایف موازی و توزیع شده
• 31. بهینه‌سازی عملکرد DAGها
• 32. تست و اعتبارسنجی گردش کارهای مهاجرت شده
• 33. استراتژی‌های Rollout و Cutover
• 34. مستندسازی گردش کارهای مهاجرت شده
• 35. ملاحظات امنیتی در Airflow و Google Cloud Composer
• 36. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌ها (RBAC) در Airflow
• 37. پیکربندی محیط‌های Development، Staging و Production
• 38. استفاده از Version Control برای DAGها
• 39. آموزش ابزار DAGify برای تبدیل خودکار
• 40. تنظیمات پیشرفته DAGify
• 41. مدیریت و نگهداری گردش کارهای Airflow
• 42. نظارت بر سلامت و عملکرد Composer
• 43. به‌روزرسانی Airflow و Composer
• 44. استفاده از Airflow CLI
• 45. اشکال‌زدایی (Debugging) در Airflow
• 46. سناریوهای پیشرفته مهاجرت
• 47. مهاجرت گردش کارهای پیچیده با وابستگی‌های خارجی
• 48. مدیریت گردش کارهای با حجم بالا
• 49. استفاده از XComs برای تبادل داده بین وظایف
• 50. طراحی الگوهای بازگشتی (Recursive Patterns) در Airflow
• 51. مهاجرت گردش کارهای زمان‌بندی شده بر اساس رویداد
• 52. استفاده از Sensors برای انتظار رویدادها
• 53. مدیریت گردش کارهای با نیازمندی‌های پیچیده پردازشی
• 54. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های CI/CD
• 55. استفاده از Docker در گردش کارهای Airflow
• 56. ملاحظات مربوط به هزینه‌ها در Google Cloud Composer
• 57. بهینه‌سازی استفاده از منابع در Composer
• 58. مدیریت گردش کارهای مبتنی بر Machine Learning
• 59. مهاجرت گردش کارهای ETL/ELT
• 60. استفاده از ابزارهای Third-party با Airflow
• 61. طراحی گردش کارهای قابل استفاده مجدد
• 62. کتابخانه‌های کمکی برای Airflow
• 63. مفاهیم پیشرفته‌تر DAGify
• 64. تنظیمات پیشرفته برای تبدیل وظایف Control-M
• 65. مدیریت پارامترهای پویا در گردش کارهای Airflow
• 66. استفاده از Jinja Templating
• 67. مهاجرت گردش کارهای با نیاز به احراز هویت پیچیده
• 68. امنیت ارتباط با سرویس‌های خارجی
• 69. طراحی گردش کارهای با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا
• 70. بررسی الگوهای طراحی گردش کار در معماری مدرن
• 71. مهاجرت از Control-M به Airflow: درس‌های آموخته شده
• 72. بهترین شیوه‌ها در توسعه و مدیریت DAGها
• 73. ارزیابی ریسک در فرآیند مهاجرت
• 74. برنامه‌ریزی برای فازهای بعدی مهاجرت
• 75. مدیریت تغییرات سازمانی در فرآیند مهاجرت
• 76. نقش تیم‌ها در موفقیت مهاجرت
• 77. مستندسازی فنی و کاربردی گردش کارهای جدید
• 78. آموزش کاربران نهایی گردش کارهای Airflow
• 79. ایجاد یک چارچوب حاکمیتی برای گردش کارهای ابری
• 80. نظارت مداوم و بهبود فرآیندها
• 81. استفاده از ابزارهای تحلیل داده برای بهینه‌سازی گردش کار
• 82. مهاجرت گردش کارهای حیاتی و حساس
• 83. بررسی تاثیر مهاجرت بر فرآیندهای کسب و کار
• 84. اهمیت تست پوششی در فرآیند مهاجرت
• 85. مدیریت دانش در حوزه ارکستراسیون گردش کار ابری
• 86. آینده ارکستراسیون گردش کار و نقش Airflow
• 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مدیریت گردش کار ابری
• 88. بررسی قابلیت‌های پیشرفته‌تر Google Cloud Composer
• 89. استفاده از Airflow Providers برای ادغام با سرویس‌های مختلف
• 90. استراتژی‌های مهاجرت تدریجی
• 91. ملاحظات مربوط به داده‌های حساس در گردش کار
• 92. ارزیابی عملکرد و بازخورد پس از مهاجرت
• 93. نکات مهم در سفارشی‌سازی اپراتورها
• 94. مدیریت زمان‌بندی‌های پیچیده و متغیر
• 95. اهمیت اتوماسیون در مدیریت گردش کار
• 96. طراحی گردش کارهای مقاوم در برابر خطا
• 97. بررسی الگوهای رایج در مهاجرت گردش کار سازمانی
• 98. آموزش و توانمندسازی تیم‌های فنی
• 99. فرهنگ‌سازی برای پذیرش ابزارهای نوین مدیریت گردش کار