Elosztott programozás a felhőben

Kezdő
Haladó
Fejlesztő
Tanuló
Azure

Megtanulhatja, hogyan kell kialakítani az összetett számítógépprogramok szerkezetét a felhőben elosztott programozás használatával.

Ebben a modulban a következőkről lesz szó:

  • Programok besorolása szekvenciális, egyidejű, párhuzamos és elosztott kategóriákba
  • Megtudjuk, miért párhuzamosítják a programozók a szekvenciális programokat
  • Az elosztott programozási modellek definiálása
  • A felhőalapú programok készítése során a méretezhetőséggel, a kommunikációval, a heterogenitással, a szinkronizálással, a hibatűréssel és az ütemezéssel kapcsolatosan felmerülő problémák megvitatása
  • A heterogén és a homogén felhők definiálása és a felhőbeli heterogenitás fő okainak azonosítása
  • Azoknak a fontosabb problémáknak a felsorolása, amelyeket a heterogenitás jelent az elosztott programok számára, és néhány olyan stratégia körvonalazása, amelyek az ilyen problémák megoldásához felhasználhatók
  • Annak megállapítása, hogy mikor és miért szükséges a szinkronizálás a felhőben
  • Azoknak a fontosabb technikáknak az azonosítása amelyek a felhőbeli hibatűréshez használhatók
  • A tevékenységütemezés és a feladatütemezés közötti különbség ismertetése
  • Annak megismerése, hogyan befolyásolhatja a heterogenitás a tevékenységütemezést

Partnereink: Dr. Majd Sakr és a Carnegie Mellon University.

Előfeltételek

  • A felhőalapú számítástechnika, a felhőszolgáltatás-modellek és felhőszolgáltatók fogalmának ismerete
  • A felhőalapú számítást lehetővé tevő technológiák megismerése
  • Megtudhatja, hogy a felhőszolgáltatók hogyan fizetnek és számláznak a felhőhasználatért
  • Megtudhatja, mik azok az adatközpontok, és hogy mire valók
  • Megtudhatja, hogyan lehet az adatközpontokat beállítani, üzemeltetni és kiépíteni
  • Megtudhatja, hogyan lehet a felhőerőforrásokat kiépíteni és mérni
  • A virtualizálás fogalmának ismerete
  • A különböző virtualizációs típusok ismerete
  • A CPU-virtualizálás ismerete
  • A memória virtualizálásának ismerete
  • Az I/O-virtualizálás ismerete
  • A különböző adattípusok és azok tárolásának ismerete
  • Az elosztott fájlrendszerek és azok működésének ismerete
  • A NoSQL-adatbázisok, az objektumtárolás és ezek működésének ismerete

A képzési terv moduljai

Megismerkedhet az elosztott programozással és annak felhőbeli hasznával, a programozási modellekkel, a párhuzamosság típusaival, valamint a szimmetrikus és aszimmetrikus architektúrával.

A MapReduce áttörést jelentett a big data típusú adatok feldolgozása terén, amely széles körben elterjedtté vált, és jelentős fejlődésen ment keresztül. Ismerkedjen meg a MapReduce működésével.

A GraphLab a Carnegie Mellon Egyetem által az adatbányászat támogatására kifejlesztett big data-eszköz. Megismerheti a GraphLab működését és hasznát.

A Spark egy nyílt forráskódú fürtszámítási keretrendszer, amely eltérő erősségekkel rendelkezik, mint a MapReduce. Ismerkedjen meg a Spark működésével.

A rendelkezésre álló adatmennyiség növekedése a feldolgozandó valós idejű adatok folyamatos streamjeinek növekedéséhez vezetett. Megismerheti a valós idejű adatstreamek felhasználására és feldolgozására szolgáló különböző rendszereket és technikákat.

Erre a képzési tervre és a moduljaira a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így add tovább! nemzetközi licenc vonatkozik.