সরাসরি প্রধান সামগ্রীতে চলে যান

[Master Post] Microservice Tutorial using Java

URL: https://www.youtube.com/playlist?list=PLsyeobzWxl7rRyGcqgZ3MP5pWGPwUvprI

Title: Microservice Tutorial using Java

Topics:-

  1. মাইক্রোসার্ভিসেস কী এবং এটি কেন ব্যবহার করা হয়?

  2. ক্লাউড কম্পিউটিং: সহজ ভাষায় এ টু জেড গাইড

  3. ব্লু গ্রিন ডেপ্লয়মেন্ট: নিরবচ্ছিন্নভাবে সফটওয়্যার আপডেট করার আধুনিক পদ্ধতি

  4. Cloud Native বনাম Cloud Ready: ১২ ফ্যাক্টর অ্যাপের সহজ গাইড

  5. স্প্রিং বুট ব্যবহার করে কুইজ অ্যাপ তৈরি (পার্ট ১)

  6. Spring Boot ব্যবহার করে একটি কুইজ অ্যাপ তৈরি (পার্ট ২)

  7. স্প্রিং বুট ব্যবহার করে কুইজ অ্যাপ তৈরি: পার্ট ৩ (মাইক্রোসার্ভিসেস)

  8. স্প্রিং বুট কুইজ অ্যাপ: রেসপন্স এনটিটি এবং এক্সেপশন হ্যান্ডলিং

  9. স্প্রিং বুট ব্যবহার করে কুইজ অ্যাপ তৈরি: মাইক্রোসার্ভিস টিউটোরিয়াল

  10. স্প্রিং বুট ব্যবহার করে কুইজ অ্যাপ তৈরি (মাইক্রোসার্ভিস পার্ট ৬)

  11. স্প্রিং বুট মাইক্রোসার্ভিস দিয়ে কুইজ অ্যাপে ডেটা ফেচ করা

  12. স্প্রিং বুট ব্যবহার করে কুইজ অ্যাপের রেজাল্ট ক্যালকুলেশন

  13. মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচার: মনোলিথিক থেকে আধুনিক পদ্ধতিতে রূপান্তর

  14. মাইক্রোসার্ভিস প্রজেক্টে কুয়েশ্চেন সার্ভিস (Question Service) তৈরি করার সহজ গাইড

  15. মাইক্রোসার্ভিস প্রজেক্টে কুয়িজ সার্ভিস তৈরি (পার্ট ২)

  16. মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারে কোয়েশ্চেন সার্ভিস রান এবং টেস্টিং

  17. মাইক্রোসার্ভিস ব্যবহার করে কুইজ সার্ভিস তৈরি করার সহজ নিয়ম

  18. মাইক্রোসার্ভিসে সার্ভিস ডিসকভারি কেন প্রয়োজন? (Need of Service Discovery)

  19. মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারে সার্ভিস রেজিস্ট্রি (Eureka Server) তৈরি

  20. মাইক্রোসার্ভিসে ফেং (Feign) ক্লায়েন্ট ব্যবহার করে সহজে যোগাযোগ

  21. মাইক্রোসার্ভিস কমিউনিকেশন: একটি সার্ভিস থেকে অন্য সার্ভিসে কল করার সহজ নিয়ম

  22. মাইক্রোসার্ভিস প্রজেক্টের কুইজ এবং কোশ্চেন সার্ভিস সম্পন্ন করা

  23. মাইক্রোসার্ভিসে লোড ব্যালেন্সিং এর সহজ পাঠ

  24. মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারে API Gateway এর সহজ ব্যবহার

মন্তব্যসমূহ

এই ব্লগটি থেকে জনপ্রিয় পোস্টগুলি

সিজ্জিন (Sijjin) vs ইল্লিয়িন (Illiyin) পার্থক্য Difference

Sijjin (سِجِّين) এবং Illiyin (عِلِّيِّين) —এ দুটি শব্দ কুরআনে এসেছে এবং দুটোই মানুষের আমলনামা সংরক্ষণ সম্পর্কিত স্থানকে নির্দেশ করে। ১. সিজ্জিন (Sijjin) সিজ্জিন হলো পাপীদের (কাফের, মুনাফিক ও দুরাচারীদের) আমলনামা সংরক্ষণের স্থান। এটি সাত তলদেশের নীচে এক কারাগার বা অন্ধকার জগতে অবস্থিত বলে উল্লেখ রয়েছে। সূরা আল-মুতাফফিফীন (৮৩:৭-৯) তে বলা হয়েছে: "كَلَّا إِنَّ كِتَابَ الْفُجَّارِ لَفِي سِجِّينٍ ۝ وَمَا أَدْرَاكَ مَا سِجِّينٌ ۝ كِتَابٌ مَرْقُومٌ" অর্থ: "না, পাপীদের আমলনামা সিজ্জিনে সংরক্ষিত। তুমি কি জানো, সিজ্জিন কী? এটি এক লিখিত দলিল।" সিজ্জিনকে একটি কারাগার, সংকীর্ণ স্থান, বা নিচের স্তরে অবস্থিত এক অন্ধকার দুনিয়া হিসেবে ব্যাখ্যা করা হয়। ২. ইল্লিয়িন (Illiyin) ইল্লিয়িন হলো সৎকর্মশীলদের (মুমিন ও নেককারদের) আমলনামা সংরক্ষণের স্থান । এটি সপ্তম আসমানের ওপরে সংরক্ষিত এক সম্মানিত স্থান। সূরা আল-মুতাফফিফীন (৮৩:১৮-২১) তে বলা হয়েছে: "كَلَّا إِنَّ كِتَابَ الْأَبْرَارِ لَفِي عِلِّيِّينَ ۝ وَمَا أَدْرَاكَ مَا عِلِّيُّونَ ۝ كِتَابٌ مَرْقُومٌ ۝ يَش...

জাভা ফিডব্যাক এবং স্ট্রাকচার্ড কনকারেন্সি: বিবর্তনের গল্প

Introduction এই ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশে জাভা ল্যাঙ্গুয়েজ আর্কিটেক্ট ব্রায়ান গোয়েটজ (Brian Goetz) আলোচনা করেছেন কীভাবে জাভার নতুন ফিচারগুলো তৈরি হয় এবং এতে সাধারণ ডেভেলপারদের মতামতের গুরুত্ব কতটুকু। বিশেষ করে Structured Concurrency -এর মতো জটিল ফিচারগুলো কেন বারবার 'Preview' অবস্থায় থাকে এবং কীভাবে কমিউনিটির ফিডব্যাক সেই ফিচারগুলোকে আরও নিখুঁত করতে সাহায্য করে, তা এখানে সহজভাবে বোঝানো হয়েছে। ১. ভালো ফিডব্যাক আসলে কী? ভিডিও রেফারেন্স: [ 34:53 ] ব্রায়ান গোয়েটজ বলছেন যে, জাভা টিম যখন কোনো নতুন ফিচারের খসড়া (Draft) বা প্রস্তাব (JEP) প্রকাশ করে, তখন তারা এমন কিছু জানতে চায় যা তারা নিজেরা আগে ভাবেনি। বিস্তারিত: একজন ডেভেলপার হিসেবে আমরা যখন কোনো নতুন ফিচার দেখি, আমাদের প্রথম প্রতিক্রিয়া হয় সেটার Syntax বা লেখার ধরন নিয়ে। কিন্তু ব্রায়ানের মতে, "এই লেখাটা কেন এমন হলো?" বা "এটা কোটলিন বা স্কালা-র মতো কেন নয়?"—এই ধরনের ফিডব্যাক খুব একটা কাজে আসে না। আসল দামী ফিডব্যাক হলো সেইটা, যা নতুন কোনো বাস্তব সমস্যা (Edge Case) তুলে ধরে। আমার চিন্তা: আপনি যদি কেবল দ...

ইমেজ ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণ

ভূমিকা এই ভিডিওটিতে আমরা দেখবো কিভাবে একটি ইমেজ ক্লাসিফিকেশন মডেলকে প্রশিক্ষণ (Train) দিতে হয়। সহজ কথায়, আমাদের কাছে থাকা ছবিগুলো থেকে কম্পিউটারকে শেখানো যে, কোন ছবিটিতে কোন ব্যক্তি আছেন। এখানে আমরা ডাটাগুলোকে প্রসেস করা, মডেল নির্বাচন, এবং মডেলটি কতটা নির্ভুলভাবে কাজ করছে তা যাচাই করার প্রক্রিয়া শিখবো। ডাটা প্রিপারেশন বা প্রস্তুতি রেফারেন্স: [ 00:00 ] থেকে [ 01:03 ] মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে ডাটা ঠিকঠাক করা খুব জরুরি। ভিডিওতে দেখানো হয়েছে কিভাবে ছবিগুলো থেকে একটি ডিকশনারি বা তালিকার মতো স্ট্রাকচার তৈরি করা হয়েছে। সহজ ব্যাখ্যা: এখানে ইমেজগুলোকে সংখ্যায় রূপান্তর করা হয়েছে। কম্পিউটার সরাসরি ছবি বোঝে না, তাই সেগুলোকে ছোট ছোট ডাটা পয়েন্টের (Array) তালিকা হিসেবে সাজানো হয়েছে। যাতে মডেল বুঝতে পারে একটি ছবিতে কী কী বৈশিষ্ট্য আছে। মডেল নির্বাচন ও প্রশিক্ষণ (SVM) রেফারেন্স: [ 01:03 ] থেকে [ 04:43 ] এখানে Support Vector Machine (SVM) নামক একটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছে। এটি সাধারণত ক্লাসিফিকেশনের কাজে খুব ভালো ফলাফল দেয়। পাইপলাইন (Pipeline): ডাটাকে স্কেল (Scale) করার জন্...