Название курса: Распределенные системы
Лектор: Сальваторе Дистефано (электронная почта: s_distefano@it.kfu.ru)
Необходимость во вводных курсах: Нет
Целевая аудитория: студенты 3,4 курсов и магистры информационно-коммуникационного направления КФУ (Высшая школа ИТИС, Институт физики, Институт ВМиИТ-ВМК, Институт математики и механики им.Н.И.Лобачевского, Инженерный институт)
Язык преподавания: английский язык
ДЛЯ УЧАСТИЯ ТРЕБУЕТСЯ РЕГИСТРАЦИЯ
Содержание курса
Современные тенденции развития ИКТ прогнозируют доминирующую роль крупных и сложных распределенных систем, что создает условия для развития ExaFLOPs (ExaScaleComputing), зеттабайтам (BigData) или миллиардам/ триллионам объектов и устройств (Интернет вещей - IoT). Эти технологии проникают в повседневную жизнь, погружая и окружая людей в киберфизических пространствах, где смешиваются различные ИТ- технологии, способные поддерживать решения, дополняющие и усиливающие реальность, таким образом, превращая городскую среду в Умные Города. Так мы становимся не просто пассивными заинтересованными лицами, но частью сложной социально-технической системы, где играем активную, ведущую роль. Чтобы преодолеть трудности, связанные с такой разнородностью и многоплановостью среды, требуются адекватные методологии, методы и решения. Технологии IoT могут быть использованы для управления географически взаимосвязанными устройствами, методы BigData - для обработки данных, которые они предоставляют, облачная инфраструктура предоставляет ресурсы для детектирования, хранения и обработки данных, подходы с участием отдельных добровольцев и масс людей помогут привлечь мобильные технологии и дополнительные возможности с использованием механизмов стимулирования людей, также с целью обогащения мудростью и силой массового потребителя.
Основной целью курса «Распределенные системы» является обзор этих тенденций с уделением особого внимания технологиям и основным компонентам, таким как Облако, Интернет вещей, Программно-заданные и виртуализированные экосистемы, а также главным (нефункциональным) свойствам, таким как масштабируемость, производительность, надежность, доступность, которые должны быть представлены заинтересованным в этих системах сторонам.
Требуемые базовые знания: Не требуются.
Программа курса:
Курс состоит из двух основных частей, определяющих и характеризующих функциональные и нефункциональные свойства распределенных вычислительных систем.
1) Функциональные свойства
Типы параллелизма: явный и неявный параллелизм
Неявный параллелизм: бит, слово, магистраль, супер-скалярность, гиперпотоковость
Явный параллелизм
Многопроцессорные системы и распараллеливание программ
Многоядерные системы и множество основных систем
Распределенные вычисления
Память и системы хранения
Архитектура и производительность диска
Системы RAID (избыточных массивов независимых дисков)
Архитектура хранения (DAS, NAS, SAN)
Программно-заданные и виртуализированные Экосистемы
Облачные вычисления
Интернет вещей
2) Нефункциональные свойства
Количественные показатели надежности и эффективности
Стохастическое моделирование, модели, основанные на положении в пространстве
Оценка надежности: пространственное и комбинаторное моделирование
Оценка производительности и планирование мощности
Учебная литература и справочники:
- Kishor S. Trivedi. Probability and Statistics with Reliability, Queuing, and Computer Science Applications, John Wiley and Sons, New York, 2001. ISBN number 0-471-33341-7
- Ananth Grama, George Karypis, Vipin Kumar, Anshul Gupta. Introduction to Parallel Computing, 2/E. ISBN-10: 0201648652 • ISBN-13: 9780201648652, 2003 Addison-Wesley, 656 pp.
- Edward D. Lazowska, John Zahorjan, G. Scott Graham, Kenneth C. Sevcik. Quantitative System Performance Computer System Analysis Using Queueing Network Models (http://homes.cs.washington.edu/~lazowska/qsp/).
- Лекции
Презентация курса:
Курс включает 36 часов занятий в общей сложности, с сентября по декабрь 2015 года, как сообщается ниже. Каждое занятие длится 2 часа, и в основном будет проходить в ИТИСе. Некоторые занятия будут проведены удаленно. Обучающие упражнения будут высылаться периодически. Будут некоторые задания, которые в основном будут обсуждаться в ходе онлайн-классов, а также будет заключительный экзамен, состоящий из проекта, который будет разработан группами из 1 или 2 студентов.
Примерное расписание занятий (для согласования со студентами):
| Дата | Часы | Аудитория |
| Ср 23 сент | 17:00-19:00 | Будет определена (БО) |
| Сб 26 сент | 17:00-19:00 | БО |
| Ср 30 сент | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 3 окт | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 10 окт | 17:00-19:00 | Онлайн |
| Сб 17 окт | 17:00-19:00 | Онлайн |
| Ср 21 окт | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 24 окт | 17:00-19:00 | БО |
| Ср 28 окт | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 31 окт | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 7 нояб | 17:00-19:00 | Онлайн |
| Сб 14 нояб | 17:00-19:00 | Онлайн |
| Ср 18 нояб | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 21 нояб | 17:00-19:00 | БО |
| Ср 25 нояб | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 28 нояб | 17:00-19:00 | БО |
| Ср 2 дек | 17:00-19:00 | БО |
| Сб 5 дек | 17:00-19:00 | БО |
| Ср 9 дек | 17:00-19:00 | Онлайн |
| Сб 12 дек | 17:00-19:00 | Онлайн |
| Ср 16 дек | 17:00-19:00 | Онлайн |
| Сб 19 дек | 17:00-19:00 | Онлайн |
Компьютерные ресурсы: Нет специфических требований.
Лабораторные занятия: Для этого курса не предусмотрены лабораторные занятия.
Лабораторное оборудование: Для этого курса не требуется лабораторного оборудования.
Оценка: Задания (30%) и заключительный экзамен – проект (70%).