Ce cours en ligne est disponible pour les étudiants des campus mondiaux de Carnegie Mellon. Téléchargez une version PDF du programme.
Cette classe est prise en charge en partie par une subvention AWS Educate, une subvention Microsoft Azure Educator et une subvention Google Cloud Platform.
Aperçu du cours
Titre: Cloud Computing
Unités: 15-319: 9 unités; 15-619: 12 unités.
Pré-requis pour les étudiants de premier cycle: Une note de « C » ou mieux dans 15-213.
Pré-quisites pour les étudiants diplômés: Connaissance des systèmes informatiques, de la programmation et du débogage, avec une forte compétence dans au moins un langage (tel que Java / Python), et la capacité de choisir d’autres langages au besoin.
Description:
Ce cours en ligne basé sur un projet se concentre sur le renforcement des compétences dans divers aspects de l’informatique en nuage. Nous couvrons des sujets conceptuels et fournissons une expérience pratique à travers des projets utilisant des infrastructures de cloud public Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP).
Les étudiants utiliseront MapReduce, une programmation interactive utilisant des cahiers Jupyter et des bibliothèques de science des données pour nettoyer, préparer et analyser un grand ensemble de données. Les étudiants orchestreront le déploiement d’applications auto-mises à l’échelle, équilibrées en charge et tolérantes aux pannes à l’aide de machines virtuelles (VM), de conteneurs Docker et de Kubernetes, ainsi que de l’informatique sans serveur via des fonctions en tant que service. Les étudiants exploreront et expérimenteront différentes abstractions de stockage en nuage distribuées (systèmes de fichiers distribués et bases de données) et compareront leurs caractéristiques, capacités, modèles d’applicabilité et de cohérence. De plus, les étudiants développeront différentes applications d’analyse en utilisant des cadres de traitement par lots, itératifs et en flux. Les 15-619 étudiants participeront à un projet d’équipe, qui consiste à concevoir et à mettre en œuvre une solution complète de service web pour l’interrogation de big data. Pour le projet d’équipe, les équipes d’étudiants sont évaluées en fonction du coût et de la performance de leur service Web.
Conceptuellement, le cours introduira ce domaine et couvrira les thèmes des infrastructures cloud, de la virtualisation, des réseaux et du stockage définis par logiciel, du stockage cloud et des modèles de programmation (frameworks d’analyse). En guise d’introduction, nous discuterons des facteurs de motivation, des avantages et des défis du cloud, ainsi que des modèles de services, des accords de niveau de service (SLA), de la sécurité, des exemples de fournisseurs de services Cloud et des cas d’utilisation. Les centres de données modernes offrent de nombreux avantages économiques et technologiques du paradigme du cloud; par conséquent, nous décrirons plusieurs concepts derrière la conception et la gestion des centres de données et le déploiement de logiciels. Ensuite, nous nous concentrerons sur la virtualisation en tant que technique clé du cloud pour offrir des services de logiciels, de calcul et de stockage. Dans le même thème de la virtualisation, les étudiants seront également initiés aux Réseaux et au stockage définis par logiciel (SDN et SDS). Par la suite, les étudiants apprendront différents concepts de stockage en nuage, notamment la distribution des données, la durabilité, la cohérence et la redondance. Nous discuterons des systèmes de fichiers distribués, des bases de données NoSQL et du stockage d’objets. Enfin, les étudiants apprendront les détails du modèle de programmation MapReduce et auront un large aperçu des modèles de programmation Spark, GraphLab ainsi que des files d’attente de messages (Kafka) et du traitement de flux (Samza).
Logistique
Corps enseignant:
Prof. Majd F. [email protected] , GHC 7006, x8-1161heures de bureau: Mardi, 15h-16h (Pittsburgh)
Heures de bureau: Les TAS de Pittsburgh tiennent des heures de bureau principalement au cinquième étage de GHC, les heures de bureau sont affichées sur Piazza et ici.
Récitations : Tous les mardis à 8 h HE (filmés) et les jeudis à 4 h:30 H ET Pittsburgh au GHC 4307 (Campus SV, Bâtiment 23, salle 212).
Calendrier provisoire
Le calendrier détaillé du contenu et des quiz est sur OLI. Le calendrier détaillé des projets est sur le projet.Zone.
