دانلود کتاب آموزشی Certified Data Center Expert (CDCE) جلد دوم

بخش 6. مجازی‌سازی و ذخیره‌سازی در مراکز داده

فصل 1. اصول و مفاهیم مجازی‌سازی در مراکز داده

• مفهوم مجازی‌سازی و دلایل استفاده از آن در مراکز داده
• انواع مجازی‌سازی (سرور، شبکه، ذخیره‌سازی، دسکتاپ)
• تفاوت بین Hypervisorهای Type 1 و Type 2
• مزایا و چالش‌های پیاده‌سازی مجازی‌سازی

فصل 2. پلتفرم‌های مجازی‌سازی و مقایسه آن‌ها

• بررسی VMware vSphere، Microsoft Hyper-V و KVM
• انتخاب بهترین پلتفرم برای نیازهای سازمانی
• نحوه مقایسه کارایی، امنیت و هزینه‌های هر پلتفرم

فصل 3. پیاده‌سازی و پیکربندی مجازی‌سازی سرور

• نصب و راه‌اندازی یک Hypervisor روی سرور
• ایجاد و پیکربندی ماشین‌های مجازی (VM)
• تخصیص منابع سخت‌افزاری (CPU، RAM، Storage)
• مدیریت منابع با vMotion (VMware) و Live Migration (Hyper-V)
• بهینه‌سازی عملکرد VMها با NUMA Awareness

فصل 4. مجازی‌سازی شبکه و پیاده‌سازی SDN

• مفهوم Software-Defined Networking (SDN)
• مزایای مجازی‌سازی شبکه در مراکز داده
• معرفی NSX (VMware)، Cisco ACI و Open vSwitch
• پیاده‌سازی VLAN، VXLAN و Overlay Networks در محیط‌های مجازی

فصل 5. مفاهیم پایه ذخیره‌سازی در مراکز داده

• انواع ذخیره‌سازی: DAS، NAS، SAN
• تفاوت Block Storage، File Storage و Object Storage
• بررسی RAID Levels و استراتژی‌های افزونگی

فصل 6. معماری و فناوری‌های نوین ذخیره‌سازی

• ذخیره‌سازی SSD vs. HDD در مراکز داده
• NVMe و PCIe Storage و تأثیر آن در سرعت ذخیره‌سازی
• ذخیره‌سازی تحت شبکه (SAN) و فناوری Fibre Channel، iSCSI
• استفاده از Scale-Out Storage و Hyper-Converged Infrastructure (HCI)

فصل 7. مدیریت منابع ذخیره‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد

• Thin Provisioning vs. Thick Provisioning
• Storage Tiering و Auto-Tiering برای بهینه‌سازی کارایی
• بررسی Caching Mechanisms برای افزایش سرعت دسترسی به داده‌ها
• نظارت و مانیتورینگ ذخیره‌سازی با vSAN Performance Monitoring

فصل 8. استفاده از فناوری‌های نرم‌افزارمحور در ذخیره‌سازی (SDS)

• مفهوم Software-Defined Storage (SDS)
• پیاده‌سازی راهکارهای SDS با Ceph، VMware vSAN، Nutanix
• ذخیره‌سازی Cloud-Based (AWS S3، Azure Blob Storage)

فصل 9. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها

• روش‌های Backup & Restore در مراکز داده
• پیاده‌سازی Snapshot، Replication و Cloning برای VMها
• بررسی Disaster Recovery (DR) و Site Recovery
• انتخاب راهکارهای پشتیبان‌گیری مانند Veeam، Commvault، Acronis

فصل 10. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های ذخیره‌سازی و مجازی‌سازی

• Encryption at Rest و Encryption in Transit در ذخیره‌سازی
• مکانیزم‌های Role-Based Access Control (RBAC) در VMware و Hyper-V
• راهکارهای مقابله با Ransomware و تهدیدات امنیتی در ذخیره‌سازی
• لاگینگ و مانیتورینگ با Splunk، vRealize Log Insight

بخش 7. پایداری و بهینه‌سازی مراکز داده

فصل 1. اصول پایداری در مراکز داده

• اهمیت پایداری و تأثیرات زیست‌محیطی مراکز داده
• استانداردهای بین‌المللی مرتبط با پایداری (ISO 50001, LEED, Energy Star)
• نقش مراکز داده سبز (Green Data Centers) در کاهش مصرف انرژی

فصل 2. بهینه‌سازی مصرف انرژی

• PUE (Power Usage Effectiveness): نحوه محاسبه و کاهش آن
• استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر در مراکز داده
• راهکارهای کاهش مصرف انرژی غیرضروری
• نحوه کاهش مصرف انرژی سرورها و تجهیزات شبکه

فصل 3. طراحی زیرساخت کم‌مصرف (Low-Power Infrastructure)

• بهینه‌سازی سیستم‌های برق و توزیع انرژی
• انتخاب سخت‌افزارهای کم‌مصرف (Low Power Servers, SSD, ARM-based Processors)
• کاهش تلفات انرژی در UPS و سیستم‌های توزیع برق

فصل 4. بهینه‌سازی سیستم‌های خنک‌سازی

• روش‌های بهینه برای کاهش اتلاف انرژی در سرمایش
• فناوری Liquid Cooling (خنک‌سازی مایع) و Immersion Cooling (خنک‌سازی غوطه‌وری)
• بهینه‌سازی جریان هوا (Airflow Optimization)
• بررسی Hot Aisle / Cold Aisle Containment
• تأثیر رطوبت و تهویه در بهینه‌سازی عملکرد مرکز داده

فصل 5. خودکارسازی و مانیتورینگ برای بهینه‌سازی

• استفاده از DCIM (Data Center Infrastructure Management) برای تحلیل مصرف انرژی
• مانیتورینگ هوشمند دما و توان با IoT و AI
• سیستم‌های مدیریت بار کاری سرورها (Workload Balancing) برای بهینه‌سازی انرژی

فصل 6. محاسبه بهره‌وری و هزینه‌ها

• نحوه محاسبه Total Cost of Ownership (TCO) در مراکز داده
• بررسی Return on Investment (ROI) برای پروژه‌های بهینه‌سازی
• تحلیل CapEx و OpEx در استراتژی‌های بهینه‌سازی

فصل 7. بازیافت و مدیریت پسماند الکترونیکی

• استانداردهای مدیریت بازیافت سخت‌افزار در مراکز داده
• E-Waste Recycling: کاهش ضایعات الکترونیکی
• باز طراحی مراکز داده برای حداقل‌سازی ضایعات و کاهش ردپای کربنی

فصل 8. استفاده از فناوری‌های نوین برای بهینه‌سازی

• Edge Computing و Cloud Optimization برای کاهش مصرف انرژی
• استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در پیش‌بینی مصرف انرژی
• Blockchain for Energy Optimization در مدیریت منابع مرکز داده

بخش 8. مدیریت ظرفیت و مقیاس‌پذیری

فصل 1. ارزیابی نیاز به ظرفیت در مراکز داده

• شناسایی نیازهای ظرفیت از منظر تجاری و فناوری
• روش‌های پیش‌بینی نیازهای ظرفیت در کوتاه‌مدت و بلندمدت
• ابزارهای نرم‌افزاری برای شبیه‌سازی و ارزیابی نیازهای ظرفیت
• تحلیل حجم داده‌ها و بار ترافیکی به منظور پیش‌بینی منابع مورد نیاز

فصل 2. مفاهیم و استراتژی‌های مقیاس‌پذیری

• تعریف مقیاس‌پذیری و اهمیت آن در مراکز داده
• استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• تأثیر مقیاس‌پذیری در طراحی معماری مراکز داده
• مزایای مقیاس‌پذیری در کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی

فصل 3. مدیریت منابع در مراکز داده‌های مقیاس‌پذیر

• تنظیم و بهینه‌سازی منابع پردازشی، ذخیره‌سازی و شبکه
• تکنیک‌های بارگذاری متوازن (Load Balancing) در مقیاس بزرگ
• استفاده از فناوری‌های مجازی‌سازی و Containers برای مدیریت منابع
• پیاده‌سازی خودکارسازی برای مدیریت مقیاس‌پذیری

فصل 4. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای مراکز داده‌های بزرگ

• اصول طراحی معماری مراکز داده برای مقیاس‌پذیری
• استفاده از معماری‌های ماژولار و طراحی تودرتو (Hierarchical Design)
• انتخاب معماری‌های cloud-native و hybrid cloud برای مقیاس‌پذیری
• بررسی رویکردهای مختلف در طراحی ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر

فصل 5. تحلیل روند رشد ظرفیت در مراکز داده

• تکنیک‌های تحلیل داده‌های تاریخی و پیش‌بینی نیاز به منابع در آینده
• ارزیابی روند رشد مصرف توان، ذخیره‌سازی، و شبکه
• تحلیل تفاوت‌های میان مراکز داده‌ی فعلی و نیازهای آینده
• استفاده از مدل‌های ریاضی برای پیش‌بینی رشد ظرفیت

فصل 6. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در مقیاس‌پذیری مراکز داده

• چالش‌های مقیاس‌پذیری در مراکز داده‌های سنتی و جدید
• مشکلات مرتبط با افزایش ترافیک شبکه و ظرفیت ذخیره‌سازی
• مدیریت پیچیدگی‌های امنیتی در مقیاس‌پذیری
• راه‌حل‌های نوین برای مدیریت مقیاس‌پذیری در مراکز داده

فصل 7. استفاده از تحلیل داده و هوش مصنوعی در مدیریت ظرفیت

• پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نیازهای ظرفیت
• استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی منابع
• ابزارهای تحلیل داده برای ارزیابی و مدیریت ظرفیت در مراکز داده
• بهینه‌سازی تصمیمات مقیاس‌پذیری با تحلیل داده‌های بلادرنگ

فصل 8. مدیریت هزینه‌های مقیاس‌پذیری

• محاسبه هزینه‌ها در معماری‌های مقیاس‌پذیر
• بررسی هزینه‌های مربوط به مقیاس‌پذیری در منابع پردازشی، ذخیره‌سازی و شبکه
• ارزیابی هزینه‌های زیرساخت و هزینه‌های عملیاتی در مقیاس‌های مختلف
• استفاده از مدل‌های هزینه‌زدایی برای کاهش هزینه‌های مقیاس‌پذیری

فصل 9. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی رشد ظرفیت

• طراحی برنامه‌های رشد و زمان‌بندی برای گسترش مراکز داده
• مدیریت منابع در زمان‌های رشد سریع ظرفیت
• پیش‌بینی و برنامه‌ریزی برای افزایش ظرفیت در دوره‌های مختلف
• تدوین استراتژی‌های مربوط به گسترش زیرساخت و مدیریت منابع

فصل 10. بهینه‌سازی عملکرد در مراکز داده‌های مقیاس‌پذیر

• استفاده از روش‌های بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• تجزیه و تحلیل تأثیر مقیاس‌پذیری بر کارایی کلی سیستم
• ابزارهای مانیتورینگ و نظارت برای شناسایی مشکلات عملکردی در مراکز داده مقیاس‌پذیر
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای بهبود عملکرد سیستم‌های مقیاس‌پذیر

بخش 9. استانداردها و بهترین شیوه‌ها

فصل 1. آشنایی با استانداردهای بین‌المللی مراکز داده

• معرفی استانداردهای ISO/IEC 27001 (مدیریت امنیت اطلاعات)
• بررسی استانداردهای ANSI/TIA-942 (استاندارد طراحی مراکز داده)
• آشنایی با استانداردهای Uptime Institute (نقاط استاندارد Tiers)
• آشنایی با NFPA 75 (استاندارد حفاظت از تجهیزات و زیرساخت‌های مراکز داده)
• بررسی BICSI 002 (استاندارد طراحی زیرساخت‌های شبکه برای مراکز داده)

فصل 2. استانداردهای انرژی و بهره‌وری

• آشنایی با Green Grid و استانداردهای PUE (Power Usage Effectiveness) برای مراکز داده
• پیاده‌سازی ASHRAE TC 9.9 برای طراحی مراکز داده با مصرف انرژی کم
• بررسی و ارزیابی LEED (Leadership in Energy and Environmental Design) برای مراکز داده سبز

فصل 3. بررسی بهترین شیوه‌ها در طراحی و عملیات مراکز داده

• طراحی مراکز داده برای مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان بالا
• انتخاب بهینه محل مراکز داده و برنامه‌ریزی برای توسعه در آینده
• استفاده از تکنولوژی‌های نوین برای بهینه‌سازی مصرف انرژی و سرمایش
• پیاده‌سازی سیستم‌های سیگنالینگ و مانیتورینگ برای بهبود عملکرد و پیشگیری از خطاها
• تنظیم و بهینه‌سازی بروزرسانی‌ها و پشتیبانی سیستم‌ها برای عملکرد مستمر
• مدیریت بازرسی‌ها و ارزیابی‌های منظم برای اطمینان از انطباق با استانداردها

