Sistemas Distribuidos
Código: 44212 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| 4313136 Modelización para la Ciencia y la Ingeniería / Modelling for Science and Engineering | OT | 0 |
Contacto
- Nombre:
- Miquel Àngel Senar Rosell
- Correo electrónico:
- miquelangel.senar@uab.cat
Equipo docente
- Miquel Àngel Senar Rosell
- José Eduardo Cabrera Díaz
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Se recomienda tener conocimientos de programación Python y conocer el uso de sistemas Linux para el desarrollo de proyectos.
Objetivos y contextualización
Los objectivos del módul son los siguientes:
- Dar soluciones a problemas de análisis de datos con herramientas de código abierto
- Dar soluciones a problemas de análisis de datos como Linux i herramientas de middleware propias de este sistema operativo
- Entender las limitaciones de las herramientas de gestión de datos para seleccionar las herramientas necesarias para un determinado problema
- Aprender metodologías de consulta en gestores de datos de cada tecnología
- Utilizar herramientas de Computación Cloud para solucionar problemas de análisis de datos
- Aplicar una metodología de análisis de datos para resolver problemas prácticos
Al final de las sesiones de teoría y de laboratorio, los estudiantes deberían tener suficientes conocimientos para enteder los requerimientos de un problema de análisis de datos en un contexto industrial o académico. Deben poder elegir una combinación de herramientas y diseñar una solución para un problema de datos concreto
Competencias
- Analizar y evaluar arquitecturas de computadores paralelos y distribuidos, así como desarrollar y optimizar software avanzado para las mismas
- Participar en proyectos de investigación y equipos de trabajo en el ámbito de la ingeniería de la información y el cómputo de altas prestaciones.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
Resultados de aprendizaje
- Aplicar diversas técnicas de tratamiento y análisis de los datos para preparar estos análisis en sistemas distribuidos.
- Aplicar los conocimientos adquiridos en el diseño de sistemas de almacenamiento distribuido, para diseñar aplicaciones intensivas de datos y cómputo.
- Conocer las características técnicas de distribución y gestión de datos y sus implicaciones de coste en entornos distribuidos.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- Seleccionar tanto la plataforma distribuida, como el lenguaje más adecuado, a la hora de generar la propuesta de solución a un problema de cómputo distribuido.
Contenido
T1: Introduction to Distributed Systems and large data processing systems (2 hours)
T2: Cloud computing (2 hours)
- Introduction to cloud computing
- Data analysis with a cloud computing provider: AWS / Azure
T3: Cluster and supercomputer infraestructures (14 jours)
- Principles of job execution under batch queue systems (SLURM).
- Advanced control of jobs: array jobs, dependencies, process binding, heterogeneous resources (GPUs)
- Creation of large jobs and workflows
- Virtualization and environments
T4: Cloud Networking and Virtual Private Clouds (8 hours)
- Intro to VPC
- Build our VPC and launch a web server tutorial
- VPC Lab
T5: Fault tolerance systems (4 hours)
- Availability zones
- Load balancing and autoscaling tutorial
- ELB Lab
T6: Database Cloud project: relational and DynamoDB implementations (8 hours)
- Intro to RDS and DynamoDB
- Build a database server tutorial
- Distributed database Lab
T7: Serverless services and Lambda (2 hours)
- Intro to Lambda services and serverless computing
- Lambda tutorial
- Lambda Lab
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Laboratorio | 24 | 0,96 | 1, 2, 8, 7, 5, 4 |
| Teoria | 38 | 1,52 | 1, 2, 3, 6, 7, 9, 4 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Desarrollo de ejercicios prácticos | 62 | 2,48 | 1, 2, 7, 5 |
El desarrollo de la asignatura se basará fundamentalmente en el concepto de "aprender haciendo". Habrá sesiones teóricas iniciales para cada tema, en las que el profesor presentará los conceptos claves y se proporcionará a los estudiantes materiales de estudio complementarios (libros, recursos didácticos on-line, artículos y otra documentación técnica). Con esta información, los estudiantes trabajarán en las sesiones prácticas en la resolución de ejercicios y pequeños proyectos de forma individual o en grupos de dos personas. Los alumnos elaborarán informes escritos sobre el trabajo práctico realizado en cada tema.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| ELB Lab | 20% | 6 | 0,24 | 1, 3, 6, 8, 7, 5 |
| Laboratorio Infrastructura | 30% | 6 | 0,24 | 1, 3, 6, 8, 7 |
| Lambda Lab | 10% | 4 | 0,16 | 1, 2, 3, 8, 7, 9, 4 |
| RDS Lab | 20% | 6 | 0,24 | 1, 2, 3, 6, 7, 9, 4 |
| VPC Lab | 20% | 4 | 0,16 | 1, 2, 6, 7, 5 |
La avaluación de la assignatura se realitzará considerabdi la combinación del trabajo desarrollado en les sessiones de laboratori y la entrega de los correspondientes informes.
Bibliografía
A. Wittig, M. Wittig. "Amazon Web Services in Action", Manning, 2nd Edition, 2018.
G. Coulouris, J. Dollimore and T. Kinderg, "Distributed Systems. Concepts and design ", Addison-Wesley, 5th edition, 2012.
Bell, Charles; Kindahl, Mats; Thalmann, Lars. "MySQL High Availability". O'Reilly, 2010.
Chang, Fay, et al. "Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data." OSDI, 2006
Dewitt, David, and Jim Gray. "Parallel Database Systems: The Future of High Performance Database Processing." Communications of the ACM 35, no. 6 (1992): 85-98
Schwartz, Baron; Zaitsev, Peter; Tkachenko, Vadim; Zawodny, Jeremy D.; Lentz, Arjen; Balling, Derek J. "High Performance MySQL", O'Reilly, 2008.
Seyed M. M. "Saied" Tahaghoghi and Hugh E. Williams. Learning MySQL. O’Reilly, 2006
Nathan Haines. “Beginning Ubuntu for Windows and Mac Users”. Apress 2015. recurso electrónico en la biblioteca de la UAB
William E. Shotts. “The Linux Command Line”. Second Internet Edition. 2013. http://linuxcommand.org/tlcl.php
Dan C. Marinescu. “Cloud Computing. Theory and Practice”. Morgan-Kaufmann. 2018.
R. Buyya, R. N. Calheiros, A. V. Dastjerdi. “Big data. Principles and paradigms”. Morgan-Kaufmann. 2016.
Software
En la asignatura se trabajará con las versiones más actualizadas de los siguientes sistemas y herramientas:
-Ubuntu Linux
-SLURM
-Linux development environment
Lista de idiomas
| Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (PLABm) Prácticas de laboratorio (máster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |
| (TEm) Teoría (máster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |