آموزش معماری زیرساخت‌های ابری مقیاس‌پذیر برای هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود Architecting Scalable Cloud AI Infrastructure

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: سیستم‌های هوش مصنوعی سازمانی نیازمند زیرساخت‌های ابری هستند که ضمن کنترل هزینه‌ها و قابلیت اطمینان، در سطح جهانی مقیاس‌پذیر باشند. این دوره شما را با مهارت‌های معماری برای طراحی پلتفرم‌های هوش مصنوعی چند-ابری (Multi-cloud)، ساخت میکروسرویس‌های تاب‌آور، خودکارسازی حاکمیت (Governance) و بهینه‌سازی سیستم‌های داده برای بارهای کاری هوش مصنوعی مولد مجهز می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه در پلتفرم‌های AWS، Azure و GCP تصمیمات زیرساختی اتخاذ کنید، ریسک‌های شکست در سیستم‌های توزیع‌شده را شناسایی کنید، کنترل‌های هزینه خودکار را پیاده‌سازی نمایید و خط لوله‌های داده‌ای طراحی کنید که تعادلی بین عملکرد و محدودیت‌های بودجه برقرار کنند. از طریق پروژه‌های عملی سازمانی، نقشه‌های راه آماده تولید شامل مناطق امنیتی، خط لوله‌های CI/CD و مجموعه‌های قابلیت مشاهده (Observability) را خواهید ساخت. همچنین قالب‌های میکروسرویس با قابلیت ثبت لاگ و ردیابی استاندارد می‌سازید، اسکریپت‌های خودکارسازی انطباق (Compliance) را توسعه می‌دهید و معماری‌های داده یکپارچه شامل Kafka و Spark را طراحی می‌کنید. این مهارت‌ها شما را برای نقش‌هایی مانند معمار ابر، مهندس قابلیت اطمینان سایت (SRE) و رهبران زیرساخت در استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ آماده می‌کند. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود از طریق طراحی پیشگیرانه از بروز خطاها جلوگیری کنید، هزینه‌های ابری را از طریق خودکارسازی کاهش دهید و سیستم‌هایی بسازید که در شرایط بحرانی و فشار بالا، تاب‌آوری خود را حفظ کنند.

سرفصل ها و درس ها

تحلیل بارهای کاری چند-ابری Multi-Cloud Workload Analysis

  • تأثیر تجاری تصمیمات مربوط به بارهای کاری چند-ابری The Business Impact of Multi-Cloud Workload Decisions

  • درک دسته‌بندی سرویس‌های چند-ابری و ویژگی‌های بار کاری Understanding Multi-Cloud Service Categories and Workload Characteristics

  • تحلیل داده‌های واقعی بار کاری برای انتخاب سرویس Analyzing Real Workload Data for Service Selection

ارزیابی معماری سیستم System Architecture Evaluation

  • هزینه طراحی معماری واکنشی در مقابل معماری پیشگیرانه The Cost of Reactive vs. Proactive Architecture Design

  • روش‌های ارزیابی قابلیت بازیابی و تاب‌آوری Failover and Resilience Evaluation Methods

طراحی معماری مرجع سازمانی Enterprise Reference Architecture Design

  • یکپارچه‌سازی چارچوب CI/CD و قابلیت مشاهده CI/CD and Observability Framework Integration

تحلیل ریسک وابستگی سرویس‌ها Service Dependency Risk Analysis

  • هنگام شکست سیستم‌های هوش مصنوعی: ریزش زنجیره‌ای پنهان When AI Systems Fail: The Hidden Cascade

  • نقشه‌برداری وابستگی‌های سرویس برای تحلیل خطا Mapping Service Dependencies for Failure Analysis

بهینه‌سازی معیارهای قابلیت مشاهده Observability Metrics Optimization

  • تصمیمات داده‌محور که سیستم‌ها را نجات می‌دهند Data-Driven Decisions That Save Systems

