This course about architecting in a modern computing environment, either on a cloud or on premise. It presents all the major topics that a modern systems architect needs to know such as micro-service architecture, queues, CI/CD, data lakes, various data store types and much more. The course teaches which tradeoffs exist between various requirements and how to apply common sense and pick the right tradeoff for your case.
-
עמוד הביתקורסים ואירועיםקורסים מקצועיים למתקדמיםModern Software Architecture
פיתוח תוכנה
Modern Software Architecture
מספר הקורס 40828
למה ללמוד בג'ון ברייס?
- למידה חדשנית ודינמית עם כלים מתקדמים בשילוב סימולציות, תרגול וסביבות מעבדה
- מגוון הכשרות טכנולוגיות עם תכנים המותאמים להתפתחות הטכנולוגית ולביקוש בתעשיית ההייטק
- מובילים את תחום ההכשרות לעולם ההייטק והטכנולוגיה כבר 30 שנה, עם קהילה של עשרות אלפי בוגרים
- אתם בוחרים איך ללמוד: פרונטאלית בכיתה, מרחוק ב- Live Class או בלמידה עצמית
המועדים הקרובים
ניתן לפתוח את הקורס בהתאמה אישית ומלאה לצרכי הארגון, במועדים ומערכי לימוד גמישים בשילוב תכנים ייעודים.
משך הקורס
שעות לימוד:
40
מספר מפגשים:
קורס בוקר:
5
קורס ערב:
8
מספר מפגשים:
קורס בוקר:
5
קורס ערב:
8
- מרצים מומחים ומנוסים מהתעשייה
- למידה מתקדמת בהתאמה אישית
- התפתחות ושדרוג מקצועי
- חוויית למידה חדשנית ומקיפה
- ליווי וייעוץ מקצועי
- חומרי לימוד ייחודיים ובלעדיים
Overview
On Completion, Delegates will be able to

Foster a deep understanding of architectural principles and patterns

Develop the ability to analyze and evaluate trade-offs

Stay abreast of emerging technologies and trends

Promote a holistic approach to system design
Who Should Attend

Seasoned developers who would like to progress to the role of architect.
תכנית הלימודים
- Evolution of software architecture
- Cloud computing fundamentals
- Architectural patterns and styles
- Durability
- Availability
- Throughput
- Scalability
- Everything fails principle
- Some concepts are at odds with each other
- How to achieve them?
- Reliability, Performance, Latency
- Maintainability, Security, Interoperability
- Usability, Portability, Extensibility
- Modularity, Testability, Observability, Elasticity
- Why do we need containers?
- Evolution of containerization
- docker
- docker-compose
- swarm
- Kubernetes
- service mesh
- How much to put into a container?
- Monolithic vs. Microservices architecture
- Designing and implementing Microservices
- Service discovery and API gateways
- Why design patterns?
- Common patterns:
- Circuit Breaker
- API Gateway
- Service Discovery
- Load Balancer
- Saga
- Event Sourcing
- Command Query Responsibility Segregation
- Bulkhead
- Sidecar
- Strangler Fig
- Backend for Frontend
- DevOps principles and practices
- Continuous Integration and Continuous Deployment
- Infrastructure as Code (IaC)
- Fundamentals of Caching and CDNs
- Types of caches and their roles
- CDN architecture and components
- Caching Strategies in Modern Applications
- Client-side, server-side, and distributed caching
- Cache coherence and invalidation techniques
- Leveraging CDNs for Performance and Scalability
- Content replication and distribution
- Static vs. dynamic content caching
- Optimizing Caching and CDN Usage
- Performance metrics and monitoring
- Security considerations and best practices
- Future Trends in Caching and Content Delivery
- Edge computing and serverless CDNs
- AI-driven caching predictions
- Introduction to Data Lakes
- Definition and core concepts
- Comparison with traditional data warehouses
- Architectural Components of Data Lakes
- Storage layers and data formats
- Processing engines and analytics tools
- Introduction to Data Lakehouse
- Evolution of a data Lakehouse
- Key Features and Capabilities
- Examples (Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, …)
- Data Ingestion and Management
- Batch and real-time data ingestion
- Data governance and metadata management
- Data Lake Implementation Strategies
- Cloud-based vs on-premises data lakes
- Hybrid and multi-cloud approaches
- Analytics and Machine Learning on Data Lakes
- Big data processing frameworks
- AI/ML model training and deployment
- Understanding Queues in Distributed Systems
- Definition and core concepts
- Types of queues and their use cases
- Queue-Based Architectural Patterns
- Publish-Subscribe model
- Work Queue / Task Queue pattern Event-Driven Architecture with queues
- Implementing Queues in Cloud Environments
- Message brokers and queue services (e.g., RabbitMQ, Apache Kafka, Amazon SQS)
- Scaling and performance considerations
- Designing for Reliability and Fault Tolerance
- Message persistence and durability
- Dead letter queues and error handling
- Advanced Queue Concepts and Optimizations
- Priority queues and message ordering
- Batching and message compression
- Examples: RabbitMQ, Apache Kafka, Amazon SQS
- Introduction to Databases
- Core concepts of database management systems (DBMS)
- Data modeling and schema design
- ACID properties and transaction management
- Database security and access control
- SQL Databases
- Relational model and normalization
- SQL query language and data manipulation
- Database indexing and optimization
- Transaction isolation levels and concurrency control
- Common SQL database systems (e.g., MySQL, PostgreSQL, Oracle)
- NoSQL Databases
- Key-value stores
- Document databases
- Column-family stores
- Graph databases
- CAP theorem and distributed systems
- Common NoSQL database systems (e.g., MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j, DynamoDB)
- Comparison of common NoSQL database systems (scalability, row length, number of indexes, compaction, …)
- Choosing the Right Database
- Data access patterns and application requirements
- Performance, scalability, and consistency considerations
- Data modeling and schema design for SQL vs NoSQL
- Hybrid database architectures
- Database Architecture and Design
- Data partitioning and sharding
- Replication and high availability
- Database clustering and load balancing
- Data warehousing and analytics
- Cloud-based database solutions
- Introduction to Workflow Orchestration
- Concepts of workflow orchestration, data pipelines, and their benefits
- Common use cases and challenges
- Overview of popular workflow orchestration tools
- Apache Airflow
- Airflow architecture and components (DAGs, operators, executors)
- Building and scheduling workflows in Airflow
- Best practices for Airflow development
- Airflow integration with data sources and tools
- Other Workflow Orchestration Tools
- Overview of Prefect, Dagster, and other relevant tools
- Comparative analysis of different tools and their strengths
- Choosing the right tool for specific use cases
- Data Pipelines
- Key components and design patterns for data pipelines
- Data extraction, transformation, and loading (ETL)
- Data validation and quality assurance
- Handling data pipeline failures and retries
- Advanced Topics
- Scaling and optimizing workflows and pipelines
- Monitoring and observability for workflows
- Security and access control in workflow systems
- Integrating machine learning models into pipelines
- Introduction to Big Data
