البرمجة الموزعة على السحابة

مبتدئ
متوسط
المطور
طالب
Azure

التعرف على كيفية تصميم برامج الكمبيوتر المعقدة للسحابة باستخدام البرمجة الموزعة.

خلال هذه الوحدة، سوف تتمكن مما يلي:

  • تصنيف البرامج على أنها متسلسلة، ومتزامنة، ومتوازية، وموزعة
  • الإشارة إلى سبب أن المبرمجين عادةً ما يميلون إلى موازاة البرامج المتسلسلة
  • تعريف نماذج البرمجة الموزعة
  • ناقش التحديات المتعلقة بقابلية التوسع والتواصل وعدم التجانس والمزامنة والتسامح مع الأخطاء والجدولة التي تتم مواجهتها عند إنشاء برامج السحابة
  • تحديد السحب المتجانسة وغير المتجانسة، وتحديد الأسباب الرئيسية لعدم التجانس في السحابة
  • قائمة التحديات الرئيسية التي يطرحها عدم التجانس على البرامج الموزعة، وتلخص بعض الاستراتيجيات لكيفية مواجهة هذه التحديات
  • تحديد الوقت والسبب الذي تلزم عنده المزامنة في السحابة
  • تحديد التقنية الرئيسية التي يمكن استخدامها لتحمل الأخطاء في السحب
  • تحديد الاختلاف بين جدولة المهام وجدولة الوظائف
  • شرح كيف يمكن أن يؤثر عدم التجانس والمحلية على مجدولي المهام

بالاشتراك مع د. ماجد صقر وجامعة كارنيغي ميلون.

المتطلبات الأساسية

  • فهم الحوسبة السحابية، بما في ذلك نماذج الخدمة السحابية ومزودي السحابة الشائعين
  • التعرف على التقنيات التي تمكّن الحوسبة السحابية
  • فهم كيفية دفع موفري خدمة السحابة للسحابة وكيفية حساب رسومها
  • معرفة ماهية مراكز البيانات وسبب وجودها
  • معرفة كيفية إعداد مراكز البيانات، وتشغيلها، وتوفيرها
  • فهم كيفية توفير موارد السحابة وقياسها
  • الإلمام بمفهوم ظاهرية واجهة المستخدم
  • معرفة الأنواع المختلفة للظاهرية
  • فهم ظاهرية واجهة المستخدم لوحدة المعالجة المركزية
  • فهم ظاهرية الذاكرة
  • فهم ظاهرية الإدخال/الإخراج
  • معرفة أنواع البيانات المختلفة وكيفية تخزينها
  • الإلمام بأنظمة الملفات الموزعة وكيفية عملها
  • الإلمام بقواعد بيانات لغة NoSQL البرمجية وتخزين الكائن، وكيفية عملها

الوحدات النمطية في مسار التعلم هذا

تعرف على البرمجة الموزعة وما فائدتها بالنسبة للسحابة، بما في ذلك نماذج البرمجة، وأنواع التوازي، والبنية المتماثلة مقابل غير المتماثلة.

كانت MapReduce بمثابة طفرة في معالجة البيانات الضخمة التي أصبحت أساسية وتم تحسينها بشكل كبير. تعرّف على كيفية عمل MapReduce.

GraphLab هو أداة بيانات كبيرة طورتها Carnegie Mellon University للمساعدة في التنقيب عن البيانات. تعرف على كيفية عمل GraphLab وسبب فائدتها.

Spark is an open-source cluster-computing framework with different strengths than MapReduce has. Learn about how Spark works.

أدت زيادة البيانات المتاحة إلى زيادة التدفقات المستمرة لبيانات الوقت الحقيقي الخاصة بالمعالجة. التعرف على الأنظمة والتقنيات المختلفة لاستهلاك ومعالجة تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي.

يخضع مسار التعلم والوحدات النمطية لترخيص الترخيص الدولي Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike.