, ,

کتاب بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف با Apache YuniKorn در محیط‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف با Apache YuniKorn در محیط‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: مدیریت و زمان‌بندی منابع در محیط‌های ابری

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش دسته‌ای و زمان‌بندی وظایف
  • 2. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 3. معماری و اجزای سیستم‌های پردازش دسته‌ای
  • 4. مقدمه‌ای بر Apache YuniKorn
  • 5. نقش YuniKorn در اکوسیستم پردازش دسته‌ای
  • 6. مبانی زمان‌بندی منابع در محیط‌های ابری
  • 7. انواع الگوریتم‌های زمان‌بندی
  • 8. زمان‌بندی مبتنی بر صف (Queue-based Scheduling)
  • 9. زمان‌بندی مبتنی بر اولویت (Priority-based Scheduling)
  • 10. زمان‌بندی مبتنی بر منابع (Resource-based Scheduling)
  • 11. زمان‌بندی مبتنی بر سیاست (Policy-based Scheduling)
  • 12. معرفی مفاهیم کلیدی YuniKorn: صف‌ها، وظایف، گره‌ها
  • 13. پیکربندی YuniKorn: نصب و راه‌اندازی اولیه
  • 14. تنظیمات صف در YuniKorn
  • 15. مدیریت اولویت وظایف در YuniKorn
  • 16. تعیین و تخصیص منابع (CPU، حافظه)
  • 17. نحوهٔ زمان‌بندی وظایف با تقاضای منابع متفاوت
  • 18. مدیریت گره‌های کاری (Worker Nodes)
  • 19. پایش و مانیتورینگ عملکرد YuniKorn
  • 20. گزارش‌گیری و تحلیل داده‌های زمان‌بندی
  • 21. مدیریت خطا و بازیابی در YuniKorn
  • 22. تکنیک‌های بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 23. کاهش زمان انتظار وظایف
  • 24. افزایش بهره‌وری منابع
  • 25. مدیریت وظایف با وابستگی‌های متقابل
  • 26. زمان‌بندی وظایف با الزامات خاص (مانند GPU)
  • 27. پشتیبانی از محیط‌های پردازش داده بزرگ (Big Data)
  • 28. یکپارچه‌سازی YuniKorn با Apache Hadoop
  • 29. یکپارچه‌سازی YuniKorn با Apache Spark
  • 30. یکپارچه‌سازی YuniKorn با Kubernetes
  • 31. مدیریت وظایف در محیط‌های چند مستأجری (Multi-tenancy)
  • 32. سیاست‌های تخصیص منابع عادلانه
  • 33. سیاست‌های تضمین حداقل منابع (Guaranteed Resources)
  • 34. سیاست‌های تخصیص منابع حداکثری (Maximum Resources)
  • 35. مدیریت صف‌های پویا (Dynamic Queues)
  • 36. قوانین خودکار برای مدیریت صف‌ها
  • 37. فیلتر کردن وظایف بر اساس ویژگی‌ها
  • 38. مرتب‌سازی وظایف در صف‌ها
  • 39. استفاده از برچسب‌ها (Labels) برای گروه‌بندی وظایف
  • 40. زمان‌بندی بر اساس برچسب‌ها
  • 41. مدیریت سیاست‌های دسترسی (Access Control)
  • 42. امنیت در YuniKorn
  • 43. ارزیابی عملکرد زمان‌بندی با معیارهای استاندارد
  • 44. معیارهای توان عملیاتی (Throughput)
  • 45. معیارهای زمان تکمیل (Completion Time)
  • 46. معیارهای استفاده از منابع (Resource Utilization)
  • 47. مدل‌سازی و شبیه‌سازی زمان‌بندی
  • 48. تحلیل حساسیت پارامترهای زمان‌بندی
  • 49. مطالعات موردی: پیاده‌سازی YuniKorn در سناریوهای واقعی
  • 50. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای بار کاری محاسباتی سنگین
  • 51. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای بارهای کاری I/O فشرده
  • 52. مدیریت وظایف با طول عمر متغیر
  • 53. زمان‌بندی وظایف در محیط‌های توزیع‌شدهٔ ناهمگن
  • 54. مدیریت صف‌های متمرکز و توزیع‌شده
  • 55. اصول طراحی سیستم‌های زمان‌بندی مقیاس‌پذیر
  • 56. چالش‌های زمان‌بندی در مقیاس بزرگ
  • 57. راهکارهای YuniKorn برای مقیاس‌پذیری
  • 58. توسعهٔ افزونه‌ها و قابلیت‌های جدید برای YuniKorn
  • 59. مشارکت در جامعهٔ متن‌باز YuniKorn
  • 60. آیندهٔ زمان‌بندی در محیط‌های پردازش دسته‌ای
  • 61. روندهای نوظهور در زمان‌بندی ابر
  • 62. یادگیری ماشین در زمان‌بندی وظایف
  • 63. زمان‌بندی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 64. نکات عملی برای پیاده‌سازی موفق YuniKorn
  • 65. اشکال‌زدایی پیشرفته در YuniKorn
  • 66. بهینه‌سازی پیکربندی برای عملکرد بهتر
  • 67. مدیریت چرخهٔ حیات وظایف (Task Lifecycle Management)
  • 68. پشتیبانی از مدل‌های پردازش دادهٔ مختلف
  • 69. زمان‌بندی و مدیریت وظایف در پلتفرم‌های ابری عمومی
  • 70. زمان‌بندی و مدیریت وظایف در پلتفرم‌های ابری خصوصی
  • 71. تکنیک‌های پیشرفتهٔ تخصیص منابع
  • 72. مدیریت سیاست‌های محدودیت منابع (Resource Quotas)
  • 73. استفاده از YuniKorn در محیط‌های محاسباتی علمی
  • 74. کاربرد YuniKorn در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 75. کاربرد YuniKorn در تحلیل داده‌های حجیم
  • 76. مدیریت صف‌های دسترسی مشترک
  • 77. مدیریت صف‌های اختصاصی
  • 78. سیاست‌های اولویت‌بندی پویا
  • 79. فاکتورهای مؤثر بر انتخاب الگوریتم زمان‌بندی
  • 80. معماری YuniKorn: اجزای داخلی و تعاملات
  • 81. مدیریت حافظهٔ مجازی و فیزیکی در زمان‌بندی
  • 82. زمان‌بندی با در نظر گرفتن محدودیت‌های شبکه
  • 83. مدیریت صف‌های با ظرفیت محدود
  • 84. مدیریت وظایف با مهلت زمانی (Deadline)
  • 85. زمان‌بندی برای بارهای کاری تعاملی در کنار دسته‌ای
  • 86. پیکربندی پیشرفتهٔ صف‌ها و سیاست‌ها
  • 87. مدیریت سیاست‌های نرخ‌گذاری (Rate Limiting)
  • 88. زمان‌بندی با در نظر گرفتن هزینه‌ها در محیط‌های ابری
  • 89. سیاست‌های تخصیص منابع بر اساس هزینه
  • 90. مدیریت و زمان‌بندی وظایف با طولانی‌مدت
  • 91. چالش‌های امنیتی در سیستم‌های زمان‌بندی توزیع‌شده
  • 92. نکات تکمیلی در مورد معماری YuniKorn
  • 93. پیکربندی YuniKorn برای محیط‌های تولیدی
  • 94. نظارت و هشداردهی در YuniKorn
  • 95. مدیریت و بهینه‌سازی عملکرد YuniKorn
  • 96. آخرین به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های YuniKorn
  • 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در زمان‌بندی سیستم‌های ابری

📚 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 بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف با Apache YuniKorn در محیط‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)”

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

پیمایش به بالا