کتاب Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dataflow
, ,

کتاب Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dataflow

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015779 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: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dataflow

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP) و Dataflow
  • 2. معرفی سرویس های محاسباتی GCP (Compute Engine, GKE, Cloud Functions)
  • 3. آشنایی با سرویس های ذخیره سازی GCP (Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner)
  • 4. مفهوم پردازش Batch و کاربردهای آن
  • 5. Dataflow چیست و چگونه کار می کند؟
  • 6. مزایای استفاده از Dataflow برای پردازش Batch
  • 7. معماری Dataflow: Pipeline, PCollection, PTransform
  • 8. انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب برای Dataflow (Java, Python, Go)
  • 9. نصب و پیکربندی SDK های Dataflow
  • 10. ایجاد یک پروژه GCP و فعال سازی Dataflow API
  • 11. آشنایی با کنسول Google Cloud و ابزارهای خط فرمان (gcloud)
  • 12. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
  • 13. مفاهیم Containerization و Docker
  • 14. ساخت Docker Image برای برنامه Dataflow
  • 15. بارگذاری Docker Image در Container Registry
  • 16. آشنایی با Apache Beam و نقش آن در Dataflow
  • 17. نوشتن اولین Pipeline Dataflow با Apache Beam
  • 18. استفاده از PCollection برای مدیریت داده ها
  • 19. استفاده از PTransform برای عملیات پردازشی
  • 20. خواندن داده ها از منابع مختلف (Cloud Storage, BigQuery)
  • 21. نوشتن داده ها به منابع مختلف (Cloud Storage, BigQuery)
  • 22. تبدیل داده ها با استفاده از Map و Filter
  • 23. تجمیع داده ها با استفاده از Reduce و GroupByKey
  • 24. استفاده از Windowing برای پردازش داده های جریانی (Streaming Data)
  • 25. انواع Windowing در Dataflow (Fixed, Sliding, Session)
  • 26. ایجاد Windowing سفارشی
  • 27. مدیریت Watermark در Dataflow
  • 28. مفهوم Triggers در Dataflow
  • 29. استفاده از Triggers برای کنترل خروجی Windowing
  • 30. بهینه سازی عملکرد Pipeline Dataflow
  • 31. مفهوم Shuffle و راهکارهای بهینه سازی آن
  • 32. استفاده از Combiner برای کاهش Shuffle
  • 33. استفاده از Caching برای بهبود عملکرد
  • 34. Monitoring و Logging Pipeline Dataflow
  • 35. استفاده از Cloud Monitoring برای نظارت بر Dataflow
  • 36. استفاده از Cloud Logging برای ثبت وقایع Dataflow
  • 37. عیب یابی Pipeline Dataflow
  • 38. خطاهای رایج در Dataflow و راه حل های آنها
  • 39. استفاده از Debugger در Dataflow
  • 40. Dataflow Templates: ایجاد و استفاده
  • 41. استفاده از Dataflow Templates برای استقرار سریع Pipeline ها
  • 42. Custom Templates: ساخت Templates سفارشی
  • 43. Dataflow SQL: پردازش داده ها با SQL
  • 44. اجرای کوئری های SQL بر روی داده های Dataflow
  • 45. استفاده از UDF (User-Defined Functions) در Dataflow SQL
  • 46. ادغام Dataflow با سایر سرویس های GCP (BigQuery, Pub/Sub)
  • 47. استفاده از Dataflow برای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 48. استفاده از Dataflow برای پردازش داده های IoT
  • 49. Dataflow Runner: اجرای Pipeline بر روی محیط های مختلف
  • 50. اجرای Pipeline بر روی Cloud Dataflow
  • 51. اجرای Pipeline به صورت Local
  • 52. اجرای Pipeline بر روی Apache Spark و Flink
  • 53. مقیاس پذیری Dataflow
  • 54. تنظیم Autoscaling در Dataflow
  • 55. مدیریت Resource های Dataflow
  • 56. Dataflow Security: امنیت در Dataflow
  • 57. رمزنگاری داده ها در Dataflow
  • 58. کنترل دسترسی به داده های Dataflow
  • 59. Dataflow Pricing: مدل قیمت گذاری Dataflow
  • 60. درک هزینه های Dataflow و راهکارهای کاهش آن
  • 61. استفاده از Committed Use Discount (CUD)
  • 62. Dataflow Best Practices: بهترین روش ها برای استفاده از Dataflow
  • 63. طراحی Pipeline Dataflow کارآمد و مقیاس پذیر
  • 64. مدیریت وابستگی ها در Dataflow
  • 65. استفاده از Version Control برای مدیریت کد Dataflow
  • 66. CI/CD برای Dataflow: استقرار خودکار Pipeline ها
  • 67. استفاده از Cloud Build برای CI/CD Dataflow
  • 68. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت Dataflow
  • 69. Dataflow Monitoring and Alerting: ایجاد هشدار برای رویدادهای Dataflow
  • 70. استفاده از Cloud Monitoring Alerts
  • 71. ساخت Dashboard سفارشی برای Dataflow
  • 72. Advanced Dataflow Concepts: مفاهیم پیشرفته Dataflow
  • 73. Custom Sources and Sinks: ایجاد منابع و مقاصد داده سفارشی
  • 74. Stateful Processing in Dataflow: پردازش با حفظ وضعیت
  • 75. Side Inputs in Dataflow: استفاده از ورودی های جانبی
  • 76. استفاده از Dataflow برای Machine Learning
  • 77. آماده سازی داده ها برای Machine Learning با Dataflow
  • 78. Dataflow Pipelines for Anomaly Detection: تشخیص ناهنجاری با Dataflow
  • 79. Dataflow Pipelines for Data Validation: اعتبارسنجی داده با Dataflow
  • 80. استفاده از Dataflow برای Data Masking: پنهان سازی داده با Dataflow
  • 81. Dataflow Pipelines for Data Enrichment: غنی سازی داده با Dataflow
  • 82. Dataflow Pipelines for Time Series Analysis: تحلیل سری زمانی با Dataflow
  • 83. Dataflow Pipelines for Graph Processing: پردازش گراف با Dataflow
  • 84. Dataflow Pipelines for Real-Time Analytics: تحلیل Real-Time با Dataflow
  • 85. استفاده از Apache Kafka با Dataflow
  • 86. استفاده از Apache Avro با Dataflow
  • 87. استفاده از Apache Parquet با Dataflow
  • 88. استفاده از Apache ORC با Dataflow
  • 89. Dataflow Patterns: الگوهای رایج در Dataflow
  • 90. Pipeline Templating Patterns: الگوهای ایجاد Templates
  • 91. Dataflow Performance Tuning Patterns: الگوهای بهینه سازی عملکرد
  • 92. Dataflow Error Handling Patterns: الگوهای مدیریت خطا
  • 93. Dataflow Security Patterns: الگوهای امنیتی
  • 94. Dataflow Cost Optimization Patterns: الگوهای بهینه سازی هزینه
  • 95. Integration Testing for Dataflow: تست یکپارچگی Dataflow
  • 96. Unit Testing for Dataflow: تست واحد Dataflow
  • 97. Stress Testing for Dataflow: تست استرس Dataflow
  • 98. Performance Testing for Dataflow: تست عملکرد Dataflow
  • 99. Dataflow Certification: آماده شدن برای آزمون Dataflow
  • 100. Dataflow Case Studies: بررسی موارد واقعی استفاده از Dataflow

📚 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: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dataflow”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا