کتاب صوتی بهینه‌سازی تخصیص منابع در Apache Spark با استفاده از سرویس Remote Shuffle بر روی Kubernetes

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی تخصیص منابع در Apache Spark با استفاده از سرویس Remote Shuffle بر روی Kubernetes

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت پردازش‌های کلان داده (Big Data) در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پردازش کلان‌داده و چالش‌های اکوسیستم Apache Spark
• 2. معماری کلاستر Kubernetes برای بارهای کاری داده‌محور
• 3. مفهوم Shuffle در پردازش‌های توزیع‌شده و گلوگاه‌های آن
• 4. بررسی مکانیزم Dynamic Resource Allocation در اسپارک
• 5. محدودیت‌های Shuffle محلی در محیط‌های کانتینری
• 6. معرفی سرویس Remote Shuffle و نقش آن در جداسازی محاسبات از ذخیره‌سازی
• 7. مقایسه معماری محلی و توزیع‌شده در مدیریت Shuffle
• 8. نصب و پیکربندی اولیه Remote Shuffle Service روی کوبرنتیز
• 9. مدیریت حافظه و کش در محیط‌های توزیع‌شده
• 10. بهینه‌سازی استفاده از منابع پردازشی در Spark
• 11. استقرار مؤلفه‌های مدیریت حافظه در مقیاس بالا
• 12. پیکربندی پارامترهای شبکه برای کاهش تأخیر در انتقال داده
• 13. مدیریت چرخه‌ی حیات کانتینرها در زمان پردازش‌های سنگین
• 14. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی خطا در سرویس‌های راه دور
• 15. ارزیابی کارایی عملیاتی در محیط‌های ابری مقیاس‌پذیر
• 16. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری منابع تخصیص یافته
• 17. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی در سرویس‌های Shuffle توزیع‌شده
• 18. مدیریت صف‌های پردازشی و اولویت‌بندی منابع
• 19. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) در محیط‌های Production
• 20. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 21. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در کوبرنتیز
• 22. ارزیابی عملکرد و بنچ‌مارک‌گیری در محیط‌های عملیاتی
• 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در دیتاسنترهای داخلی
• 24. مدیریت پایداری سیستم در زمان پیک ترافیک داده
• 25. روش‌های تست بار و استرس در کلاسترهای اسپارک
• 26. مستندسازی و استانداردهای نگهداری زیرساخت‌های داده
• 27. مطالعه موردی پیاده‌سازی عملی در محیط‌های سازمانی
• 28. پیش‌بینی چالش‌های آینده در پردازش ابری داده‌های عظیم
• 29. ارائه راهکارهای بومی‌سازی شده برای مدیریت بارهای کاری کلان