کتاب Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)
, ,

کتاب Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005482 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 Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کلان‌داده و چالش‌های داده‌های بزرگ علمی
  • 2. آشنایی با پایگاه‌های داده NoSQL و مزایای آن‌ها
  • 3. بررسی قضیه CAP و کاربرد آن در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 4. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: ستونی، سندی، کلید-مقدار و گراف
  • 5. چرا پایگاه‌های داده ستونی برای داده‌های علمی مناسب هستند؟
  • 6. معرفی جامع پلتفرم ابری گوگل (GCP)
  • 7. مروری بر سرویس‌های پایگاه داده در GCP
  • 8. معرفی Google Cloud Bigtable و تاریخچه آن
  • 9. مقایسه Bigtable با BigQuery، Spanner و Firestore
  • 10. کاربردهای Bigtable در تحقیقات علمی و صنعتی
  • 11. معماری Bigtable: الهام از GFS، Chubby و MapReduce
  • 12. مدل داده Bigtable: جدول، ردیف، ستون و سلول
  • 13. مفهوم کلید ردیف (Row Key) و اهمیت آن
  • 14. آشنایی با خانواده‌های ستون (Column Families) و توصیف‌گرها (Qualifiers)
  • 15. مهر زمانی (Timestamp) و نسخه‌بندی داده‌ها در سلول‌ها
  • 16. جداول خلوت (Sparsely Populated Tables) و کاربرد آن‌ها
  • 17. مدل سازگاری (Consistency Model) در Bigtable
  • 18. مفهوم نمونه (Instance)، خوشه (Cluster) و گره (Node)
  • 19. انواع حافظه ذخیره‌سازی: SSD در مقابل HDD
  • 20. مناطق (Regions)، ناحیه‌ها (Zones) و تکثیر داده (Replication)
  • 21. ایجاد و پیکربندی پروژه در Google Cloud Console
  • 22. فعال‌سازی APIهای مورد نیاز برای Bigtable
  • 23. آشنایی با ابزار خط فرمان Google Cloud SDK (gcloud)
  • 24. نصب و پیکربندی اولیه gcloud
  • 25. معرفی و نصب ابزار خط فرمان cbt برای Bigtable
  • 26. ایجاد اولین نمونه Bigtable از طریق Cloud Console
  • 27. ایجاد نمونه Bigtable با استفاده از دستورات gcloud
  • 28. ایجاد نمونه Bigtable با استفاده از ابزار cbt
  • 29. مدیریت دسترسی و مجوزها (IAM) برای Bigtable
  • 30. تعریف نقش‌ها و کاربران مجاز برای دسترسی به جداول
  • 31. اصول طراحی اسکما در Bigtable
  • 32. بهترین شیوه‌ها برای طراحی کلید ردیف (Row Key)
  • 33. طراحی کلید ردیف برای داده‌های سری زمانی (Time-Series)
  • 34. طراحی کلید ردیف برای داده‌های ژنومیک (Genomic Data)
  • 35. طراحی کلید ردیف برای داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 36. جلوگیری از Hotspotting با تکنیک‌های Salting و Hashing
  • 37. طراحی بهینه خانواده‌های ستون و توصیف‌گرها
  • 38. مقایسه طراحی جداول بلند (Tall) و عریض (Wide)
  • 39. سریال‌سازی داده‌ها: استفاده از Protobuf، Avro و JSON
  • 40. انتخاب انواع داده مناسب برای ذخیره‌سازی
  • 41. طراحی اسکما برای ذخیره‌سازی فراداده (Metadata)
  • 42. مدیریت روابط و شبیه‌سازی Join در Bigtable
  • 43. طراحی اسکما برای اسکن‌های (Scans) سریع و کارآمد
  • 44. تکنیک‌های مدیریت و تکامل اسکما در طول زمان
  • 45. مطالعه موردی: طراحی اسکما برای داده‌های مدل‌سازی اقلیمی
  • 46. عملیات پایه CRUD: خواندن، نوشتن و حذف داده‌ها
  • 47. نوشتن یک ردیف داده (Single Row Write)
  • 48. خواندن یک ردیف داده (Single Row Read)
  • 49. انجام اسکن (Scan) بر اساس پیشوند و بازه کلید ردیف
  • 50. استفاده از فیلترها برای بازیابی داده‌های خاص
  • 51. نوشتن دسته‌ای داده‌ها (Batch Writes) برای توان عملیاتی بالا
  • 52. معرفی Google Cloud Dataflow برای پردازش داده
  • 53. ورود دسته‌ای داده‌ها از Cloud Storage با استفاده از Dataflow
