Spring Enterprise с поддержкой искусственного интеллекта

Содержание курса

Модуль 1. Архитектура современных приложений и AI-анализ архитектуры
• Микросервисная архитектура и SPA приложения.
• Сравнение Spring, JakartaEE и классических серверов приложений.
• Spring Boot и автоматическая конфигурация.
• AI-анализ архитектурных решений и выявление узких мест.

Модуль 2. DI, IoC и интеллектуальное управление конфигурацией
• Концепция бинов и жизненный цикл.
• Аннотации @Bean, @Service, @Component, @Configuration.
• Автосвязывание и управление зависимостями.
• AI-генерация конфигурационных классов и properties/yml файлов.

Модуль 3. Spring Data и AI-оптимизация доступа к данным
• Spring Data JPA и EntityManager.
• JPQL и NativeQuery.
• Транзакции и блокировки.
• AI-генерация SQL-запросов и анализ индексов PostgreSQL.

Модуль 4. RESTful Web сервисы и AI-документирование API
• Проектирование REST API.
• Выбор HTTP методов и статус-кодов.
• Версионирование сервисов.
• Автоматическая генерация документации и OpenAPI спецификаций с помощью AI.

Модуль 5. Асинхронные взаимодействия и интеллектуальная обработка сообщений
• Интеграция с Kafka и ActiveMQ.
• Асинхронная обработка сообщений.
• AI-анализ потоков сообщений и прогнозирование нагрузки.

Модуль 6. Производительность и мониторинг с использованием AI
• Профилирование Spring-приложений.
• Мониторинг памяти и потоков.
• AI-анализ логов и автоматическое выявление проблем производительности.

Модуль 7. Интеграция AI API в Spring-приложение
• Подключение внешних AI сервисов через REST.
• Создание сервиса обработки запросов к AI-модели.
• Безопасность и контроль доступа.
• Практика: разработка микросервиса с интеграцией AI.

Итоговый проект
Разработка микросервисного Spring-приложения с подключением базы данных, REST API, асинхронным взаимодействием и интеграцией AI-модуля для анализа данных и поддержки принятия решений.