کتاب صوتی بهینه‌سازی مشاهده‌پذیری پایگاه داده با استفاده از OpenTelemetry

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مشاهده‌پذیری پایگاه داده با استفاده از OpenTelemetry

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: پایش و مشاهده‌پذیری سیستم‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در ایران
• 2. مفاهیم کلیدی سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. اصول معماری نرم‌افزار پایدار
• 4. استانداردهای کدنویسی در پروژه‌های ملی
• 5. مقدمه‌ای بر مشاهده‌پذیری سیستم‌ها
• 6. چرا مشاهده‌پذیری مهم است؟
• 7. انواع داده‌های مشاهده‌پذیری (لاگ، متریک، تریس)
• 8. معرفی OpenTelemetry
• 9. تاریخچه و اهداف OpenTelemetry
• 10. معماری OpenTelemetry (Collector, SDK, API)
• 11. نصب و پیکربندی OpenTelemetry Collector
• 12. پیکربندی دریافت‌کننده‌ها (Receivers)
• 13. پیکربندی پردازش‌کننده‌ها (Processors)
• 14. پیکربندی صادرکننده‌ها (Exporters)
• 15. جمع‌آوری متریک‌ها با OpenTelemetry
• 16. متریک‌های پایه سیستم (CPU, Memory)
• 17. متریک‌های مربوط به پایگاه داده
• 18. متریک‌های عملکردی برنامه
• 19. متریک‌های امنیتی و انطباق
• 20. جمع‌آوری لاگ‌ها با OpenTelemetry
• 21. ساختار استاندارد لاگ‌ها (OpenTelemetry Log Format)
• 22. فیلتر و دسته‌بندی لاگ‌ها
• 23. ارسال لاگ به سیستم‌های مدیریت لاگ
• 24. جمع‌آوری تریس‌ها با OpenTelemetry
• 25. مفهوم تریس (Trace, Span, Operation)
• 26. ابزارهای ایجاد تریس در برنامه‌ها
• 27. مدیریت تریس‌های توزیع‌شده
• 28. تحلیل تریس‌ها برای تشخیص خطا
• 29. پایش پایگاه داده با OpenTelemetry
• 30. متریک‌های مربوط به کوئری‌های SQL
• 31. شناسایی کوئری‌های کند و پرهزینه
• 32. پایش اتصالات پایگاه داده
• 33. پایش تراکنش‌ها در پایگاه داده
• 34. مشاهده‌پذیری در لایه داده
• 35. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده
• 36. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 37. بهبود طراحی اسکیمای پایگاه داده
• 38. مدیریت ایندکس‌ها برای افزایش سرعت
• 39. تکنیک‌های کشینگ در پایگاه داده
• 40. امنیت در پایگاه داده
• 41. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 42. پایش فعالیت‌های مشکوک در پایگاه داده
• 43. انطباق با مقررات امنیتی کشور
• 44. ملاحظات فنی در پایش پایگاه داده
• 45. انتخاب ابزارهای مناسب پایش
• 46. پیاده‌سازی راهکار پایش جامع
• 47. مدیریت هزینه‌های پایش
• 48. آموزش تیم توسعه و عملیات
• 49. روش‌های بصری‌سازی داده‌های مشاهده‌پذیری
• 50. داشبوردهای مدیریتی
• 51. نمودارهای روند (Trend Charts)
• 52. نمایش ارتباط بین اجزای سیستم
• 53. نکات مهم در طراحی داشبورد
• 54. تجزیه و تحلیل علل ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
• 55. روش‌های سیستماتیک برای یافتن علت خطا
• 56. استفاده از داده‌های مشاهده‌پذیری در RCA
• 57. یادگیری از حوادث گذشته
• 58. پیش‌گیری از وقوع مجدد خطاها
• 59. نکات پیشرفته در OpenTelemetry
• 60. نمونه‌سازی (Sampling) داده‌های تریس
• 61. تکنیک‌های نمونه‌سازی کارآمد
• 62. مدیریت داده‌های حجیم مشاهده‌پذیری
• 63. ذخیره‌سازی و بایگانی داده‌ها
• 64. استانداردهای ذخیره‌سازی داده‌های مشاهده‌پذیری
• 65. رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها
• 66. انتگرال‌گیری با سیستم‌های مدیریت رویداد
• 67. اتصال OpenTelemetry به سیستم‌های SIEM
• 68. تحلیل امنیتی لاگ‌ها و تریس‌ها
• 69. گزارش‌دهی امنیتی و انطباق
• 70. استفاده از OpenTelemetry در محیط‌های ابری
• 71. پایش سرویس‌های ابری
• 72. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
• 73. امنیت در محیط‌های ابری
• 74. پایش برنامه‌های موبایل با OpenTelemetry
• 75. جمع‌آوری داده از دستگاه‌های کاربر
• 76. تحلیل تجربه کاربری (UX)
• 77. شناسایی مشکلات عملکردی در سمت کلاینت
• 78. پایش API ها و میکروسرویس‌ها
• 79. اصول طراحی API های قابل مشاهده
• 80. پایش ارتباطات بین میکروسرویس‌ها
• 81. مدیریت خطا در سیستم‌های میکروسرویس
• 82. نقش مشاهده‌پذیری در DevOps
• 83. فرهنگ DevOps و مشاهده‌پذیری
• 84. ابزارهای مشاهده‌پذیری در چرخه CI/CD
• 85. اتوماسیون در پایش و هشداردهی
• 86. آینده مشاهده‌پذیری سیستم‌ها
• 87. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مشاهده‌پذیری
• 88. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خطا
• 89. مشاهده‌پذیری خودکار (Auto-Observability)
• 90. چالش‌های مشاهده‌پذیری در سیستم‌های پیچیده
• 91. مقیاس‌پذیری راهکارهای مشاهده‌پذیری
• 92. مدیریت هزینه‌ها و منابع
• 93. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
• 94. پیاده‌سازی موفق مشاهده‌پذیری
• 95. اشتباهات رایج در پایش سیستم‌ها
• 96. رهنمودهای عملی برای توسعه‌دهندگان
• 97. بهترین شیوه‌ها در استفاده از OpenTelemetry
• 98. مستندسازی راهکار مشاهده‌پذیری
• 99. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 100. نکات حقوقی و انطباق در جمع‌آوری داده