کتاب Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت پایگاه داده های Cloud Bigtable (کاربرد در داده های علمی)

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت پایگاه داده های Cloud Bigtable (کاربرد در داده های علمی)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Cloud Bigtable و جایگاه آن در اکوسیستم GCP
  • 2. معماری توزیع‌شده و مدل داده‌های Wide‑Column
  • 3. مقایسه Bigtable با سایر پایگاه‌های داده NoSQL و SQL
  • 4. سناریوهای کاربردی علمی: سری‌های زمانی، ژنومیک، IoT
  • 5. طراحی 스키مای جدول: انتخاب Row Key، Column Families و Qualifiers
  • 6. استراتژی‌های Row Key برای پرهیز از Hotspotting
  • 7. مدیریت Column Families: فشرده‌سازی، TTL و Garbage Collection
  • 8. ایجاد و کانفیگ Instance و Cluster در کنسول و gcloud
  • 9. انتخاب نوع نود (SSD vs HDD) و اندازه‌گیری ظرفیت
  • 10. تنظیم Replication برای Hoch Availability و Disaster Recovery
  • 11. проفیل‌های عملکرد: Read/Write Latency، Throughput و Tail Latency
  • 12. استفاده از Key Visualizer برای شناسایی داغ‌زده‌ها
  • 13. بهینه‌سازی خواندن: Prefetch، Block Cache و Read‑Repair
  • 14. بهینه‌سازی نوشتن: Mutations Batching، Write‑Ahead Log و Commit Timestamps
  • 15. مدیریت نسخه‌گذاری داده‌ها (Timestamps) و Garbage Collection Policies
  • 16. Backup و Restore: Scheduled Backups، Export/Import به Cloud Storage
  • 17. Migration از HBase، Cassandra یا Relational DB به Bigtable
  • 18. استفاده از Cloud Dataflow برای ETL و پیش‌پردازش داده‌های علمی
  • 19. ادغام با BigQuery برای تحلیل‌های OLAP بر روی داده‌های Bigtable
  • 20. استفاده از Cloud Dataproc (Spark/HBase) برای محاسبات توزیع‌شده
  • 21. پیاده‌سازی Machine Learning با Vertex AI بر روی داده‌های Bigtable
  • 22. مثال‌های واقعی: پایش سنسورهای فضایی، تحلیل توالی DNA، لاگ‌های هیت‌مپ
  • 23. امنیت: IAM Roles، VPC Service Controls، Private IP Access
  • 24. رمزنگاری در حالت استراحت و در ترانزیت (CMEK، Default Encryption)
  • 25. Audit Logging و Cloud Monitoring برای نظارت بر عملکرد
  • 26. تنظیم هشدارها (Alerting) بر روی Latency، CPU، Disk Usage
  • 27. Cost Management: محاسبه هزینه نودها، ذخیره‌سازی، شبکه و Backup
  • 28. استفاده از Committed Use Discounts و Sustained Use Discounts
  • 29. تست بار (Load Testing) با ابزارهای cbt، YCSB و custom scripts
  • 30. عیب‌یابی رایج: Hotspotting، High Latency، Replication Lag
  • 31. بهینه‌سازی Schema برای workloadهای Read‑Heavy vs Write‑Heavy
  • 32. استفاده از Change Streams برای Capture داده‌های تغییر یافته
  • 33. ادغام با Pub/Sub برای پردازش رویدادهای Real‑time
  • 34. CI/CD برای استقرار تغییرات Schema و Instance Configurations
  • 35. Infrastructure as Code با Terraform و Deployment Manager
  • 36. Autoscaling: تنظیم policies بر اساس CPU/Throughput
  • 37. Multi‑region Deployments برای Latency Reduction در کاربران جهانی
  • 38. Data Lifecycle Management: Archiving، Tiered Storage، Deletion Policies
  • 39. نمونه‌کدهای Client Library (Java, Python, Go, Node.js) برای عملیات CRUD
  • 40. استفاده از cbt CLI برای مدیریت جداول،Families و داده‌ها
  • 41. Performance Tuning Checklist برای Production Workloads
  • 42. Disaster Recovery Drills: Failover، Failback و Validation
  • 43. Compliance و Governance: GDPR، HIPAA در محیط علمی
  • 44. Best Practices برای تیم‌های Data Engineering و Science
  • 45. مطالعه موردی: پیاده‌سازی پلتفرم آنالیتیک ژنومیک با Bigtable
  • 46. مطالعه موردی: مانیتورینگ شبکه سنسورهای هوشمند شهر
  • 47. مطالعه موردی: تحلیل سری‌های زمانی مالی با Bigtable و Dataflow
  • 48. آماده‌سازی برای گواهی Google Cloud Professional Data Engineer
  • 49. منابع پیشرفته: مستندات رسمی، وبینارها، وبلاگ‌های مهندسی GCP
  • 50. جمع‌بندی و نقشه راه یادگیری پیشرفته

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.