  • 54. ورود جریانی داده‌ها با استفاده از Pub/Sub و Dataflow
  • 55. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت Bigtable در پایتون (Python)
  • 56. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت Bigtable در جاوا (Java)
  • 57. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت Bigtable در گو (Go)
  • 58. جهش‌های شرطی (Conditional Mutations) با CheckAndMutate
  • 59. عملیات خواندن-تغییر-نوشتن (Read-Modify-Write) اتمیک
  • 60. حذف داده‌ها: حذف سلول، ردیف و خانواده ستون
  • 61. مطالعه موردی: ورود فراداده تصاویر تلسکوپ به Bigtable
  • 62. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در Bigtable
  • 63. استفاده از Cloud Monitoring برای نظارت بر Bigtable
  • 64. تنظیم هشدار (Alerts) برای مشکلات عملکردی
  • 65. تحلیل میزان استفاده از CPU در سطح گره و خوشه
  • 66. نظارت بر تأخیر (Latency) عملیات خواندن و نوشتن
  • 67. نظارت بر توان عملیاتی (Throughput) و فضای ذخیره‌سازی
  • 68. استفاده از Key Visualizer برای شناسایی Hotspots
  • 69. تشخیص و عیب‌یابی مشکلات عملکردی رایج
  • 70. مقیاس‌پذیری خوشه‌های Bigtable: افزودن و حذف گره‌ها
  • 71. افزودن خوشه جدید برای تکثیر داده و دسترس‌پذیری بالا
  • 72. انتخاب نوع حافظه مناسب (SSD vs. HDD) بر اساس بار کاری
  • 73. بهینه‌سازی عملکرد در سمت کلاینت (Client-Side)
  • 74. بهینه‌سازی عملکرد از طریق بازنگری طراحی اسکما
  • 75. استراتژی‌های مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌ها
  • 76. آشنایی کامل با مدل قیمت‌گذاری Bigtable
  • 77. استراتژی پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در Bigtable
  • 78. ایجاد یک نسخه پشتیبان (Backup) از جدول
  • 79. بازیابی اطلاعات از نسخه پشتیبان در یک جدول جدید
  • 80. پشتیبان‌گیری در سطح جدول در مقابل سطح خوشه
  • 81. خودکارسازی فرآیند پشتیبان‌گیری
  • 82. برنامه‌ریزی بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery) با تکثیر چند منطقه‌ای
  • 83. تنظیم دقیق دسترسی‌ها با IAM و اصل حداقل دسترسی
  • 84. استفاده از VPC Service Controls برای محافظت از داده‌ها
  • 85. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون (At Rest) و در حال انتقال (In Transit)
  • 86. استفاده از گزارش‌های حسابرسی (Audit Logs) برای ردیابی عملیات
  • 87. اتصال Bigtable به BigQuery برای تحلیل‌های پیچیده (Federated Queries)
  • 88. مصورسازی داده‌های Bigtable با استفاده از Looker Studio
  • 89. استفاده از Bigtable در برنامه‌های مبتنی بر Google Kubernetes Engine (GKE)
  • 90. یکپارچه‌سازی با Cloud Functions برای پردازش رویداد-محور
  • 91. استفاده از Bigtable به عنوان پایگاه داده برای AI Platform Notebooks
  • 92. پردازش داده‌های Bigtable با Dataproc و HBase API
  • 93. ساخت داشبوردهای مدیریتی با Managed Service for Grafana
  • 94. آرشیو کردن داده‌های قدیمی از Bigtable به Cloud Storage
  • 95. ارکستراسیون گردش کار Bigtable با استفاده از Cloud Composer (Airflow)
  • 96. ارائه داده‌های Bigtable از طریق یک API مبتنی بر Cloud Run
  • 97. سیاست‌های جمع‌آوری زباله (Garbage Collection) برای مدیریت داده‌ها
  • 98. استفاده از پروفایل‌های برنامه (Application Profiles) برای مسیریابی ترافیک
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته فیلتر کردن داده‌ها
  • 100. روش‌های بنچمارک و تست عملکرد Bigtable

📚 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 Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا