کتاب پیاده‌سازی CI/CD برای Big Data Pipelines با GitLab
, ,

کتاب پیاده‌سازی CI/CD برای Big Data Pipelines با GitLab

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006860 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 پیاده‌سازی CI/CD برای Big Data Pipelines با GitLab

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: گیت‌لب CI/CD (GitLab CI/CD)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر Big Data و نیاز به CI/CD
  • 2. آشنایی با مفاهیم CI/CD و مزایای آن
  • 3. مروری بر GitLab و GitLab CI/CD
  • 4. ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه GitLab
  • 5. آشنایی با Git و مفاهیم اولیه آن (Commit، Push، Pull)
  • 6. مروری بر فایل .gitlab-ci.yml
  • 7. ساختار و سینتکس فایل .gitlab-ci.yml
  • 8. تعریف Job ها در .gitlab-ci.yml
  • 9. استفاده از Stages در .gitlab-ci.yml
  • 10. مدیریت وابستگی‌ها و Artifact ها
  • 11. کار با Variables در GitLab CI/CD
  • 12. استفاده از Secrets و محافظت از اطلاعات حساس
  • 13. آشنایی با Runners در GitLab CI/CD
  • 14. انواع Runners و انتخاب Runner مناسب
  • 15. نصب و پیکربندی GitLab Runner
  • 16. معرفی Docker و اهمیت آن در CI/CD
  • 17. کار با Docker Images و Dockerfiles
  • 18. استفاده از Docker Compose در GitLab CI/CD
  • 19. ایجاد یک Pipeline ساده برای Big Data
  • 20. استفاده از ابزارهای Version Control برای Big Data
  • 21. پیاده‌سازی تست واحد (Unit Testing) برای کدهای Big Data
  • 22. پیاده‌سازی تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 23. استفاده از تست‌های E2E (End-to-End)
  • 24. آشنایی با ابزارهای تست Big Data (e.g., PySpark testing)
  • 25. نظارت بر تست‌ها و گزارش‌دهی
  • 26. ایجاد یک Pipeline برای Data Ingestion
  • 27. ایجاد یک Pipeline برای Data Transformation
  • 28. ایجاد یک Pipeline برای Data Storage
  • 29. ایجاد یک Pipeline برای Data Processing
  • 30. ایجاد یک Pipeline برای Data Analysis
  • 31. اتوماسیون Deploy کردن برنامه‌های Big Data
  • 32. استفاده از Continuous Integration برای Big Data Pipelines
  • 33. استفاده از Continuous Delivery برای Big Data Pipelines
  • 34. پیاده‌سازی Rollback در صورت بروز خطا
  • 35. مدیریت وابستگی‌های پروژه با Pip, Conda و Maven
  • 36. استفاده از Jenkins در کنار GitLab CI/CD (در صورت نیاز)
  • 37. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مختلف Big Data (e.g., Hadoop, Spark)
  • 38. یکپارچه‌سازی با پایگاه داده‌های Big Data (e.g., Cassandra, MongoDB)
  • 39. استفاده از Git Tags و Branches برای مدیریت نسخه‌ها
  • 40. مدیریت پیکربندی (Configuration Management) برای Big Data
  • 41. پیاده‌سازی اتوماسیون با Ansible یا Terraform (در صورت نیاز)
  • 42. ایجاد یک Pipeline برای Monitoring و Logging
  • 43. نظارت بر عملکرد Pipeline ها
  • 44. ایجاد Alerting برای خطاها و مشکلات
  • 45. استفاده از Grafana و Prometheus برای مانیتورینگ
  • 46. بهینه‌سازی Pipeline ها برای سرعت و کارایی
  • 47. مقیاس‌پذیری (Scalability) در Big Data Pipelines
  • 48. مدیریت منابع در Big Data Pipelines
  • 49. ایجاد یک Pipeline برای امنیت (Security)
  • 50. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
  • 51. رمزنگاری داده‌ها (Data Encryption)
  • 52. مدیریت دسترسی و مجوزها (Access Control)
  • 53. استفاده از کدنویسی امن (Secure Coding Practices)
  • 54. آشنایی با Data Governance و Compliance
  • 55. پیاده‌سازی Data Lineage
  • 56. مدیریت Data Quality در Pipeline ها
  • 57. استفاده از Data Catalog و Metadata Management
  • 58. ایجاد مستندات برای Pipeline ها
  • 59. استفاده از CI/CD برای Data Science پروژه‌ها
  • 60. یکپارچه‌سازی با Notebook ها (e.g., Jupyter)
  • 61. اتوماسیون آموزش مدل‌های Machine Learning
  • 62. استفاده از CI/CD برای ML Model Deployment
  • 63. پیاده‌سازی A/B Testing
  • 64. نظارت بر عملکرد مدل‌های Machine Learning
  • 65. استفاده از Feature Stores
  • 66. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های Machine Learning
  • 67. بهبود راندمان با Cache کردن داده‌ها
  • 68. استفاده از Queuing Systems (e.g., Kafka, RabbitMQ)
  • 69. پردازش داده‌ها به صورت Real-time
  • 70. پردازش داده‌ها به صورت Batch
  • 71. مدیریت Workflow ها (e.g., Airflow, Luigi)
  • 72. استفاده از Serverless Computing
  • 73. استفاده از Cloud Providers (e.g., AWS, GCP, Azure)
  • 74. استفاده از Kubernetes در Big Data Pipelines
  • 75. مدیریت Secrets در Kubernetes
  • 76. استفاده از Helm برای مدیریت برنامه‌ها در Kubernetes
  • 77. بهره‌وری و Best Practices در GitLab CI/CD
  • 78. تکنیک‌های عیب‌یابی (Troubleshooting) Pipeline ها
  • 79. بهینه‌سازی Runner ها
  • 80. استفاده از Cache برای افزایش سرعت Pipeline ها
  • 81. استفاده از Shared Runners و Dedicated Runners
  • 82. مدیریت هزینه در GitLab CI/CD
  • 83. ایجاد Template ها و Reusable Jobs
  • 84. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها در GitLab
  • 85. بهبود Collaboration و تیم‌ورک
  • 86. استفاده از Feature Flags
  • 87. استفاده از ChatOps برای CI/CD
  • 88. پیاده‌سازی Infrastructure as Code (IaC)
  • 89. اتوماسیون زیرساخت با Terraform یا CloudFormation
  • 90. ایجاد یک Pipeline برای Disaster Recovery
  • 91. امنیت Pipeline ها
  • 92. پیاده‌سازی Zero Downtime Deployment
  • 93. بررسی و ارزیابی عملکرد Pipeline
  • 94. معرفی ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
  • 95. استفاده از Advanced Scheduling Techniques
  • 96. مدیریت Event-Driven Pipelines
  • 97. بررسی و تحلیل لاگ‌ها و داده‌های Pipeline
  • 98. پیاده‌سازی CI/CD برای Microservices در Big Data
  • 99. استفاده از Service Mesh
  • 100. افزایش مقیاس‌پذیری با Serverless Functions

📚 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 پیاده‌سازی CI/CD برای Big Data Pipelines با GitLab”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا