اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری و پیاده‌سازی Cortex برای ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌های Prometheus

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و پیاده‌سازی Cortex برای ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌های Prometheus

موضوع کلی: زیرساخت‌ها و ابزارهای مدیریت داده

موضوع میانی: سامانه‌های ذخیره‌سازی و پایش داده‌های سری زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های سری زمانی
• 2. مفاهیم پایه داده‌های سری زمانی
• 3. معماری سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی
• 4. معرفی Prometheus و نقش آن
• 5. اصول جمع‌آوری داده در Prometheus
• 6. مدل داده‌ای Prometheus
• 7. قالب ذخیره‌سازی داده در Prometheus
• 8. محدودیت‌های ذخیره‌سازی Prometheus
• 9. نیاز به راهکارهای ذخیره‌سازی بلندمدت
• 10. معرفی Cortex
• 11. اهداف طراحی Cortex
• 12. مزایای استفاده از Cortex
• 13. معماری کلان Cortex
• 14. اجزای اصلی Cortex (Ingester, Distributor, Querier, etc.)
• 15. جریان داده در Cortex
• 16. ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی در Cortex
• 17. انتخاب استراتژی ذخیره‌سازی در Cortex
• 18. استفاده از Object Storage (مانند S3) در Cortex
• 19. مدیریت داده‌های فشرده (Chunking)
• 20. فشرده‌سازی داده‌ها در Cortex
• 21. شاخص‌گذاری (Indexing) در Cortex
• 22. ارتباط بین شاخص‌ها و داده‌ها
• 23. بازیابی (Querying) داده‌ها در Cortex
• 24. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Cortex
• 25. پشتیبانی از PromQL در Cortex
• 26. توسعه و مقیاس‌پذیری Cortex
• 27. مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
• 28. مدیریت منابع در Cortex
• 29. نصب و راه‌اندازی Cortex
• 30. پیکربندی Cortex
• 31. استقرار Cortex در محیط‌های مختلف
• 32. یکپارچه‌سازی Cortex با Prometheus
• 33. مهاجرت از ذخیره‌سازی محلی Prometheus به Cortex
• 34. مانیتورینگ و پایش Cortex
• 35. عیب‌یابی (Troubleshooting) مشکلات Cortex
• 36. بهینه‌سازی عملکرد Cortex
• 37. امنیت در Cortex
• 38. مدیریت دسترسی‌ها در Cortex
• 39. اصول ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده
• 40. مفاهیم ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 41. اصول پایگاه‌های داده NoSQL
• 42. مدل داده‌ای Key-Value
• 43. مدل داده‌ای Column-Family
• 44. کاربرد Object Storage در سیستم‌های بزرگ
• 45. مفاهیم فشرده‌سازی داده‌ها
• 46. الگوریتم‌های فشرده‌سازی متداول
• 47. اهمیت شاخص‌گذاری در بازیابی سریع داده
• 48. طراحی شاخص‌های مؤثر
• 49. مفاهیم کوئری‌نویسی در سیستم‌های سری زمانی
• 50. بهینه‌سازی کوئری‌ها برای کاهش بار
• 51. معرفی PromQL و قابلیت‌های آن
• 52. توابع و عملگرهای PromQL
• 53. نوشتن کوئری‌های پیچیده در PromQL
• 54. استفاده از Label Selctors در PromQL
• 55. Aggregation Operators در PromQL
• 56. Range Vectors و Vector Matching
• 57. Functions در PromQL
• 58. Recording Rules در Prometheus
• 59. Alerting Rules در Prometheus
• 60. ارتباط بین Prometheus و Cortex در سیستم هشدار
• 61. مدیریت داده‌های تاریخی
• 62. استراتژی‌های نگهداری داده (Retention Policies)
• 63. مدیریت هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 64. پیاده‌سازی سیستم‌های آرشیو داده
• 65. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 66. ملاحظات مقیاس‌پذیری در معماری‌های توزیع‌شده
• 67. مدیریت Fault Tolerance
• 68. مدیریت Consistency در سیستم‌های توزیع‌شده
• 69. استفاده از ابزارهای Orchestration (مانند Kubernetes)
• 70. استقرار Cortex با استفاده از Helm Charts
• 71. مدیریت Configuration در Cortex
• 72. مانیتورینگ زیرساخت Cortex
• 73. مانیتورینگ برنامه‌های کاربردی Cortex
• 74. جمع‌آوری لاگ‌ها در Cortex
• 75. تحلیل لاگ‌ها برای عیب‌یابی
• 76. بهینه‌سازی شبکه در Cortex
• 77. مدیریت پهنای باند
• 78. تکنیک‌های Caching در Cortex
• 79. مدیریت خطاها و بازگشت‌پذیری
• 80. استراتژی‌های Backup و Restore
• 81. مدیریت تغییرات و ارتقاء نسخه‌ها
• 82. تست و اعتبارسنجی سیستم Cortex
• 83. مطالعات موردی (Case Studies) استفاده از Cortex
• 84. تجربیات پیاده‌سازی Cortex در مقیاس بزرگ
• 85. چالش‌های متداول در استفاده از Cortex
• 86. راهکارهای پیشرفته برای مدیریت داده‌های سری زمانی
• 87. مقایسه Cortex با سایر راهکارهای ذخیره‌سازی بلندمدت
• 88. آینده سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی
• 89. ملاحظات امنیتی در ذخیره‌سازی داده‌ها
• 90. مدیریت داده‌های حساس
• 91. اصول مدیریت داده در سازمان‌های بزرگ
• 92. آموزش و توانمندسازی تیم‌های فنی
• 93. مستندسازی فنی سیستم‌ها
• 94. استانداردهای کدنویسی در توسعه سیستم‌های داده
• 95. اصول طراحی API برای سیستم‌های داده
• 96. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 97. پایش و بهینه‌سازی مداوم سیستم
• 98. برنامه‌ریزی ظرفیت (Capacity Planning)
• 99. مدیریت ریسک در سیستم‌های داده
• 100. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های بزرگ