  • استراتژی‌های تنظیم عملکرد برای گلوگاه‌های سیستم هوش مصنوعی Performance Tuning Strategies for AI System Bottlenecks

  • ساخت داشبوردهای تحلیل عملکرد برای معیارهای RED Building Performance Analysis Dashboards for RED Metrics

توسعه قالب‌های استاندارد Standardized Template Development

  • توسعه مبتنی بر قالب در مقیاس بالا Template-Driven Development at Scale

  • پیاده‌سازی یکپارچه‌سازی میان‌افزار در قالب‌های میکروسرویس Implementing Middleware Integration in Microservice Templates

  • ساخت قالب‌های میکروسرویس آماده تولید با میان‌افزار یکپارچه Building Production-Ready Microservice Templates with Integrated Middleware

مبانی تحلیل میزان استفاده از ابر Cloud Usage Analysis Foundation

  • بحران هزینه‌های پنهان: خروج صورت‌حساب‌های ابری از کنترل The Hidden Cost Crisis: Cloud Bills Spiral Out of Control

  • تحلیل استفاده از ابر: مفاهیم و معیارهای ضروری Cloud Usage Analytics: Essential Concepts and Metrics

  • تحلیل مرحله به مرحله صورت‌حساب AWS: از داشبورد تا بینش‌ها Step-by-Step AWS Billing Analysis: From Dashboard to Insights

ارزیابی اثربخشی سیاست‌ها Policy Effectiveness Evaluation

  • هنگام شکست حاکمیت: هزینه پنهان شکاف‌های سیاستی When Governance Fails: The Hidden Cost of Policy Gaps

  • معیارهای حاکمیت مهم: اندازه‌گیری موفقیت سیاست‌ها Governance Metrics That Matter: Measuring Policy Success

  • تحلیل قوانین AWS Config: ارزیابی سیستماتیک انطباق AWS Config Rules Analysis: Systematic Compliance Evaluation

ایجاد اسکریپت‌های خودکارسازی Automation Script Creation

  • از حالت واکنشی به پیشگیرانه: تحول خودکارسازی From Reactive to Proactive: The Automation Transformation

  • حاکمیت زیرساخت به عنوان کد: اصول Terraform و Sentinel Infrastructure as Code Governance: Terraform and Sentinel Fundamentals

  • ساخت خودکارسازی حاکمیت: پیاده‌سازی Terraform و Sentinel Building Governance Automation: Terraform and Sentinel Implementation

تحلیل علت ریشه‌ای و ردیابی داده‌ها Root Cause Analysis & Data Lineage

  • چرا ردیابی داده‌ها (Data Lineage) برای قابلیت اطمینان GenAI مهم است Why Data Lineage Matters for GenAI Reliability

  • تحلیل متادیتای ردیابی برای یافتن منبع کیفیت داده Analyze lineage metadata to trace the source of data quality

بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و تحلیل هزینه Storage Optimization & Cost Analysis

  • بحران هزینه‌های پنهان در معماری ذخیره‌سازی GenAI The Hidden Cost Crisis in GenAI Storage Architecture

  • محاسبه هزینه‌های ذخیره‌سازی و توازن عملکرد و هزینه Calculating Storage Costs and Performance Trade-offs

نقشه راه یکپارچه‌سازی پلتفرم Platform Integration Blueprint

  • شکستن سیلوهای پلتفرمی در سیستم‌های GenAI سازمانی Breaking Down Platform Silos in Enterprise GenAI Systems

  • بررسی عمیق معماری یکپارچه‌سازی Kafka، Spark و Flink Kafka-Spark-Flink Integration Architecture Deep Dive

پروژه: معماری زیرساخت مقیاس‌پذیر ابر برای هوش مصنوعی Project: Architecting Scalable Cloud AI Infrastructure

نمایش نظرات

آموزش معماری زیرساخت‌های ابری مقیاس‌پذیر برای هوش مصنوعی
جزییات دوره
12h 11m
29
(آخرین آپدیت)
182
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده