فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی ذخیره‌سازی و تحلیل بلادرنگ داده‌ها در پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر (Google Cloud Bigtable)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی ذخیره‌سازی و تحلیل بلادرنگ داده‌ها در پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر (Google Cloud Bigtable)

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: پردازش جریان داده‌های کلان (Big Data Streaming)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش جریان داده‌های کلان
• 2. معماری سامانه‌های توزیع‌شده با رویکرد مقیاس‌پذیری
• 3. آشنایی با مدل داده‌ای و ساختار ذخیره‌سازی در Google Cloud Bigtable
• 4. مقایسه پایگاه داده‌های ستون‌محور و مدل‌های سنتی رابطه‌ای
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با سرویس‌های ابری گوگل
• 6. طراحی طرح‌واره (Schema Design) بهینه برای داده‌های حجیم
• 7. مدیریت کلیدهای ردیف (Row Key) برای توزیع متوازن بار
• 8. اصول و الگوهای طراحی برای دسترسی سریع به داده‌ها
• 9. آشنایی با کتابخانه کلاینت Bigtable برای زبان‌های برنامه‌نویسی رایج
• 10. پیکربندی و مدیریت خوشه‌های (Clusters) ذخیره‌سازی
• 11. اتصال پردازشگرهای جریان داده به پایگاه داده با استفاده از Cloud Dataflow
• 12. مفاهیم پنجره‌بندی (Windowing) در پردازش جریان‌های داده
• 13. مدیریت تراکنش‌های اتمیک در سطوح ردیف
• 14. پیاده‌سازی استراتژی‌های فشرده‌سازی و حذف داده‌های قدیمی
• 15. ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی با استفاده از Bigtable
• 16. مدیریت خطا و بازیابی داده‌ها در سامانه‌های توزیع‌شده
• 17. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها در مقیاس پتابایت
• 18. امنیت و کنترل دسترسی در سامانه‌های ذخیره‌سازی ابری
• 19. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری (Observability) در خط‌لوله‌های داده
• 20. استفاده از فیلترهای پیشرفته برای خواندن داده‌های خاص
• 21. یکپارچه‌سازی Bigtable با ابزارهای تحلیل داده و یادگیری ماشین
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های حسگرها و اینترنت اشیاء
• 23. مدیریت تغییرات طرح‌واره در سامانه‌های عملیاتی
• 24. پشتیبان‌گیری و استراتژی‌های بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 25. بررسی الگوهای طراحی برای کاهش تأخیر در نوشتن و خواندن
• 26. مقیاس‌پذیری خودکار و تنظیم ظرفیت خوشه‌ها
• 27. تحلیل هزینه‌های ذخیره‌سازی و بهینه‌سازی منابع
• 28. مدیریت اتصالات و استخر کردن (Pooling) منابع در برنامه‌ها
• 29. کاربرد Bigtable در سیستم‌های پیشنهاددهنده بلادرنگ
• 30. پیاده‌سازی معماری Lambda و Kappa با استفاده از ابزارهای گوگل
• 31. یکپارچه‌سازی با سرویس Pub/Sub برای دریافت جریان داده‌ها
• 32. تکنیک‌های بارگذاری انبوه (Bulk Loading) داده‌ها
• 33. حل چالش‌های داده‌های داغ (Hotspotting) در طراحی کلیدها
• 34. بهینه‌سازی توان عملیاتی (Throughput) در پردازش‌های سنگین
• 35. تست و اعتبارسنجی خط‌لوله‌های داده در محیط‌های عملیاتی
• 36. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت و کوئری‌زنی
• 37. بررسی موارد مطالعاتی موفق در استفاده از Bigtable
• 38. ارتقای سامانه‌های موجود به معماری‌های مقیاس‌پذیر ابری