کتاب معماری نرم‌افزار: بررسی و مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: بررسی و مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000164 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری نرم‌افزار: بررسی و مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی و مفاهیم اساسی معماری داده**
  • 2. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار و اهمیت آن
  • 3. معرفی معماری‌های داده-محور (Data-Intensive Architectures)
  • 4. چالش‌های کار با داده‌های حجیم (Big Data)
  • 5. تاریخچه پردازش داده‌های حجیم: از MapReduce تا امروز
  • 6. مفهوم پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 7. مفهوم پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 8. مقایسه و تفاوت‌های کلیدی پردازش دسته‌ای و جریانی
  • 9. اصول داده‌های تغییرناپذیر (Immutability) و اهمیت آن
  • 10. معرفی مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
  • 11. معرفی الگوی طراحی CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
  • 12. ارتباط CQRS با معماری‌های داده‌های حجیم
  • 13. معرفی اکوسیستم Hadoop و HDFS
  • 14. معرفی Apache Spark به عنوان موتور پردازشی یکپارچه
  • 15. معرفی Apache Kafka به عنوان پلتفرم استریمینگ
  • 16. معرفی Apache Flink و Apache Storm برای پردازش جریانی
  • 17. نیاز به معماری‌های ترکیبی: مقدمه‌ای بر لامبدا
  • 18. بخش دوم: کالبدشکافی معماری لامبدا (Lambda Architecture)**
  • 19. معرفی معماری لامبدا: اهداف و فلسفه اصلی
  • 20. نمای کلی معماری لامبدا و سه لایه اصلی آن
  • 21. لایه دسته‌ای (Batch Layer)**
  • 22. وظایف و مسئولیت‌های لایه دسته‌ای
  • 23. ذخیره‌سازی داده‌های اصلی (Master Dataset) در HDFS
  • 24. استفاده از Apache Spark یا MapReduce برای پردازش دسته‌ای
  • 25. فرآیند ایجاد نماهای دسته‌ای (Batch Views)
  • 26. چالش‌های محاسبات طولانی‌مدت در لایه دسته‌ای
  • 27. مدیریت و زمان‌بندی Jobهای دسته‌ای
  • 28. لایه سرعت (Speed Layer)**
  • 29. وظایف و مسئولیت‌های لایه سرعت
  • 30. جبران تأخیر لایه دسته‌ای با پردازش آنی
  • 31. معرفی ابزارهای پردازش جریانی در لایه سرعت
  • 32. ایجاد نماهای بی‌درنگ (Real-time Views)
  • 33. چالش‌های مدیریت حالت (State Management) در لایه سرعت
  • 34. مفهوم پنجره‌های زمانی (Windowing) در پردازش جریانی
  • 35. لایه خدمت‌رسانی (Serving Layer)**
  • 36. وظایف و مسئولیت‌های لایه خدمت‌رسانی
  • 37. ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری نماهای دسته‌ای
  • 38. ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری نماهای بی‌درنگ
  • 39. ترکیب نتایج از لایه دسته‌ای و لایه سرعت
  • 40. ارائه پاسخ به کوئری‌های کاربران با تأخیر کم
  • 41. معرفی پایگاه‌داده‌های NoSQL مناسب برای لایه خدمت‌رسانی
  • 42. جریان کامل داده در معماری لامبدا از ورودی تا خروجی
  • 43. مزایای کلیدی معماری لامبدا: تحمل خطا و دقت بالا
  • 44. معایب و پیچیدگی‌های معماری لامبدا
  • 45. چالش نگهداری دو پایگاه کد مجزا (Batch و Stream)
  • 46. هزینه‌های زیرساخت و عملیاتی در معماری لامبدا
  • 47. موارد استفاده ایده‌آل برای معماری لامبدا
  • 48. بخش سوم: کالبدشکافی معماری کاپا (Kappa Architecture)**
  • 49. مقدمه‌ای بر معماری کاپا: فلسفه ساده‌سازی
  • 50. از لامبدا تا کاپا: حذف لایه دسته‌ای
