دانلود کتاب Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud: From VMs to Serverless with AWS and Google Cloud

معرفی کتاب Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud: From VMs to Serverless with AWS and Google Cloud

در دنیای امروز که داده‌محوری و یادگیری ماشین به موتور محرک نوآوری در صنایع مختلف تبدیل شده‌اند، امنیت و مقیاس‌پذیری دو رکن اصلی هر پروژه علم داده‌اند. کتاب «Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud: From VMs to Serverless with AWS and Google Cloud» نوشته‌ی Lucas H. Benevides e Braga، راهنمای جامع و کاربردی برای متخصصانی است که می‌خواهند مدل‌های پیچیده خود را از دفتر کارشان تا زیرساخت ابری، به‌صورت کاملاً امن و استاندارد، منتقل کنند. این اثر که توسط انتشارات معتبر Apress در اکتبر ۲۰۲۵ منتشر شده، در ۳۳۱ صفحه، تمام مسیر مهاجرتی را از ماشین‌های مجازی کلاسیک تا معماری سرورلس در دو ابر بزرگ جهانی یعنی AWS و Google Cloud Platform پوشش می‌دهد.

کتاب حاضر برای دانشمندان داده، مهندسان ML Ops، مدیران امنیت اطلاعات و حتی توسعه‌دهندگانی که به دنبال یک نقشه راه واحد برای استقرار ایمن خدمات علم داده هستند، نوشته شده است. اگر شما هم از آن دسته افرادی هستید که مدل‌های TensorFlow یا PyTorch را روی لپ‌تاپ خود توسعه داده‌اید اما برای ورود به محیط پروداکشن، با دغدغه‌هایی مانند رمزنگاری داده‌ها، مدیریت هویت و دسترسی، رعایت استانداردهای GDPR و HIPAA و البته کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری روبه‌رو هستید، این کتاب دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید.

درباره کتاب Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud: From VMs to Serverless with AWS and Google Cloud

کتاب Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud با نگاهی عملی و پروژه‌محور به مهم‌ترین چالش‌های استقرار خدمات علم داده در فضای ابری می‌پردازد. نویسنده با بهره‌گیری از تجربیات میدانی خود در پروژه‌های بزرگ بین‌المللی، نشان می‌دهد که چگونه می‌توان بدون قربانی کردن کارایی و دقت مدل‌ها، بالاترین سطح استانداردهای امنیتی را رعایت کرد. در طی ده فصل کتاب، خواننده با مفاهیمی از جمله رمزنگاری TLS در ترافیک داخلی، Key Management Service، Secret Manager، Private Service Connect، VPC Service Controls و Zero-Trust Architecture آشنا می‌شود.

تفاوت اصلی این کتاب با منابع مشابه در آن است که به‌جای تمرکز صرف بر یک پلتفرم خاص، مقایسه‌ای دقیق میان AWS و Google Cloud ارائه می‌دهد. به‌عنوان مثال، در فصل پنجم، نویسنده ابتدا Amazon SageMaker را به‌عنوان سرویس مدیریت‌شده یادگیری ماشین معرفی می‌کند، سپس Vertex AI را در Google Cloud به‌عنوان رقیب مستقیم آن بررسی کرده و در قالب یک جدول مقایسه‌ای، مزایا و معایب هر دو را از منظر هزینه‌ تمام‌شده، زمان استقرار، قابلیت Debugging و همکاری تیمی تحلیل می‌کند. در ادامه، با استفاده از کدهای Python و CloudFormation و Terraform، سناریوهای واقعی استقرار پیاده‌سازی می‌شوند تا خواننده بتواند بلافاصله آن‌ها را در پروژه خود بازتولید کند.

نویسنده همچنین به مسائل حقوقی و اخلاقی که در پروژه‌های بین‌المللی علم داده مطرح است، پرداخته و توضیح می‌دهد که چگونه باید داده‌های حساس پزشکی یا اطلاعات مالی را به‌گونه‌ای در فضای ابری ذخیره و پردازش کرد که از قوانین محلی تبعیت شود. در پایان هر فصل، چک‌لیست امنیتی و تمرین‌های عملی قرار داده شده تا یادگیری عمیق‌تر شود.

خلاصه کتاب Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud: From VMs to Serverless with AWS and Google Cloud

فصل اول کتاب با عنوان «زیرساخت ابری چیست و چرا به آن نیاز داریم» شروع می‌شود. در این بخش، مفاهیم IaaS، PaaS و SaaS به زبان ساده توضیح داده شده و تفاوت‌های میان cloud-native و cloud-agnostic بررسی می‌شود. سپس با یک مطالعه موردی از یک استارتاپ فین‌تک، نشان داده می‌شود که چگونه عدم توجه به اصول اولیه امنیت در فاز MVP، می‌تواند منجر به نشت داده‌های ۱۰۰ هزار کاربر و جریمه‌ای سنگین شود.

در فصل دوم، نویسنده به سراغ ماشین‌های مجازی می‌رود. او نحوه‌ی ساخت یک Deep Learning VM در Google Cloud با استفاده از Compute Engine و نصب CUDA و cuDNN را گام‌به‌گام توضیح می‌دهد. در ادامه، همین فرآیند روی Amazon EC2 با استفاده از AMIهای اختصاصی تکرار می‌شود. تمرکز اصلی این فصل بر سخت‌گماری کلیدهای SSH، غیرفعال‌سازی لاگین ریشه و پیکربندی فایروال است تا اولین لایه دفاعی پیاده‌سازی شود.

فصل سوم به Containerization اختصاص دارد. در این بخش، خواننده یاد می‌گیرد که چگونه Dockerfileهای چندمرحله‌ای بنویسد تا حجم نهایی ایمیج تا ۸۰٪ کاهش یابد. سپس با Amazon ECR و Google Container Registry آشنا می‌شود و یاد می‌گیرد که چگونه آسیب‌پذیری‌های CVE را در لایه‌های مختلف اسکن کند. یکی از بخش‌های جذاب این فصل، استفاده از Sigstore برای امضای دیجیتال ایمیج‌ها و اطمینان از عدم دستکاری آن‌ها در مسیر CI/CD است.

فصل چهارم، Kubernetes و خدمات مدیریت‌شده آن مانند EKS و GKE را معرفی می‌کند. نویسنده با زبانی ساده، مفاهیم Pod Security Policy، Network Policy و RBAC را توضیح می‌دهد و سپس یک Helm Chart اختصاصی برای استقرار یک API Flask که مدل scikit-learn را سرو می‌کند، طراحی می‌کند. در پایان فصل، خواننده یک کلاستر Production-Ready خواهد داشت که از Horizontal Pod Autoscaler و Cluster Autoscaler بهره می‌برد.

فصل‌های پنج تا هفت به سرورلس اختصاص دارند. ابتدا AWS Lambda و Google Cloud Functions معرفی می‌شوند و سپس با استفاده از Serverless Framework، یک پایپ‌لاین پیش‌پردازش داده ساخته می‌شود که قادر است روزانه بیش از ۱۰ میلیون رکورد را بدون نیاز به مدیریت سرور پردازش کند. نویسنده در این بخش، تکنیک‌هایی مانند cold-start mitigation و provisioned concurrency را بررسی می‌کند تا تأخیر اولیه به حداقل برسد.

فصل‌های هشت و نه به امنیت پیشرفته می‌پردازند. در این بخش، Encryption at Rest و Encryption in Transit به تفصیل توضیح داده می‌شود. خواننده یاد می‌گیرد که چگونه از KMS برای چرخش کلیدهای رمزنگاری استفاده کند و چگونه Audit Logs را در CloudTrail و Cloud Logging فعال کند تا امکان ردیابی هرگونه تغییر غیرمجاز فراهم شود.

در نهایت، فصل دهم با عنوان «به‌کارگیری در مقیاس جهانی»، تکنیک‌هایی مانند Multi-Region Deployment، Disaster Recovery و Blue-Green Deployment را معرفی می‌کند تا سرویس علم داده بتواند ۹۹.۹۹٪ آپتایم را تضمین کند.

چرا باید کتاب Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud: From VMs to Serverless with AWS and Google Cloud را بخوانیم

اگر فقط یک دلیل برای خواندن این کتاب بخواهید، آن دلیل صرفه‌جویی در هزینه‌ها است. بر اساس آمار ارائه‌شده توسط نویسنده، شرکت‌هایی که این کتاب را به‌عنوان مرجع فنی خود انتخاب کرده‌اند، به‌طور متوسط ۴۲٪ کاهش هزینه در بخش زیرساخت داشته‌اند و در عین حال، ۵۵٪ سریع‌تر توانسته‌اند مدل‌های خود را وارد فاز پروداکشن کنند.

• دستورالعمل‌های گام‌به‌گام: هر فصل با اسکرین‌شات‌های رنگی و کدهای قابل اجرا همراه است؛ به‌گونه‌ای که حتی اگر تازه‌کار باشید، می‌توانید در کمتر از یک هفته یک پایپ‌لاین کامل CI/CD داشته باشید.
• مقایسه دقیق AWS و GCP: دیگر نیازی نیست هفته‌ها در انجمن‌ها و استک‌اورفلاو جست‌وجو کنید؛ نویسنده تمام نکات پنهان قیمت‌گذاری، لیمیت‌های منطقه‌ای و مشکلات شناخته‌شده را فاش کرده است.
• تمرین‌های عملی: در پایان هر فصل، پروژه‌های عملی قرار داده شده که با انجام آن‌ها، یک رزومه قوی برای مصاحبه‌های کاری خواهید داشت.
• الگوهای امنیتی روز: با پیاده‌سازی Zero-Trust و Principle of Least Privilege، خیال خود را از بابت رگولاتوری و حفظ حریم خصوصی راحت کنید.
• جامعه پشتیبانی: خریداران کتاب، به یک مخزن خصوصی گیت‌هاب دسترسی پیدا می‌کنند که در آن کدهای به‌روزرسانی‌شده و پاسخ به سوالات قرار داده می‌شود.

درباره نویسنده کتاب Lucas H. Benevides e Braga

لوکاس اچ. بنونیویدز ای براگا یکی از متخصصان برجسته امنیت ابر و مهندس ارشد ML Ops در شرکت ThoughtWorks است. او بیش از ۱۵ سال تجربه در طراحی و استقرار سیستم‌های مقیاس‌پذیر در صنایع بانکداری، مراقبت‌های بهداشتی و خرده‌فروشی دارد. لوکاس مدرک کارشناسی ارشد مهندسی نرم‌افزار خود را از دانشگاه سائوپائولو و گواهینامه‌های متعددی از جمله AWS Certified Solutions Architect – Professional، Google Cloud Professional Cloud Architect و Certified Kubernetes Security Specialist (CKS) را در کارنامه خود دارد.

او در طول دوران کاری خود، در پروژه‌هایی کار کرده که روزانه بیش از ۱ میلیارد تراکنش مالی را پردازش می‌کنند و به‌عنوان مشاور ارشد در کمیسیون اروپا برای تدوین استانداردهای امنیت داده‌های حساس همکاری داشته است. مقالات او در کن

دانلود کتاب Deploying Secure Data Science Applications in the Cloud: From VMs to Serverless with AWS and Google Cloud را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.