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-0000006701 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. مقدمه ای بر رایانش ابری و GCP
  • 2. آشنایی با خدمات کلیدی GCP
  • 3. Cloud Bigtable چیست؟ معرفی و کاربردها
  • 4. معماری Cloud Bigtable: اجزا و نحوه عملکرد
  • 5. مقایسه Bigtable با سایر پایگاه داده های NoSQL
  • 6. موارد استفاده Cloud Bigtable در داده های بزرگ علمی
  • 7. برنامه ریزی برای استقرار Bigtable: نیازمندی ها و ملاحظات
  • 8. تنظیمات پیش نیاز: حساب GCP و پیکربندی اولیه
  • 9. ایجاد یک نمونه Cloud Bigtable: کنسول و خط فرمان
  • 10. پیکربندی مناطق و خوشه ها در Bigtable
  • 11. تنظیم اندازه خوشه: انتخاب بهینه برای بار کاری
  • 12. احراز هویت و مجوز: IAM برای Bigtable
  • 13. نقش ها و دسترسی ها در Bigtable: کنترل دقیق
  • 14. ایجاد جدول در Bigtable: تعریف Family و Column Qualifier
  • 15. طراحی Schema برای Bigtable: بهترین شیوه ها
  • 16. در نظر گرفتن Row Key Design برای عملکرد بهینه
  • 17. بهینه سازی Schema برای داده های علمی
  • 18. روش های وارد کردن داده به Bigtable: و مقایسه
  • 19. استفاده از HBase Shell برای تعامل با Bigtable
  • 20. نوشتن داده ها به Bigtable: دستورات و مثال ها
  • 21. خواندن داده ها از Bigtable: دستورات و مثال ها
  • 22. استفاده از API های Bigtable: Java, Python, Go
  • 23. مثال های کد: نوشتن و خواندن داده با Python
  • 24. اتصال به Bigtable از طریق HBase
  • 25. ایمپورت داده از Cloud Storage به Bigtable
  • 26. ایمپورت داده از فایل های CSV به Bigtable
  • 27. ایمپورت داده از فایل های Parquet به Bigtable
  • 28. استفاده از Dataflow برای ایمپورت داده های بزرگ
  • 29. امنیت در Bigtable: رمزگذاری در حال استراحت و انتقال
  • 30. پیکربندی سیاست های رمزگذاری
  • 31. کنترل دسترسی شبکه: فایروال و VPC
  • 32. مانیتورینگ Bigtable: معیارها و لاگ ها
  • 33. استفاده از Cloud Monitoring برای Bigtable
  • 34. تنظیم هشدارها و آلارم ها برای مشکلات احتمالی
  • 35. مقیاس پذیری Bigtable: افزایش و کاهش ظرفیت
  • 36. دستی و خودکار Bigtable
  • 37. مدیریت خوشه ها: افزودن و حذف
  • 38. پشتیبان گیری و بازیابی Bigtable: روش ها و استراتژی ها
  • 39. تنظیم پشتیبان گیری خودکار
  • 40. بازیابی از پشتیبان گیری: مراحل و ملاحظات
  • 41. بهینه سازی عملکرد Bigtable: نکات و ترفندها
  • 42. بهینه سازی Row Key Design برای query های خاص
  • 43. استفاده از Bloom Filters برای بهبود خواندن
  • 44. تنظیم GC (Garbage Collection) برای عملکرد بهتر
  • 45. مدیریت چرخه عمر داده: TTL (Time To Live)
  • 46. حذف داده های منسوخ به صورت خودکار
  • 47. Replication Bigtable: کپی داده بین مناطق
  • 48. پیکربندی Replication برای بازیابی از فاجعه (DR)
  • 49. استفاده از Replication برای کاهش تأخیر خواندن
  • 50. Bigtable و Apache Beam: پردازش داده ها
  • 51. استفاده از Beam برای Transformation داده های Bigtable
  • 52. Bigtable و Spark: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
  • 53. اتصال Spark به Bigtable برای پردازش داده
  • 54. Bigtable و Hadoop: یکپارچه سازی و استفاده
  • 55. Query با SQL: BigQuery و Bigtable Connector
  • 56. استفاده از BigQuery برای تجزیه و تحلیل داده Bigtable
  • 57. انتقال داده بین BigQuery و Bigtable
  • 58. Bigtable و Machine Learning: استفاده در مدل ها
  • 59. Feature Engineering با استفاده از داده های Bigtable
  • 60. سرویس دهی مدل های ML با داده های Bigtable
  • 61. Bigtable و IoT: ذخیره سازی و پردازش داده های حسگر
  • 62. مدیریت حجم بالای داده های IoT با Bigtable
  • 63. تجزیه و تحلیل داده های IoT در Bigtable
  • 64. Bigtable و Genomics: ذخیره سازی توالی های DNA
  • 65. تجزیه و تحلیل داده های ژنومی با Bigtable
  • 66. Bigtable و Data Science: کاربردها و تکنیک ها
  • 67. Bigtable برای داده های مالی: ذخیره سازی تراکنش ها
  • 68. Bigtable برای داده های شبکه های اجتماعی: ذخیره سازی فعالیت ها
  • 69. Bigtable برای داده های تبلیغات: ذخیره سازی کلیک ها
  • 70. Bigtable برای داده های بازی: ذخیره سازی پیشرفت کاربر
  • 71. عیب یابی مشکلات رایج Bigtable: راه حل ها
  • 72. بررسی لاگ ها برای تشخیص مشکلات
  • 73. رفع مشکلات عملکردی و ظرفیتی
  • 74. مقایسه Bigtable با Spanner: انتخاب مناسب
  • 75. مقایسه Bigtable با Datastore: انتخاب مناسب
  • 76. مدیریت هزینه های Bigtable: بهینه سازی و کاهش هزینه ها
  • 77. درک مدل قیمت گذاری Bigtable
  • 78. استفاده از Reservations برای تخفیف در هزینه ها
  • 79. اتوماسیون مدیریت Bigtable با Terraform
  • 80. Infrastructure as Code (IaC) برای Bigtable
  • 81. استفاده از Chef/Puppet برای مدیریت پیکربندی
  • 82. امنیت پیشرفته در Bigtable: Audit Logging
  • 83. انطباق با استانداردها: HIPAA, GDPR
  • 84. استفاده از KMS (Key Management Service)
  • 85. استفاده از VPC Service Controls
  • 86. Bigtable و Kubernetes: Orchestration
  • 87. اجرای Bigtable در Kubernetes (محلی)
  • 88. مدیریت حجم های پایدار با Bigtable در Kubernetes
  • 89. به روز رسانی Bigtable: روند و ملاحظات
  • 90. تست Bigtable: روش ها و ابزارها
  • 91. Load Testing Bigtable با ابزارهای مختلف
  • 92. تست عملکرد Bigtable در سناریوهای مختلف
  • 93. توسعه برنامه های مقیاس پذیر با Bigtable
  • 94. best practices for Bigtable development
  • 95. الگوهای طراحی برای Bigtable
  • 96. Bigtable REST API: استفاده و مثال ها
  • 97. Bigtable gRPC API: استفاده و مثال ها
  • 98. Cloud Bigtable Emulator: محیط تست محلی
  • 99. Cloud Bigtable در مقیاس enterprise: ملاحظات
  • 100. منابع بیشتر برای یادگیری Bigtable: مستندات، آموزش ها، جوامع

📚 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