Основы облачных технологий

Краткое содержание учебной дисциплины, модуля / Brief summary

Базовые возможности облачных технологий. Ключевые преимущества облачной инфраструктуры. Размещение данных на S3 и Cloudfront. Базовые настройки безопасности и разграничения доступа с помощью IAM. Концепция регионов и зон доступности. Масштабирование виртуальных машин.

Хранение и обработка данных. Колоночные базы данных, использование DynamoDB, использование Cassandra. Использование Quest DB. Потоковая и пакетная обработка, потоковая аналитика. Озера данных и Apache Hudi. Использование Airflow.

Развертывание моделей машинного обучения. Основы развертывания моделей машинного обучения. Обработка данных естественного языка и визуальных данных. Использование Spark GraphX для анализа графовых данных. Обработка временных последовательностей, потоковое обнаружение аномалий.

Эталонные облачные архитектуры. Проверка разработанной архитектуры на соответствие практикам Security, Cost Optimization, Reliability, Performance Efficiency, Operational Excellence. Нишевые открытые продукты и используемые практики от Netflix, Twitter, Facebook, AirBNB, Uber.

Basic cloud computing capabilities. Key benefits of cloud infrastructure. Data storage on S3 and Cloudfront. Basic security settings and access control using IAM. The concept of regions and availability zones. Scaling virtual machines.

Data storage and processing. Columnar databases, using DynamoDB, using Cassandra. Using Quest DB. Stream and batch processing, stream analytics. Data lakes and Apache Hudi. Using Airflow.

Machine learning model deployment. Fundamentals of machine learning model deployment. Processing natural language and visual data. Using Spark GraphX ​​for graph data analysis. Time series processing, streaming anomaly detection.

Reference cloud architectures. Validation of the developed architecture for compliance with security, cost optimization, reliability, performance efficiency, and operational excellence practices. Niche open source products and best practices used by Netflix, Twitter, Facebook, AirBNB, and Uber.

Формируемые компетенции / The formed competences

Специализированные компетенции: осуществлять анализ контекста и поставленной проблемы, аргументированно выбирать оптимальный способ ее решения, согласовать частичные проекты решения в общую согласованную архитектуру, выполнять реализацию проекта с учетом оценки накопленных и поступающих данных.

Specialized competencies:

analyze the context and the problem at hand, reasonably select the optimal solution, coordinate partial solution projects into a coherent overall architecture, and implement the project based on an assessment of accumulated and incoming data.

Результаты обучения (знать, уметь, владеть) / Learning outcomes (know, can, be able)

В результате освоения учебной дисциплины студент должен:

знать:

− основные понятия развертывания и поддержки высоконагруженного программного обеспечения;

− современные тенденции и направления развития информационных технологий в области масштабирования информационных систем с помощью облачных технологий;

− популярные архитектуры высоконагруженных сервисов; 

− возможности выбранных продуктов Amazon Web Services для организации работы информационных систем под большой нагрузкой;

уметь:

− проектировать и развертывать архитектуру высоконагруженных информационных сервисов;

− анализировать риски и архитектуру информационных систем при масштабировании в AWS.

владеть:

− навыками практического использования современных технологий по проектированию и развертыванию информационных сервисов в AWS.

As a result of mastering the academic discipline, the student must

know:

− Basic concepts of deploying and supporting high-load software;

− Current trends and development directions in information technology in scaling information systems using cloud technologies;

− Popular architectures for high-load services;

− Capabilities of selected Amazon Web Services products for organizing the operation of information systems under heavy loads;

ability to:

− Design and deploy high-load information service architectures;

− Analyze risks and information system architectures when scaling in AWS.

possess:

− Practical skills in using modern technologies for designing and deploying information services in AWS.

Семестр изучения учебной дисциплины, модуля / Semester of study

6

6

Пререквизиты / Prerequisites

− Операционные системы и сети

− Веб-программирование

− Operating Systems and Networks

− Web Programming

Трудоемкость в зачетных единицах (кредитах) / Credit units

3 зачетные единицы.

3 credit units.

Количество аудиторных часов и часов самостоятельной работы / Academic hour of students’ class work, 

hours of self-directed learning

Всего 108 часа, в том числе 72 аудиторных часа, самостоятельная работа — 36 часов

A total of 108 hours, of which 72 classroom hours and 36 hours of independent work.

Требования и формы текущей и промежуточной аттестации / Requirements and forms of current and interim certification

Опрос, отчет с устной защитой по лабораторным работам.

Зачет.

Survey, report with oral defense on laboratory work.

Test.