فصل 4. استانداردهای امنیت فیزیکی و منطقی

• پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها در امنیت فیزیکی مراکز داده (درب‌های امنیتی، دوربین‌ها، کنترل دسترسی)
• نظارت و مدیریت دسترس‌پذیری و افزایش امنیت در برابر تهدیدات سایبری
• استفاده از سیستم‌های کنترل دسترسی پیشرفته مانند بیومتریک
• رمزنگاری داده‌ها و امنیت اطلاعات در انتقال و ذخیره‌سازی

فصل 5. مدیریت بحران و برنامه‌های بازیابی

• طراحی و پیاده‌سازی طرح‌های بازیابی از بحران (Disaster Recovery Plans)
• ارزیابی ریسک‌ها و تعیین اولویت‌ها برای بازیابی
• بررسی راه‌حل‌های پشتیبانی از داده‌ها و ارزیابی مدیریت توان در شرایط بحران
• آزمایش دوره‌ای طرح‌های بازیابی و پیاده‌سازی روش‌های تست و بهبود

فصل 6. مجموعه ابزارها و فناوری‌های مورد استفاده

• معرفی ابزارهای مدیریت و نظارت مراکز داده (DCIM)
• آشنایی با نرم‌افزارهای اتوماسیون مراکز داده و مدیریت منابع
• پیاده‌سازی سیستم‌های پیشرفته نظارت برای بررسی عملکرد، امنیت و بهینه‌سازی مصرف انرژی
• بررسی ابزارهای مدیریت ظرفیت و مقیاس‌پذیری مراکز داده

فصل 7. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در پیاده‌سازی استانداردها

• شناسایی چالش‌های رایج در پیاده‌سازی استانداردهای مراکز داده
• راه‌حل‌های عملی برای مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف انرژی
• رویکردهای جدید برای مراکز داده مقیاس‌پذیر و پشتیبانی از ترافیک‌های بالا
• مشکلات امنیتی و چالش‌های نظارت در محیط‌های مراکز داده چندلایه

فصل 8. آینده و روندهای نوظهور در مراکز داده

• بررسی روندهای جدید در مجازی‌سازی مراکز داده و فناوری‌های نوین ذخیره‌سازی
• پیشرفت‌ها در طراحی مراکز داده با توجه به استانداردهای جدید و تغییرات صنعتی
• تاثیرات هوش مصنوعی و اتوماسیون پیشرفته در مدیریت مراکز داده
• روندهای نوین در امنیت سایبری و مراکز داده ابری

بخش 10. مدیریت بحران و بازیابی اطلاعات

فصل 1. مقدمه‌ای بر مدیریت بحران در مراکز داده

• تعریف بحران‌ها و تهدیدات احتمالی برای مراکز داده
• شناسایی انواع بحران‌ها (خرابی سخت‌افزار، قطعی برق، حملات سایبری، بلایای طبیعی و غیره)

فصل 2. استراتژی‌های بازیابی پس از بحران (Disaster Recovery – DR)

• ایجاد طرح‌های جامع بازیابی پس از بحران
• تعیین RTO (Recovery Time Objective) و RPO (Recovery Point Objective)
• اولویت‌بندی و اهمیت داده‌ها در بازیابی

فصل 3. توسعه برنامه بازیابی اطلاعات (Data Recovery Plan)

• تشریح نحوه پیاده‌سازی بازیابی اطلاعات
• نحوه پیاده‌سازی فرآیندهای بازگشت به حالت عملیاتی عادی
• استفاده از سیستم‌های پشتیبان‌گیری (Backup) و پشتیبانی از کلیدهای بازیابی

فصل 4. مدیریت پشتیبان‌گیری و استراتژی‌های آن

• روش‌های پشتیبان‌گیری: Incremental, Differential, Full Backups
• تعیین استراتژی‌های ذخیره‌سازی پشتیبان در مکان‌های مختلف (Offsite Backups)
• استفاده از Cloud Storage و Hybrid Backup Solutions
• نگهداری و به‌روزرسانی داده‌های پشتیبان

فصل 5. نحوه پیاده‌سازی سیستم‌های High Availability (HA)

• طراحی سیستم‌های High Availability برای جلوگیری از خرابی‌های طولانی‌مدت
• بررسی روش‌های تعادل بار (Load Balancing) و Clustering
• استفاده از فناوری‌های Redundancy مانند RAID، Dual Power Supplies، و Network Redundancy

فصل 6. تست و آزمایش طرح‌های بازیابی اطلاعات

• شبیه‌سازی بحران‌ها و انجام تست‌های بازیابی اطلاعات
• ارزیابی اثربخشی طرح‌های بازیابی در شرایط واقعی
• برنامه‌ریزی برای انجام آزمون‌های دوره‌ای و بازبینی مستمر طرح‌های بازیابی

فصل 7. پیکربندی و تنظیمات برای بازیابی اطلاعات

• تنظیمات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای تضمین بازیابی سریع اطلاعات
• پیاده‌سازی راهکارهای Cloud-to-Cloud Backup
• پیکربندی سیستم‌های نسخه‌بندی داده‌ها (Version Control)

فصل 8. مدیریت خطاهای سیستم‌های مرکز داده

• شناسایی و مدیریت خطاهای سیستم‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• استفاده از ابزارهای خودکار برای شناسایی مشکلات و پیشگیری از وقوع بحران
• استراتژی‌های مقابله با خطاهای نرم‌افزاری، سخت‌افزاری، و شبکه‌ای

فصل 9. بازیابی اطلاعات از سیستم‌های خراب‌شده

• استفاده از ابزارهای بازیابی اطلاعات برای سیستم‌های خراب‌شده
• بررسی فرآیندهای بازسازی داده‌ها از نسخه‌های پشتیبان
• بازیابی اطلاعات از هارد دیسک‌های آسیب‌دیده و محیط‌های ذخیره‌سازی

فصل 10. آموزش و آماده‌سازی تیم‌های مدیریت بحران

• آموزش کارمندان برای انجام وظایف خاص در هنگام بحران
• شبیه‌سازی و تمرینات برای مواجهه با بحران‌ها
• تدوین دستورالعمل‌ها و روندهای مستند در پاسخ به بحران‌ها

فصل 11. مدیریت منابع در دوره‌های بحران

• تخصیص منابع مورد نیاز در شرایط بحران (نیروی انسانی، تجهیزات، فضای ذخیره‌سازی)
• تخصیص منابع شبکه‌ای و زیرساختی در حین بحران
• استفاده از منابع جانبی مانند سیستم‌های Cloud برای کاهش فشار بر مراکز داده

فصل 12. مدیریت بازیابی اطلاعات در شرایط بحرانی

• پیاده‌سازی فرآیند بازیابی اطلاعات از ذخیره‌سازی پشتیبان در صورت بروز بحران
• به‌روزرسانی مستمر و انجام بازیابی آزمایشی اطلاعات از پشتیبان
• استراتژی‌های بازیابی برای داده‌های حیاتی و حساس

فصل 13. برنامه‌ریزی برای مدیریت خرابی سیستم‌ها و دوره‌های کمبود منابع

• شبیه‌سازی شرایط کمبود منابع یا خرابی‌های عمده
• تعریف فرآیندهای خودکار برای بازیابی سیستم‌ها و منابع
• تنظیمات اتوماسیون برای استفاده از ظرفیت‌های جانبی و بهینه‌سازی منابع

فصل 14. مراقبت‌های پس از بحران: ارزیابی، بازبینی و بهبود فرآیندها

• ارزیابی عملکرد طرح‌های بازیابی پس از بحران
• انجام بازبینی‌های دوره‌ای و بهبود طرح‌های بازیابی
• استفاده از تجربیات بحران‌ها برای بهبود زیرساخت‌ها و فرآیندها

فصل 15. استانداردها و بهترین شیوه‌ها در مدیریت بحران

• آشنایی با استانداردهای بین‌المللی بازیابی اطلاعات (ISO/IEC 22301)
• بررسی بهترین شیوه‌ها در طراحی و اجرای برنامه‌های بازیابی اطلاعات
• هم‌راستایی با قوانین و مقررات حاکم بر مدیریت بحران

دوره Certified Data Center Expert (CDCE) به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد که مهارت‌های پیشرفته‌ای را در طراحی، مدیریت، و بهینه‌سازی مراکز داده‌های پیچیده و مقیاس‌پذیر فرا بگیرند. این دوره برای افرادی که به دنبال کسب توانمندی‌های بالاتر در صنعت مراکز داده و فناوری اطلاعات هستند، ایده‌آل است.