ten kurs online jest dostępny dla studentów z globalnych kampusów Carnegie Mellon. Pobierz wersję programu nauczania w formacie PDF.
ta klasa jest wspierana częściowo przez Grant AWS Educate, Microsoft Azure Educator Grant Award i grant Google Cloud Platform.
Przegląd kursu
Tytuł: Cloud Computing
jednostki: 15-319: 9 jednostek; 15-619: 12 jednostek.
wymagania wstępne dla studentów studiów licencjackich: Klasa ” C ” lub lepsza w 15-213.
pytania wstępne dla absolwentów: znajomość systemów komputerowych, programowania i debugowania, z silnymi kompetencjami w co najmniej jednym języku (takim jak Java/Python) i umiejętnością podnoszenia innych języków w razie potrzeby.
opis:
ten oparty na projekcie kurs on-line koncentruje się na budowaniu umiejętności w różnych aspektach przetwarzania w chmurze. Zajmujemy się tematyką koncepcyjną i zapewniamy praktyczne doświadczenie w projektach wykorzystujących infrastrukturę chmury publicznej Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud Platform (GCP).
uczniowie będą korzystać z MapReduce, interaktywnego programowania przy użyciu notebooków Jupyter i bibliotek data science do czyszczenia, przygotowania i analizy dużego zestawu danych. Uczniowie będą koordynować wdrażanie aplikacji automatycznie skalowanych, równoważonych obciążeniem i odpornych na błędy przy użyciu maszyn wirtualnych (vm), kontenerów Docker i Kubernetes, a także obliczeń bezserwerowych za pomocą funkcji jako usługi. Uczniowie będą badać i eksperymentować z różnymi rozproszonymi abstrakcjami pamięci masowej w chmurze (rozproszone systemy plików i bazy danych) oraz porównywać ich funkcje, możliwości, możliwości zastosowania i modele spójności. Ponadto uczniowie opracują różne aplikacje analityczne przy użyciu ram przetwarzania wsadowego, iteracyjnego i strumieniowego. 15-619 studentów weźmie udział w projekcie zespołowym, który obejmuje zaprojektowanie i wdrożenie kompletnego rozwiązania usług internetowych do zapytań o big data. W przypadku projektu team zespoły studenckie są oceniane na podstawie kosztów i wydajności ich usługi internetowej.
koncepcyjnie kurs wprowadzi tę dziedzinę i obejmie tematy infrastruktur chmurowych, wirtualizacji, sieci i pamięci masowej definiowanych programowo, pamięci masowej w chmurze i modeli programowania (struktury analityczne). Na wstępie omówimy czynniki motywujące, korzyści i wyzwania związane z chmurą, a także modele usług, umowy SLA (Service level Agreement), bezpieczeństwo, przykłady dostawców usług w chmurze i przypadki użycia. Nowoczesne centra danych umożliwiają wiele ekonomicznych i technologicznych korzyści płynących z paradygmatu chmury; w związku z tym opiszemy kilka koncepcji związanych z projektowaniem i zarządzaniem centrum danych oraz wdrażaniem oprogramowania. Następnie skupimy się na wirtualizacji jako kluczowej technice chmury oferującej oprogramowanie, usługi obliczeniowe i usługi pamięci masowej. W ramach tego samego tematu wirtualizacji uczniowie zostaną również zapoznani z sieciami i pamięcią masową definiowanymi programowo (SDN i SDS). Następnie uczniowie poznają różne koncepcje przechowywania w chmurze, w tym dystrybucję danych, trwałość, spójność i redundancję. Omówimy rozproszone systemy plików, bazy danych NoSQL i object storage. Na koniec uczniowie poznają szczegóły modelu programowania MapReduce i uzyskają szeroki przegląd modeli programowania Spark, GraphLab, a także kolejek wiadomości (Kafka) i przetwarzania strumieniowego (Samza).
Logistyka
kadra dydaktyczna:
Prof. Majd F. [email protected], GHC 7006, x8-1161 Godziny urzędowania: wtorek, 15: 00-16: 00 (Pittsburgh)
Godziny urzędowania: Pittsburgh TAs Godziny urzędowania odbywają się głównie na piątym piętrze GHC, Godziny urzędowania są publikowane na Piazza i tutaj.
recytacje: w każdy wtorek o 8: 00 i w czwartek o 16: 00:30 PM ET Pittsburgh w GHC 4307 (kampus SV, Budynek 23, pokój 212).
wstępny harmonogram
szczegółowy harmonogram treści i quizów znajduje się na stronie OLI. Szczegółowy harmonogram projektów znajduje się na stronie projektu.Strefa.
