کتاب Machine Learning in Microservices

کتاب Machine Learning in Microservices (یادگیری ماشینی در میکروسرویس‌ها: تولید معماری میکروسرویس‌ها برای راه حل‌های یادگیری ماشین) کاربرد میکروسرویس‌ها را در علم یادگیری ماشین توضیح می‌دهد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Machine Learning in Microservices را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Machine Learning in Microservices:

یادگیری ماشینی (ML) صنعت فناوری و زندگی روزمره ما را به گونه‌ای متحول کرده است که قبلاً غیرممکن بود. با ترکیب الگوریتم‌های ML با معماری میکروسرویس‌ها (MSA)، سازمان‌ها می‌توانند سیستم‌های سازمانی هوشمند، قوی، انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر ایجاد کنند که می‌توانند با تغییر نیازمندی‌های کسب‌وکار سازگار شوند و عملکرد کلی سیستم را بهبود بخشند.

کتاب Machine Learning in Microservices راهنمای جامعی است که رویکردهای مختلف برای ساخت سیستم‌های MSA هوشمند و حل چالش‌های عملی رایج در طراحی و عملیات سیستم را پوشش می‌دهد.

بخش اول کتاب Machine Learning in Microservices مقدمه ای جامع در مورد MSA و کاربردهای آن ارائه می‌کند. با معماری‌های رایج سیستم سازمانی، مفاهیم و ارزش MSA و تفاوت آن با سیستم‌های سنتی سازمانی آشنا خواهید شد. در این بخش، درک درستی از طراحی، استقرار و عملکرد MSA از جمله اصول اولیه فرآیندهای DevOps به دست خواهید آورد.

بخش دوم کتاب Machine Learning in Microservices به ML و کاربردهای آن در سیستم‌های MSA می‌پردازد. شما در مورد الگوریتم‌های کلیدی ML و کاربردهای آنها در MSA، از جمله مدل‌های رگرسیون، طبقه بندی چند کلاسه، تجزیه و تحلیل متن و یادگیری عمیق (DL) خواهید آموخت. این بخش یک راهنمای جامع در مورد چگونگی توسعه مدل ML، اجزا و اجزای فرعی و نحوه اعمال آنها در یک سیستم MSA ارائه می‌دهد.

بخش پایانی کتاب همه چیزهایی را که در قسمت‌های قبلی به آن پرداخته شده است، گردآوری می‌کند. این یک راهنمای گام به گام برای طراحی و توسعه یک سیستم هوشمند، با مثال‌های عملی و کد واقعی است که می‌تواند برای موارد استفاده واقعی وارد شود. همچنین با کاربرد DevOps در سیستم‌های MSA سازمانی، از جمله همسویی ساختار سازمانی، تست تضمین کیفیت و مدیریت تغییر آشنا خواهید شد.

در پایان کتاب Machine Learning in Microservices، شما درک کاملی از MSA و مزایای آن خواهید داشت و به مهارت‌ها و دانش لازم برای ساختن سیستم هوشمند MSA خود مجهز خواهید شد و اولین قدم را برای دستیابی به نتایج تجاری بهتر، عملکرد عملیاتی و تداوم کسب و کار چه مبتدی یا یک توسعه‌دهنده با تجربه باشید، این کتاب راهنمای کاملی است که به شما کمک می‌کند MSA و ML را در سیستم‌های سازمانی خود درک و به کار ببرید.

کتاب Machine Learning in Microservices برای چه کسی است؟

این کتاب برای معماران راه حل ML، توسعه‌دهندگان سیستم و ML، و یکپارچه سازان سیستم و راه حل ایده آل است. این افراد بیشترین سود را از این کتاب خواهند برد زیرا مفاهیم مهم و بهترین شیوه‌ها در ML را پوشش می‌دهد. این کتاب برای ارائه دانش و مهارت‌های لازم برای اجرای راه حل‌های هوشمند MSA به این متخصصان نوشته شده است.

برای بهره مندی کامل از این کتاب، باید درک اولیه ای از معماری و عملیات سیستم داشته باشید. علاوه بر این، دانش کاری زبان برنامه نویسی پایتون بسیار مورد نظر است. این به این دلیل است که مثال‌ها و مطالعات موردی موجود در کتاب عمدتاً در پایتون پیاده‌سازی شده‌اند.

با این حال، مفاهیم و بهترین شیوه‌های پوشش داده شده در این کتاب را می‌توان برای سایر زبان‌ها و فناوری‌های برنامه نویسی نیز به کار برد. این کتاب به گونه ای طراحی شده است که پایه ای محکم در ML ارائه دهد و در عین حال به شما کمک کند تا دانش و مهارت‌های موجود خود را عمیق تر کنید.

آنچه کتاب Machine Learning in Microservices پوشش می‌دهد:

فصل 1، اهمیت MSA و یادگیری ماشین در سیستم‌های سازمانی، مقدمه‌ای بر MSA و نقش آن در ارائه سیستم‌های سازمانی رقابتی و قابل اعتماد ارائه می‌کند. این فصل MSA را با سیستم‌های یکپارچه سنتی سازمانی مقایسه می‌کند و مزایا و چالش‌های استقرار و عملیاتی کردن سیستم‌های MSA را مورد بحث قرار می‌دهد. همچنین مفاهیم کلیدی MSA از جمله معماری سرویس محور و رویداد محور و اهمیت پذیرش DevOps در ساخت سیستم‌های MSA را پوشش خواهد داد.

فصل 2، Refactoring Your Monolith، بر فرآیند انتقال از معماری یکپارچه به MSA تمرکز دارد. این بر چگونگی بازسازی سیستم یکپارچه برای ایجاد یک سیستم MSA انعطاف پذیر و قابل اعتماد تأکید می‌کند. این فصل مراحل لازم برای انتقال به MSA را بررسی می‌کند، از جمله شناسایی میکروسرویس‌ها، تجزیه نیازمندی‌های تجاری، و تجزیه توابع و داده‌ها. این فصل بینش‌هایی را در مورد نحوه مدرن سازی سیستم‌های سازمانی از طریق پذیرش MSA ارائه می‌دهد.

فصل 3 کتاب Machine Learning in Microservices، حل چالش‌های رایج سیستم سازمانی MSA، روش‌های رسیدگی به چالش‌های حفظ یک سیستم MSA قابل اعتماد، بادوام و روان را مورد بحث قرار می‌دهد. این فصل موضوعاتی مانند استفاده از لایه ضد فساد (ACL) برای جداسازی سیستم MSA، دروازه‌های API، کاتالوگ‌های خدمات و هماهنگ‌کننده‌ها، جمع‌آوری میکروسرویس‌ها، و قطع کننده مدار میکروسرویس را پوشش می‌دهد. تفاوت بین دروازه‌ها، ارکستراتورها و تجمیع‌کنندگان؛ و سایر پیشرفت‌های سیستم MSA.

فصل 4 کتاب Machine Learning in Microservices، الگوریتم‌ها و مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین، درک جامعی از مفاهیم اساسی AI، ML و DL ارائه می‌کند تا شما را با دانش لازم برای ساخت و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های MSA مجهز کند.

تفاوت‌های بین این حوزه‌ها را پوشش می‌دهد و مروری بر بسته‌های رایج ML و کتابخانه‌های مورد استفاده در پایتون ارائه می‌دهد. سپس این فصل به کاربردهای مختلف ML، از جمله ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی چند طبقه، تحلیل احساسات متنی و مدل‌سازی موضوع، تحلیل و پیش‌بینی الگو، و ساخت مدل‌های پیشرفته با استفاده از DL می‌پردازد.

فصل 5 کتاب Machine Learning in Microservices، طراحی سیستم یادگیری ماشین، درک جامعی از ملاحظات طراحی و اجزای مربوط به ساخت خط لوله ML ارائه می‌دهد و شما را با دانش لازم برای ساخت و استقرار یک سیستم قوی و کارآمد ML مجهز می‌کند. این فصل مفاهیم اصلی رابط‌های تناسب و تبدیل، رابط‌های آموزش و سرویس، و ارکستراسیون را پوشش می‌دهد.

فصل 6، تثبیت سیستم یادگیری ماشین، شما را با درک جامعی از پدیده جابه‌جایی داده‌ها و نحوه رسیدگی به آنها در سیستم‌های ML خود برای اطمینان از نتایج پایدار و دقیق آماده می‌کند. این فصل روش‌های بهینه‌سازی را مورد بحث قرار می‌دهد که می‌توانند برای رسیدگی به تغییرات داده‌ها و در عین حال حفظ اهداف عملکردی آن‌ها اعمال شوند. این فصل جزئیات مربوط به مفاهیم پارامترسازی ML، علل جابه‌جایی داده‌ها، روش‌های شناسایی جابه‌جایی داده‌ها، و تکنیک‌های مدیریت و تثبیت تغییرات داده‌ها را پوشش می‌دهد.

فصل 7 کتاب Machine Learning in Microservices، چگونه یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در سیستم‌های MSA Enterprise کمک می‌کند، تمام فصل‌های قبلی را با بحث در مورد موارد استفاده مختلف که در آن می‌توانید ML و DL را در سیستم MSA سازمانی هوشمند خود اعمال کنید، جمع‌بندی می‌کند. شما برخی از موارد استفاده ممکن را یاد خواهید گرفت، مانند تجزیه و تحلیل الگو با استفاده از مدل رگرسیون خطی نظارت شده و خود درمانی با استفاده از DL.

فصل 8 کتاب Machine Learning in Microservices، نقش DevOps در ساخت سیستم‌های هوشمند MSA، به شما می‌آموزد که چگونه مفاهیم DevOps را در ساخت و اجرای یک سیستم MSA به کار ببرید. این فصل همراستایی DevOps با ساختار سازمانی، فرآیند DevOps در عملیات سیستم MSA سازمانی، و کاربرد DevOps از ابتدا تا عملیات و نگهداری را پوشش می‌دهد.

فصل 9، ساختن MSA با کانتینرهای داکر، مقدمه ای بر کانتینرها و استفاده از آنها در ساخت یک پروژه ساده با استفاده از داکر، یک سکوی پرکاربرد در این زمینه، ارائه می‌کند. این فصل یک نمای کلی از کانتینرها و هدف آنها، نصب Docker، ایجاد کانتینرهای پروژه نمونه ما، و ارتباط بین میکروسرویس‌ها در پروژه MSA را پوشش می‌دهد. هدف این است که درک جامعی از کانتینرها و نحوه استفاده از آنها در MSA به شما ارائه دهیم.

فصل 10 کتاب Machine Learning in Microservices، ساختن یک سیستم هوشمند MSA، مفاهیم MSA و هوش مصنوعی (AI) را برای ساختن یک سیستم نمایشی هوشمند-MSA ترکیب می‌کند. این سیستم از الگوریتم‌های هوش مصنوعی مختلف برای بهبود عملکرد و عملیات سیستم آزمایشی اصلی MSA که قبلاً در کتاب ایجاد شده است، استفاده خواهد کرد.

Intelligent-MSA قادر خواهد بود مشکلات بالقوه در الگوهای ترافیکی را تشخیص دهد و برای جلوگیری از بروز مشکل، خود اصلاح یا خود تنظیم شود. این فصل مزایای استفاده از ML، ساخت اولین میکروسرویس هوش مصنوعی، نمایش سیستم هوشمند-MSA در عمل، و تجزیه و تحلیل عملیات سرویس‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. هدف این است که درک جامعی از نحوه ادغام هوش مصنوعی در یک سیستم MSA برای بهبود عملکرد و عملیات آن به شما ارائه دهد.

فصل 11 کتاب Machine Learning in Microservices، مدیریت استقرار سیستم جدید – Greenfield در مقابل Brownfield، شما را با استقرار سیستم‌های Intelligent-MSA در استقرار Greenfield و Brownfield آشنا می‌کند. راه‌هایی برای استقرار هموار سیستم جدید در حالی که ثبات کلی سیستم و تداوم کسب و کار را حفظ می‌کند، ارائه می‌دهد. این فصل استراتژی‌های استقرار، تفاوت‌های بین استقرار فیلد سبز و برون‌فیلد، و راه‌هایی برای غلبه بر چالش‌های استقرار، به‌ویژه در استقرار میدان قهوه‌ای که سیستم‌های موجود در حال حاضر در حال تولید هستند، را پوشش می‌دهد.

فصل 12 کتاب Machine Learning in Microservices، استقرار، آزمایش و بهره برداری از یک سیستم هوشمند MSA، فصل آخر است و تمام مفاهیم مطرح شده در کتاب را برای ارائه نمونه‌های عملی و عملی از استقرار یک سیستم هوشمند MSA ادغام می‌کند. این به شما می‌آموزد که چگونه مفاهیم آموخته شده در سراسر کتاب را برای نیازها و معیارهای استقرار خود به کار ببرید. این فصل یک محیط قهوه ای با یک سیستم معماری یکپارچه موجود را فرض می‌کند و غلبه بر وابستگی‌های استقرار، استقرار سیستم MSA، آزمایش و تنظیم سیستم، و انجام یک بررسی پس از استقرار را پوشش می‌دهد.

سرفصل‌های کتاب Machine Learning in Microservices:

• Machine Learning in Microservices
• Contributors
• About the authors
• About the reviewer
• Preface
• Part 1: Overview of Microservices Design and Architecture
  • Chapter 1: Importance of MSA and Machine Learning in Enterprise Systems
  • Chapter 2: Refactoring Your Monolith
  • Chapter 3: Solving Common MSA Enterprise System Challenges
• Part 2: Overview of Machine Learning Algorithms and Applications
  • Chapter 4: Key Machine Learning Algorithms and Concepts
  • Chapter 5: Machine Learning System Design
  • Chapter 6: Stabilizing the Machine Learning System
  • Chapter 7: How Machine Learning and Deep Learning Help in MSA Enterprise Systems
• Part 3: Practical Guide to Deploying Machine Learning in MSA Systems
  • Chapter 8: The Role of DevOps in Building Intelligent MSA Enterprise Systems
  • Chapter 9: Building an MSA with Docker Containers
  • Chapter 10: Building an Intelligent MSA Enterprise System
  • Chapter 11: Managing the New System’s Deployment – Greenfield versus Brownfield
  • Chapter 12: Deploying, Testing, and Operating an Intelligent MSA Enterprise System
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Machine Learning in Microservices می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.