- The 3 Vs (Volume, Velocity, Variety) and beyond
- Challenges and opportunities of big data
- Use cases and applications of big data across industries
- Big Data Ecosystem
- Overview of key components and technologies
- Data storage (HDFS, object storage, NoSQL databases)
- Data processing (MapReduce, Spark, Flink)
- Data ingestion and streaming (Kafka, Flume)
- Data visualization and analytics tools
- Big Data Architecture Patterns
- Lambda architecture
- Kappa architecture
- Data lake vs. data warehouse
- Real-time vs. batch processing
- Microservices and big data
- Data Ingestion and Storage
- Data collection and integration from various sources
- Data cleaning and preprocessing
- Choosing the right storage technology for different data types
- Data partitioning and indexing for efficient access
- Data Processing and Analysis
- Distributed computing paradigms (MapReduce, Spark)
- Stream processing and real-time analytics
- Machine learning and AI on big data
- Data visualization and exploration techniques
- Big Data Security and Governance
- Data privacy and compliance
- Access control and authentication
- Data encryption and anonymization
- Data lineage and auditing
- Introduction to Monitoring and Observability
- Key concepts: monitoring, observability, metrics, logs, traces
- The three pillars of observability
- Benefits of effective monitoring and observability
- Common challenges in monitoring complex systems
- Metrics
- Types of metrics (counters, gauges, histograms, summaries)
- Metric collection and aggregation
- Choosing the right metrics for different systems and use cases
- Introduction to Prometheus and other metric collection tools
- Logs
- Log aggregation and analysis
- Structured logging and log formats
- Log-based alerting and anomaly detection
- Tools for log management (ELK stack, Splunk, etc.)
- Traces
- Distributed tracing and its importance
- Tracing instrumentation and propagation
- Trace visualization and analysis
- OpenTelemetry and other tracing tools
- Alerting and Anomaly Detection
- Setting up effective alerting systems
- Defining alert thresholds and rules
- Anomaly detection techniques
- Reducing alert fatigue and noise
- Dashboards and Visualization
- Creating informative and actionable dashboards
- Grafana and other visualization tools
- Best practices for dashboard design
- Building Observable Systems
- Designing for observability from the start
- Instrumenting code for metrics, logs, and traces
- Observability in Microservices and cloud-native architectures
- Backup and Restore
- Pilot Light
- Warm Standby
- Hot Site/Multi Site
- Cloud Based DR
- Data Replication
- Function as a Service (FaaS)
- Event-driven architecture
- Identity and Access Management (IAM)
- Encryption and key management
- Compliance frameworks and best practices
- Edge computing
- AI and machine learning in cloud architecture
- Blockchain and distributed systems
- Experience in the tech sector as developers or team leaders.
יכול לעניין אותך גם...
קורסים ואירועים נוספים בתחום
בעולם שבו הבינה המלאכותית משנה את חוקי המשחק העסקיים, תפקיד המנהל משתנה. מנהלים אינם נדרשים עוד רק לנהל משימות או...
8 שעות אקדמאיות
בעידן הדיגיטלי, ארגונים ועסקים נדרשים לייעל את תהליכי העבודה שלהם כדי להישאר תחרותיים. אוטומציה של משימות עסקיות מאפשרת לעסקים לחסוך...
245 שעות אקדמאיות
קורס זה נועד להכשיר מנהלי מסדי נתונים (DBA) ומפתחים, להבנה מעמיקה של סביבת Oracle Database ולשליטה במיומנויות ניהול, פיתוח ואבטחה....
18 שעות אקדמאיות
קורס זה הינו קורס דיגיטלי א-סנכרוני, המבוסס על למידה עצמאית באמצעות סרטוני הדרכה קצרים וממוקדים, הזמינים לצפייה מכל מקום ובכל...
8 שעות אקדמאיות
AWS Technical Essentials introduces you to essential AWS services and common solutions. The course covers the fundamental AWS concepts related...
8 שעות אקדמאיות
In this course, you'll explore the core principles and strategies for designing Agentic AI systems using AWS services. You'll learn...
32 שעות אקדמאיות
קורס מעשי זה נועד להפוך משתמשים למומחי "Citizen Developers" המסוגלים להקים סביבות עבודה דיגיטליות מתקדמות. במהלך הקורס, המשתתפים ילמדו לבנות...
24 שעות אקדמאיות
In the era of the AI revolution, mastering AI tools is essential for staying competitive. When used effectively, AI can...
40 שעות אקדמאיות
הקורס עוסק בשילוב מעשי של בינה מלאכותית ו-GenAI בעבודת ניהול מוצר וניהול מערכות טכנולוגיות. הוא נבנה מתוך הבנה כי יכולת...
40 שעות אקדמאיות
הקורס מציג גישה עדכנית לפיתוח תוכנה בעידן הבינה המלאכותית. הקורס אינו מתמקד רק בלימוד שפת Python, אלא בהקניית יכולת עבודה...
יש לך שאלות? רוצה עוד מידע?
נשמח לייעץ, ללוות ולענות על כל השאלות
ניהול הגדרות פרטיות
באתר זה נעשה שימוש בטכנולוגיות איסוף מידע כגון Cookies, לרבות על ידי צדדים שלישיים, כדי לספק לך חווית גלישה טובה יותר וכן למטרות סטטיסטיקה, אפיון ופרסום.
המשך הגלישה באתר מהווה את הסכמתך לכך. מידע נוסף ואפשרויות לניהול השימוש באמצעים אלה נכללים במדיניות הפרטיות.
פונקציונליות Always active
האחסון הטכני או הגישה הכרחיים באופן מוחלט למטרה הלגיטימית של לאפשר שימוש בשירות ספציפי שביקש המנוי או המשתמש באופן מפורש, או למטרה הבלעדית של ביצוע העברת תקשורת ברשת תקשורת אלקטרונית.
Preferences
The technical storage or access is necessary for the legitimate purpose of storing preferences that are not requested by the subscriber or user.
סטטיסטיקה
האחסון הטכני או הגישה משמשים אך ורק למטרות סטטיסטיות אנונימיות.
The technical storage or access that is used exclusively for anonymous statistical purposes. Without a subpoena, voluntary compliance on the part of your Internet Service Provider, or additional records from a third party, information stored or retrieved for this purpose alone cannot usually be used to identify you.
שיווק
האחסון הטכני או הגישה נדרשים ליצירת פרופילי משתמשים כדי לשלוח פרסום מותאם אישית, או כדי לעקוב אחרי המשתמש באתר זה או במספר אתרים למטרות שיווק דומות.