  • 51. مفهوم "منبع حقیقت واحد" به عنوان یک Log تغییرناپذیر
  • 52. جایگاه Apache Kafka به عنوان ستون فقرات معماری کاپا
  • 53. قلب معماری کاپا: سیستم پردازش جریانی**
  • 54. استفاده از یک موتور پردازش جریانی برای همه محاسبات
  • 55. نقش Apache Flink یا Spark Streaming در معماری کاپا
  • 56. مفهوم بازپردازش (Reprocessing) داده‌ها از ابتدای Log
  • 57. چالش‌ها و استراتژی‌های بازپردازش داده‌های حجیم
  • 58. لایه خدمت‌رسانی در معماری کاپا**
  • 59. تفاوت‌های لایه خدمت‌رسانی در کاپا و لامبدا
  • 60. ذخیره‌سازی نتایج پردازش جریانی برای کوئری‌های سریع
  • 61. جریان کامل داده در معماری کاپا
  • 62. مزایای کلیدی معماری کاپا: سادگی و یکپارچگی
  • 63. معایب و چالش‌های معماری کاپا
  • 64. مقابله با داده‌های خارج از ترتیب (Out-of-Order Data)
  • 65. مدیریت Schema Evolution در Log
  • 66. موارد استفاده ایده‌آل برای معماری کاپا
  • 67. بخش چهارم: مقایسه جامع لامبدا و کاپا**
  • 68. مقایسه ساختاری و لایه‌ها: لامبدا در برابر کاپا
  • 69. مقایسه پیچیدگی کد و توسعه
  • 70. مقایسه هزینه‌های زیرساخت و نگهداری
  • 71. مقایسه در زمینه تأخیر (Latency)
  • 72. مقایسه در زمینه توان عملیاتی (Throughput)
  • 73. مقایسه سازگاری و یکپارچگی داده (Data Consistency)
  • 74. مقایسه تحمل خطا (Fault Tolerance) و بازیابی
  • 75. مقایسه انعطاف‌پذیری و توسعه‌پذیری
  • 76. تحلیل سناریو: چه زمانی لامبدا انتخاب بهتری است؟
  • 77. تحلیل سناریو: چه زمانی کاپا انتخاب بهتری است؟
  • 78. چارچوبی برای تصمیم‌گیری و انتخاب معماری مناسب
  • 79. آیا می‌توان این دو معماری را ترکیب کرد؟ (معماری‌های هیبریدی)
  • 80. بخش پنجم: پیاده‌سازی عملی و موضوعات پیشرفته**
  • 81. انتخاب ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی معماری لامبدا
  • 82. انتخاب ابزارهای مناسب برای پیاده‌سازی معماری کاپا
  • 83. نقش پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP) در پیاده‌سازی
  • 84. سرویس‌های مدیریت‌شده برای لامبدا و کاپا در AWS
  • 85. سرویس‌های مدیریت‌شده برای لامبدا و کاپا در Azure
  • 86. سرویس‌های مدیریت‌شده برای لامبدا و کاپا در GCP
  • 87. امنیت داده‌ها در معماری‌های لامبدا و کاپا
  • 88. حاکمیت داده (Data Governance) و کاتالوگ داده
  • 89. تضمین کیفیت داده (Data Quality) در پایپ‌لاین‌های پردازشی
  • 90. مانیتورینگ، لاگینگ و Observability در معماری‌های داده
  • 91. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازیابی
  • 92. بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های پردازش جریانی
  • 93. بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های پردازش دسته‌ای
  • 94. فراتر از لامبدا و کاپا: معرفی معماری Lakehouse
  • 95. نقش Delta Lake، Apache Hudi و Apache Iceberg
  • 96. مطالعه موردی ۱: پیاده‌سازی معماری لامبدا در یک شرکت تجارت الکترونیک
  • 97. مطالعه موردی ۲: پیاده‌سازی معماری کاپا برای تحلیل لاگ‌های بی‌درنگ
  • 98. مطالعه موردی ۳: مهاجرت از لامبدا به کاپا در یک استارتاپ فناوری
  • 99. آینده معماری‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 100. خلاصه دوره و جمع‌بندی نهایی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب معماری نرم‌افزار: بررسی و مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا