tämä verkkokurssi on tarjolla Carnegie Mellonin globaalien kampusten opiskelijoille. Lataa PDF-versio opetussuunnitelmasta.
tätä luokkaa tukee osittain AWS Educate grant, Microsoft Azure Educator Grant Award ja Google Cloud Platform grant.
Kurssikatsaus
Otsikko: pilvilaskenta
yksiköt: 15-319: 9 yksikköä; 15-619: 12 yksikköä.
Perusopiskelijoiden ennakkoedellytykset: arvosana ”C”tai parempi 15-213.
esivalintoja jatko-opiskelijoille: tietojärjestelmien, ohjelmoinnin ja ohjelmoinnin tuntemus, vahva osaaminen ainakin yhdellä kielellä (kuten Java/Python) ja kyky oppia muita kieliä tarpeen mukaan.
Description:
tämä projektipohjainen verkkokurssi keskittyy taitojen kehittämiseen pilvilaskennan eri osa-alueilla. Käsittelemme käsitteellisiä aiheita ja tarjoamme käytännön kokemusta hankkeissa, joissa hyödynnetään julkisia pilvi-infrastruktuureja Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ja Google Cloud Platform (GCP).
opiskelijat käyttävät mapreducea, Jupyter-muistikirjoja käyttävää interaktiivista ohjelmointia ja datatieteen kirjastoja suuren datajoukon puhdistamiseen, valmisteluun ja analysointiin. Opiskelijat orkestroivat automaattisen skaalatun, kuormitustasapainotetun ja vikasietoisten sovellusten käyttöönottoa virtuaalikoneilla (VMs), Telakkakonteilla ja Kubernetesillä sekä palvelimettomalla tietojenkäsittelyllä palvelutoimintojen kautta. Opiskelija tutkii ja kokeilee erilaisia hajautettuja pilvitallennusaineistoja (hajautettuja tiedostojärjestelmiä ja tietokantoja) ja vertailee niiden ominaisuuksia, ominaisuuksia, sovellettavuutta ja johdonmukaisuutta. Lisäksi opiskelijat kehittävät erilaisia analytiikkasovelluksia käyttäen eräkohtaisia, iteratiivisia ja stream-prosessointikehyksiä. 15-619 opiskelijaa osallistuu tiimiprojektiin, jossa suunnitellaan ja toteutetaan täydellinen verkkopalveluratkaisu big datan kyselyyn. Tiimiprojektissa opiskelijatiimit arvioidaan verkkopalvelunsa kustannusten ja suorituskyvyn perusteella.
käsitteellisesti kurssilla esitellään tämä aihealue ja käsitellään pilvi-infrastruktuureja, virtualisointia, ohjelmistojen määrittämiä verkkoja ja tallennustilaa, pilvitallennusta ja ohjelmointimalleja (analytiikkakehykset). Esittelytilaisuudessa keskustellaan pilven motivoivista tekijöistä, hyödyistä ja haasteista sekä palvelumalleista, Palvelutasosopimuksista, tietoturvasta, esimerkiksi pilvipalvelujen tarjoajista ja käyttötapauksista. Nykyaikaiset datakeskukset mahdollistavat monia pilviparadigman taloudellisia ja teknologisia etuja; siksi kuvaamme useita konsepteja datakeskuksen suunnittelun ja hallinnan sekä ohjelmistojen käyttöönoton taustalla. Seuraavaksi keskitymme virtualisointiin keskeisenä pilvitekniikkana ohjelmisto -, laskenta-ja tallennuspalvelujen tarjoamisessa. Samassa virtualisoinnin teemassa opiskelijat tutustuvat myös Ohjelmistomääritettyihin verkkoihin ja Tallennustiloihin (SDN ja SDS). Tämän jälkeen opiskelijat oppivat erilaisia pilvitallennuskonsepteja, mukaan lukien tietojen jakelu, kestävyys, johdonmukaisuus ja redundanssi. Keskustelemme hajautetuista tiedostojärjestelmistä, NoSQL-tietokannoista ja objektien tallennuksesta. Lopuksi opiskelijat oppivat MapReduce-ohjelmointimallin yksityiskohdat ja saavat laajan yleiskuvan Spark -, GraphLab-ohjelmointimalleista sekä viestijonoista (Kafka) ja stream processing (Samza).
Logistiikka
opetushenkilöstö:
professori Majd F. [email protected], GHC 7006, x8-1161 office hours: Tuesday, 3-4pm (Pittsburgh)
Office Hours: Pittsburgh TAs pitää toimistoajat enimmäkseen viidennessä kerroksessa GHC, office hours are posted on Piazza and here.
Uusinnat: joka tiistai klo 8 ET (videoitu) ja torstai klo 4:30 PM ET Pittsburgh GHC 4307 (SV Campus, rakennus 23, huone 212).
alustava aikataulu
sisällön ja tietokilpailujen yksityiskohtainen aikataulu on olissa. Hankkeiden yksityiskohtainen aikataulu on hankkeessa.Aikavyöhyke.
