Este curso en línea está disponible para estudiantes de los campus globales de Carnegie Mellon. Descargue una versión en PDF del programa de estudios.
Esta clase es compatible en parte con una subvención de AWS Educate, una subvención de Microsoft Azure Educator y una subvención de Google Cloud Platform.
Descripción general del curso
Título: Cloud Computing
Unidades: 15-319: 9 unidades; 15-619: 12 unidades.
Requisitos previos para estudiantes de pregrado: Una calificación de » C » o mejor en 15-213.
Pre-quisites para estudiantes de posgrado: Conocimiento de sistemas informáticos, programación y análisis, con una fuerte competencia en al menos un idioma (como Java/Python), y la capacidad de aprender otros idiomas según sea necesario.
Descripción:
Este curso en línea basado en proyectos se centra en el desarrollo de habilidades en varios aspectos de la computación en la nube. Cubrimos temas conceptuales y proporcionamos experiencia práctica a través de proyectos que utilizan infraestructuras de nube pública Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP).
Los estudiantes utilizarán MapReduce, programación interactiva con cuadernos Jupyter y bibliotecas de ciencia de datos para limpiar, preparar y analizar un conjunto de datos grande. Los estudiantes organizarán la implementación de aplicaciones de escalado automático, balanceado de carga y tolerantes a fallos mediante máquinas virtuales (VM), contenedores Docker y Kubernetes, así como computación sin servidor a través de Funciones como Servicio. Los estudiantes explorarán y experimentarán con diferentes abstracciones distribuidas de almacenamiento en la nube (sistemas de archivos distribuidos y bases de datos) y compararán sus características, capacidades, aplicabilidad y modelos de consistencia. Además, los estudiantes desarrollarán diferentes aplicaciones de análisis utilizando marcos de procesamiento por lotes, iterativos y de flujo. Los 15-619 estudiantes participarán en un proyecto de equipo, que implica diseñar e implementar una solución de servicio web completa para consultar big data. Para el proyecto de equipo, los equipos de estudiantes se evalúan en función del costo y el rendimiento de su servicio web.
Conceptualmente, el curso introducirá este dominio y cubrirá los temas de infraestructuras en la nube, virtualización, redes y almacenamiento definidos por software, almacenamiento en la nube y modelos de programación (marcos de análisis). Como introducción, analizaremos los factores motivadores, los beneficios y los desafíos de la nube, así como los modelos de servicio, los acuerdos de nivel de servicio (SLA), la seguridad, los ejemplos de proveedores de servicios en la nube y los casos de uso. Los centros de datos modernos permiten muchos de los beneficios económicos y tecnológicos del paradigma de la nube; por lo tanto, describiremos varios conceptos detrás del diseño y la administración del centro de datos y la implementación de software. A continuación, nos centraremos en la virtualización como una técnica clave en la nube para ofrecer servicios de software, computación y almacenamiento. Dentro del mismo tema de virtualización, los estudiantes también conocerán las Redes y el Almacenamiento Definidos por Software (SDN y SDS). Posteriormente, los estudiantes aprenderán sobre diferentes conceptos de almacenamiento en la nube, incluida la distribución de datos, la durabilidad, la consistencia y la redundancia. Discutiremos los sistemas de archivos distribuidos, las bases de datos NoSQL y el almacenamiento de objetos. Finalmente, los estudiantes aprenderán los detalles del modelo de programación MapReduce y obtendrán una visión general de los modelos de programación Spark, GraphLab, así como las colas de mensajes (Kafka) y el procesamiento de flujos (Samza).
Logística
Personal docente:
Prof. Majd F. [email protected], GHC 7006, x8-1161 Horario de oficina: martes, 3-4pm (Pittsburgh)
Horario de oficina: Los TAs de Pittsburgh tienen horarios de oficina principalmente en el quinto piso de GHC, los horarios de oficina se publican en Piazza y aquí.
Recitaciones: Todos los martes a las 8 AM ET (grabadas en video) y los jueves a las 4:30 PM ET Pittsburgh en GHC 4307 (Campus SV, Edificio 23, sala 212).
Calendario provisional
El calendario detallado de contenido y cuestionarios está en OLI. El calendario detallado de los proyectos figura en el proyecto.Huso.
