Dette nettkurset er tilgjengelig for studenter fra Carnegie Mellons globale campus. Last NED EN PDF-Versjon av pensum.
denne klassen støttes delvis av ET AWS Educate-stipend, Microsoft Azure Educator-Stipend Og Et Google Cloud Platform-stipend.
Kursoversikt
Tittel: Cloud Computing
Enheter: 15-319: 9 enheter; 15-619: 12 enheter.
forutsetninger for lavere grads studenter: karakteren » C » eller bedre i 15-213.
pre-quisites for hovedfagsstudenter: Kunnskap om datasystemer, programmering anddebugging, med en sterk kompetanse i minst ett språk (For Eksempel Java/Python), og evnenå plukke opp andre språk etter behov.
Beskrivelse:
dette prosjektbaserte on-line kurset fokuserer på ferdighetsbygging på tvers av ulike aspekter av cloud computing. Vi dekker konseptuelle emner og gir praktisk erfaring gjennom prosjekter som bruker offentlige skyinfrastrukturer Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure og Google Cloud Platform (Gcp).
Studentene skal benytte MapReduce, interaktiv programmering ved Hjelp Av Jupyter Notatbøker og datavitenskapsbiblioteker for å rense, forberede og analysere et stort datasett. Studentene vil orkestrere distribusjonen av automatisk skalerte, lastbalanserte og feiltolerante applikasjoner ved hjelp av virtuelle maskiner (Vm-er), Docker-beholdere og Kubernetes, samt serverløs databehandling gjennom Funksjoner som En Tjeneste. Studentene skal utforske og eksperimentere med ulike distribuerte sky-lagring abstraksjoner (distribuerte filsystemer og databaser) og sammenligne sine funksjoner, evner, anvendelighet og konsistens modeller. I tillegg skal studentene utvikle ulike analyseprogrammer ved hjelp av batch, iterative og stream processing frameworks. De 15-619 studentene skal delta i et team prosjekt, som innebærer å designe og implementere en komplett web-service løsning for spørring big data. For gruppeprosjektet evalueres studentteamene basert på kostnadene og ytelsen til webtjenesten.
Konseptuelt vil kurset introdusere dette domenet og dekke temaene for skyinfrastrukturer, virtualisering, programvaredefinerte nettverk og lagring, skylagring og programmeringsmodeller (analyserammer). Som en introduksjon vil vi diskutere skyens motiverende faktorer, fordeler og utfordringer, samt servicemodeller, Servicenivåavtaler (Sla-Er), sikkerhet, eksempel På Skytjenesteleverandører og brukstilfeller. Moderne datasentre muliggjør mange av de økonomiske og teknologiske fordelene ved skyparadigmet; derfor vil vi beskrive flere konsepter bak datasenterdesign og administrasjon og programvareutplassering. Deretter vil vi fokusere på virtualisering som en nøkkelskyteknikk for å tilby programvare, beregning og lagringstjenester. Innenfor samme tema for virtualisering vil studentene også bli introdusert Til Programvaredefinerte Nettverk og Lagring (SDN og SDS). Deretter skal studentene lære om ulike sky lagringskonsepter, inkludert datadistribusjon, holdbarhet, konsistens og redundans. Vi vil diskutere distribuerte filsystemer, nosql databaser og objektlagring. Til slutt vil studentene lære detaljene I MapReduce programmeringsmodell og få en bred oversikt over Spark, GraphLab programmeringsmodeller samt meldingskøer (Kafka) og stream processing (Samza).
Logistikk
Lærerpersonale:
Prof. Majd F. [email protected], GHC 7006, x8-1161office timer: tirsdag, 3-4pm (Pittsburgh)
Kontortid: Pittsburgh TAs holder kontortid for det meste i femte etasje I GHC, kontortid er lagt ut På Piazza og her.
Resitasjoner: hver tirsdag på 8 AM ET (videofilmet) og torsdag på 4:30 PM Et Pittsburgh I GHC 4307 (SV Campus, Bygning 23, rom 212).
Foreløpig Tidsplan
den detaljerte tidsplanen for innhold og spørrekonkurranser er PÅ OLI. Den detaljerte tidsplanen for prosjektene er Påprosjektet.Sone.
