Elosztott programozás a felhőben
Megtanulhatja, hogyan kell kialakítani az összetett számítógépprogramok szerkezetét a felhőben elosztott programozás használatával.
Ebben a képzési tervben az alábbiakról 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
Dr. Majd Sakrrel és a Carnegie Mellon Egyetemmel együttműködve.
Előfeltételek
- A felhőalapú számítástechnika, a felhőszolgáltatás-modellek és felhőszolgáltatók fogalmának ismerete
- A felhőalapú számítást lehetővé tevő technológiák megismerése
- Annak ismerete, 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
Eredménykód
Szeretne eredménykódot kérni?
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.
