🚀 با این راهنمای جامع، در لبه پیشروی زیرساخت‌های مدرن باقی بمون؛ راهنمایی برای یکپارچه‌سازی AI، Blockchain و متدولوژی‌های Cloud-Native در پلتفرم‌های نرم‌افزاری قوی و امن.

📘 با پذیرش تکنولوژی‌های Cloud-Native، Practiceهای DevOps، ابزارهای AI-Driven و مدل‌های زیرساخت امن توسط سازمان‌ها در صنایع مختلف، Platform Engineering به یک بخش ضروری برای ساده‌سازی ورک‌فلوهای توسعه، بهتر کردن Developer Experience و افزایش بهره‌وری عملیاتی تبدیل شده. این کتاب یک بررسی جامع و به‌موقع از دیسیپلین نوظهوریه که داره روش طراحی، توسعه، دیپلوی و اسکیل شدن سیستم‌های نرم‌افزاری مدرن رو بازتعریف میکنه.

🧠 این مجموعه ویرایش‌شده، مشارکت‌های پژوهشگرها و متخصص‌های پیشرو رو کنار هم میاره تا ترکیبی غنی از پایه‌های نظری، استراتژی‌های طراحی، متدولوژی‌های پیاده‌سازی و Use Caseهای دنیای واقعی ارائه بده. کتاب طیف گسترده‌ای از موضوع‌ها رو پوشش میده؛ از بهره‌وری دولوپرها، طراحی پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر و تحول DevOps گرفته تا تکنولوژی‌های پیشرفته‌ای مثل Deep Learning، Reinforcement Learning، Blockchain و IoT. در همین مسیر، هم فرصت‌ها و هم چالش‌های ساخت پلتفرم‌های نرم‌افزاری قوی، قابل‌استفاده‌مجدد و امن رو بررسی میکنه. این کتاب با ارائه یک نگاه ساختاریافته و پراینسایت به این حوزه سریع‌الرشد، فقط یک مرجع نیست؛ بلکه منبعی برای الهام گرفتن و نوآوری در طراحی و دیپلوی پلتفرم‌ها در سکتورهای مختلف هم هست.

📖 فهرست مطالب

بخش ۱. کانسپت‌های اصلی و تکامل Platform Engineering

فصل ۱. توانمند کردن بهره‌وری دولوپرها از طریق Platform Engineering: رویکردی تحول‌آفرین برای توسعه نرم‌افزار مقیاس‌پذیر و ساده‌سازی‌شده

فصل ۲. Best Practiceها برای ساخت پلتفرم‌های نرم‌افزاری مقیاس‌پذیر

فصل ۳. نقش Platform Engineering در تحول DevOps؛ آینده تحویل نرم‌افزار: Platform Engineering چطور DevOps را متحول میکند

فصل ۴. اثر Platform Engineering بر بهره‌وری دولوپرها

بخش ۲. Platform Engineering برای تکنولوژی‌ها و معماری‌های خاص

فصل ۵. Platform Engineering برای اپلیکیشن‌های Cloud-Native

فصل ۶. Platform Engineering برای اپلیکیشن‌های Cloud-Native: استراتژی‌هایی برای پذیرش کلاد مقیاس‌پذیر، مقرون‌به‌صرفه و اتوماتیک‌شده

فصل ۷. تکنیک‌های بهینه‌سازی ترکیب‌شده با مدل‌های Deep Learning

فصل ۸. Machine Learning و اتوماسیون در Platform Engineering: تحول در مانیتورینگ، اسکیلینگ و Self-Healing

فصل ۹. تحلیل پژوهشی چالش‌های امنیتی در مدل‌های Cloud Computing و راهکارها

فصل ۱۰. به‌کارگیری Ensemble Deep Learning برای امنیت بهتر در Platform Engineering

بخش ۳. پلتفرم‌های کاربردمحور و تکنولوژی‌های نوظهور

فصل ۱۱. فریم‌ورک انتقال امن و کم‌مصرف مبتنی بر Reinforcement Learning برای Platform Engineering مقیاس‌پذیر

فصل ۱۲. Platform Engineering برای دیپلوی‌های مقیاس‌پذیر AI در سلامت: فعال‌سازی تشخیص اتوماتیک لکه‌های پوستی

فصل ۱۳. Platform Engineering مبتنی بر AI برای تشخیص بیماری‌های پوستی: مطالعه مقایسه‌ای معماری‌های DenseNet

فصل ۱۴. مروری بر پیشرفت‌های فعلی در Blockchain Technology، Platform Engineering و DevOps و پیامدهای آن‌ها

فصل ۱۵. رویکردی چندوجهی به تشخیص و Segmentation سرطان ریه: پلتفرم‌ها، الگوریتم‌ها و تکنولوژی‌های نوظهور

فصل ۱۶. یک سیستم IoT تقویت‌شده با AI برای کاربردهای Cold Chain در مقیاس کوچک

فصل ۱۷. فریم‌ورک داده‌محور برای پیش‌بینی قیمت محصولات کشاورزی با استفاده از مدل‌های ML، آماری و Hybrid Ensemble

👤 مخاطبان کتاب

👨‍💻 این کتاب برای مهندس‌های نرم‌افزار، متخصص‌های DevOps، مهندس‌های پلتفرم، معمارهای کلاد، متخصص‌های امنیت، لیدرهای تکنولوژی و دانشمندهای داده نوشته شده؛ کسانی که میخوان تحویل نرم‌افزار مدرن رو مسلط بشن و از Artificial Intelligence و Machine Learning برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر و امن استفاده کنن.

👤 درباره نویسندگان

👨‍🏫 دکتر K. Suresh Kumar استادیار در Sri Eshwar College of Engineering در کویمباتور، تامیل نادو، هند است. او مقاله‌هایی در کنفرانس‌ها و ژورنال‌های ملی و بین‌المللی ارائه کرده، فصل‌های زیادی نوشته و یک Copyright و یک Patent هم در کارنامه دارد. حوزه‌های علاقه او شامل شبکه‌های کامپیوتری، Data Analytics و Natural Language Processing است.

👨‍🏫 دکتر S. Sundaresan استادیار در Amrita School of Artificial Intelligence در Amrita Vishwa Vidyapeetham، کویمباتور، تامیل نادو، هند است. او بیش از ۱۳ فصل کتاب، ۱۷ مقاله در کنفرانس‌ها و ژورنال‌های مختلف منتشر کرده و دو Patent دارد. تمرکز پژوهشی او روی Wireless Communication و شبکه‌هاست.

👨‍🏫 دکتر R. Prithiviraj استادیار دپارتمان Electronics and Communication Engineering در SRM Institute of Science and Technology، کاتانکولاتور، تامیل نادو، هند است. تخصص او طراحی مقاوم در برابر Radiation برای مدارهای High-Frequency است؛ از جمله PLLها و Clock Generatorها.

👨‍🏫 دکتر T. Ananth Kumar دانشیار دپارتمان Computer Science and Engineering در IFET College of Engineering، ویلوپورام، تامیل نادو، هند است. او مقاله‌های مختلفی در کنفرانس‌ها و ژورنال‌های ملی و بین‌المللی ارائه کرده، هفت کتاب منتشر کرده و شش Patent دارد. حوزه‌های علاقه او شامل Networks-on-Chip، معماری کامپیوتر و طراحی ASIC است.

👨‍🔬 دکتر S. Balamurugan مدیر پژوهش در iRCS، یک شرکت هندی در حوزه پژوهش و مشاوره تکنولوژی است. او ۷۵ کتاب، ۳۰۰ مقاله در ژورنال‌ها و کنفرانس‌های بین‌المللی و ۳۰۰ Patent منتشر کرده. با ۲۰ سال پژوهش روی تکنولوژی‌های پیشرفته، او برای شرکت‌های پیشرو در زمینه Technology Forecasting و تصمیم‌گیری، راهنمایی تخصصی ارائه میده.

Stay at the leading edge of modern infrastructure with this definitive guide to integrating AI, blockchain, and cloud-native methodologies into robust and secure software platforms.

As enterprises across industries adopt cloud-native technologies, DevOps practices, AI-driven tools, and secure infrastructure models, platform engineering has become essential to streamlining development workflows, enhancing developer experience, and improving operational efficiency. This book is a comprehensive and timely exploration of the emerging discipline that is redefining how modern software systems are designed, developed, deployed, and scaled.

This edited volume brings together contributions from leading researchers and practitioners to offer a rich blend of theoretical foundations, design strategies, implementation methodologies, and real-world use cases. Covering a wide array of topics—from developer productivity, scalable platform design, and DevOps transformation to advanced technologies like deep learning, reinforcement learning, blockchain, and IoT—the book addresses both the opportunities and challenges involved in building robust, reusable, and secure software platforms. By presenting a structured and insightful view into this rapidly growing field, the book not only serves as a reference guide but also as a source of inspiration for innovation in platform design and deployment across diverse sectors.

Table of Contents

Part I: Core Concepts and Evolution of Platform Engineering

Chapter 1 Empowering Developer Productivity through Platform Engineering: A Transformative Approach to Scalable and Streamlined Software Development

Chapter 2 Best Practices for Building Scalable Software Platforms

Chapter 3 The Role of Platform Engineering in DevOps Transformation—The Future of Software Delivery: How Platform Engineering Transforms DevOps

Chapter 4 The Impact of Platform Engineering on Developer Productivity

Part II: Platform Engineering for Specific Technologies and Architectures

Chapter 5 Platform Engineering for Cloud-Native Applications

Chapter 6 Platform Engineering for Cloud-Native Applications: Strategies for Scalable, Cost-Effective, and Automated Cloud Adoption

Chapter 7 Optimization Techniques Hybridized into Deep Learning Models

Chapter 8 Machine Learning and Automation in Platform Engineering: Transforming Monitoring, Scaling, and Self-Healing

Chapter 9 An Investigative Analysis on Security Challenges in Cloud Computing Models and Solutions

Chapter 10 Applying Ensemble Deep Learning for Enhanced Security in Platform Engineering

Part III: Application-Specific Platforms and Emerging Technologies

Chapter 11 Reinforcement Learning–Driven Secure and Energy-Efficient Transmission Framework for Scalable Platform Engineering

Chapter 12 Platform Engineering for Scalable AI Deployments in Healthcare: Enabling Automated Skin Blemish Detection

Chapter 13 AI-Driven Platform Engineering for Skin Disease Diagnosis: A Comparative Study of DenseNet Architectures

Chapter 14 An Overview of Current Advances in Blockchain Technology, Platform Engineering, and DevOps and Their Implications

Chapter 15 A Multifaceted Approach to Lung Cancer Detection and Segmentation: Platforms, Algorithms, and Emerging Technologies

Chapter 16 An AI-Augmented IoT System for Small-Scale Cold Chain Applications

Chapter 17 A Data-Driven Framework for Crop Price Prediction Using ML, Statistical, and Hybrid Ensemble Models

Audience

Software engineers, DevOps specialists, platform engineers, cloud architects, security experts, technology leaders, and data scientists mastering modern software delivery, leveraging artificial intelligence and machine learning for building scalable and secure systems.

About the Author

K. Suresh Kumar, PhD is an Assistant Professor at the Sri Eshwar College of Engineering, Coimbatore, Tamil Nadu, India. He has presented papers in various national and international conferences and journals, written many chapters, and has one copyright and one patent to his credit. His fields of interest include computer networks, data analytics, and natural language processing.

S. Sundaresan, PhD is an Assistant Professor at the Amrita School of Artificial Intelligence, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Coimbatore, Tamil Nadu, India. He has published more than 13 book chapters, 17 articles in various conferences and journals, and has two patents. His areas of research focus on wireless communication and networks.

R. Prithiviraj, PhD is an Assistant Professor in the Department of Electronics and Communication Engineering at the SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Tamilnadu, India. He specializes in radiation-hardened design for high-frequency circuits, including PLLs and clock generators.

T. Ananth Kumar, PhD is an Associate Professor at the Dept. of Computer Science and Engineering, IFET College of Engineering, Villupuram, Tamil Nadu, India. He has presented papers various at national and international conferences and journals, published seven books and holds six patents. His fields of interest are networks on chips, computer architecture, and ASIC design.

S. Balamurugan, PhD is the Director of Research at iRCS, an Indian Technological Research and Consulting Firm. He has published 75 books, 300 papers in international journals and conferences and 300 patents. With 20 years of research on various cutting-edge technologies, he provides expert guidance in technology forecasting and decision making for leading companies.