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Gestión y Desarrollo de Aplicaciones en la Nube
Código: 44735Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Research and Innovation in Computer Based Science and Engineering | OP | 1 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Eduardo Cesar Cabrera Flores
- Correo electrónico :
- eduardocesar.cabrera@uab.cat
Equipo docente
- Remo Suppi Boldrito
- Daniel Franco Puntes
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
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
- 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. Deben poder elegir una combinación de herramientas y diseñar una solución para un problema de datos concreto
Resultados de aprendizaje
- CA14 (El graduado o graduada será capaz de diseñar sistemas fiables, eficientes y seguros de procesamiento y almacenamiento de datos, usando tecnologías en la nube.) El graduado o graduada será capaz de diseñar sistemas fiables, eficientes y seguros de procesamiento y almacenamiento de datos, usando tecnologías en la nube.
- CA15 (El graduado o graduada será capaz de desarrollar proyectos de investigación innovadores ante nuevos retos científicos e ingenieriles a partir de tecnologías en la nube.) El graduado o graduada será capaz de desarrollar proyectos de investigación innovadores ante nuevos retos científicos e ingenieriles a partir de tecnologías en la nube.
- KA19 (Describir los principios de arquitectura para explicar las aplicaciones en la nube y organizar sus servicios.) Describir los principios de arquitectura para explicar las aplicaciones en la nube y organizar sus servicios.
- KA20 (Identificar los principales servicios de los sistemas de computación en la nube.) Identificar los principales servicios de los sistemas de computación en la nube.
- SA24 (Desarrollar sistemas de cómputo basados en recursos en la nube.) Desarrollar sistemas de cómputo basados en recursos en la nube.
- SA25 (Desarrollar una arquitectura de aplicación en la nube sobre servicios privados o públicos, gestionando los requerimientos de recursos, costes y seguridad.) Desarrollar una arquitectura de aplicación en la nube sobre servicios privados o públicos, gestionando los requerimientos de recursos, costes y seguridad.
- SA26 (Evaluar un prototipo de aplicación en sistemas en la nube con respecto a los requerimientos de coste, recursos, seguridad y mantenimiento en el tiempo.) Evaluar un prototipo de aplicación en sistemas en la nube con respecto a los requerimientos de coste, recursos, seguridad y mantenimiento en el tiempo.
Contenidos
1. Introducción al Cloud Computing: beneficios, retos y riesgos.
2. Modelos de Cloud Computing: Infraestructura / Plataforma / Software como Servicio.
3-Cloud privados virtuales y configuración de redes de instancias
4-Servicios básicos de cómputo
5-Servicios básicos de almacenamiento
6-Elasticidad y escalabilidad
7-Evaluación de costes: Total Cost of Ownership
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Teoria | 38 | 1,52 | |
| Desarrollo de ejercicos prácticos de laboratorio | 62 | 2,48 | |
| Laboratorio | 26 | 1,04 |
La metodologia de trabajo combinan el desarrollo en classe y sesiones de resolución de problemas en les sessions de laboratori.
La metodología planificada y la propuesta de actividades de evaluación puede ser modificada dependiendo de las restricciones a las actividades presenciales debido a actualizaciones de las normativas de salud.
La planificación de las sesiones de laboratorio se publicará a principio de curso.
Uso de la IA: En esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte integrante del desarrollo del trabajo, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del estudiante en el análisis y la reflexión personal. El estudiante tendrá que identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo éstas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA se considerará falta de honestidad académica y puede acarrear una penalización en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Infraestructura lab | 20% | 5 | 0,2 | CA14, KA20, SA24 |
| Test conceptual | 35% | 4 | 0,16 | CA14, KA19, SA25 |
| VPC lab | 15% | 5 | 0,2 | SA24, SA25, SA26 |
| Computational lab | 15% | 5 | 0,2 | CA14, KA19, KA20, SA26 |
| Elasticity lab | 15% | 5 | 0,2 | CA15, SA24, SA25 |
La evaluación de la asignatura se realizará considerando las entregas de los trabajos desarrollados en les sessiones de laboratorio y con el test conceptual de seguimiento (individual) en el CV.
La asignatura no preveé el sistema de evaluación unica.
La calificación de Matrícula de Honor podrá otorgarse al estudiantado que haya obtenido una calificación igual o superior a 9 y que tenga las mejores entregas finales.
La asignatura no contempla actividades recuperables. Dada la naturaleza de las actividades de evaluación y/o su carácter continuo, no se prevén mecanismos específicos de recuperación más allá de los establecidos por la normativa general de evaluación de la Universidad.
El estudiantado tendrá derecho a la revisión de las calificaciones obtenidas conforme a la normativa vigente de la Universidad. Tras la publicación de las calificaciones, el profesorado establecerá una fecha, horario y procedimiento para la revisión, durante la cual podrán solicitarse aclaraciones sobre los criterios de evaluación aplicados.
Se considerará No Presentado (No Avaluable) al estudiante que no haya realizado un conjunto de actividades de evaluación cuyo peso conjunto alcance, al menos, el 50% de la calificación final de la asignatura. En consecuencia, el alumnado que no alcance este umbral de evaluación será calificado como No Presentado, de acuerdo con la normativa académica vigente
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. recurs electrònic a 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 sistemas y herramientas Linux en MV en el ordinador del estudiante. También se trabajará en el cloud privado de la UAB y en AWS que serà explicado en la primera sesión de laboratorio.
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TEm) Teoría (máster) | 1 | Inglés | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PLABm) Prácticas de laboratorio (máster) | 1 | Inglés | segundo cuatrimestre | tarde |