Competencias do título |
Código
|
Competencias da titulación
|
A5 |
Coñecer as arquitecturas emerxentes no campo da supercomputación. |
A6 |
Analizar, deseñar e implementar algoritmos e aplicacións paralelas eficientes. |
A7 |
Adquirir coñecementos sobre as tecnoloxías de virtualización: instalación, configuración e utilización. |
A8 |
Coñecer as tecnoloxías e ferramentas dispoñibles para a computación en sistemas distribuidos sobre unha rede e o procesamiento de intentes cantidades de datos. |
A12 |
Coñecer as tendencias en supercomputación así como a súa utilización práctica nos sectores industrial, académico e público. |
B1 |
Aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornos novos ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo. |
B4 |
Aplicar habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que deberá de ser en gran medida autodirigido ou autónomo. |
B7 |
Capacidade de organización e planificación. |
B9 |
Usar as novas tecnoloxías. |
B10 |
Buscar e seleccionar a información útil necesaria para resolver problemas complexos, manexando con soltura as fontes bibliográficas do campo. |
C1 |
Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma. |
C2 |
Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro. |
C3 |
Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
C6 |
Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) |
Competencias da titulación |
Habilidade para a procura, selección e manexo de recursos (bibliografía, software, etc.) relacionados coa computación Grid e Cloud |
AI5 AI7 AI12
|
BI4 BI7 BI10
|
CM1 CM2 CM3 CM6
|
Coñecer e saber utilizar as ferramentas básicas a nivel de usuario dispoñibles en contornas Grid e Cloud
|
AI7 AI8
|
BI1 BI7 BI9
|
|
Coñecer e saber utilizar algunha das ferramentas dispoñibles para preparar e executar aplicacións científicas en contornas Grid e Cloud |
AI6 AI7 AI8
|
BI7 BI9
|
|
Xestionar a seguridade nunha contorna Grid |
AI8
|
BI1 BI9
|
|
Instalar e configurar unha contorna Grid. |
AI5 AI8
|
BI1 BI9
|
|
Instalar e configurar unha contorna de virtualización |
AI5 AI7 AI8
|
BI1 BI9
|
CM3
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
1. Introdución ás arquitecturas distribuídas
|
a. Sistemas distribuídos
b. Computación a grande escala: Grid e Cloud Computing |
2. Computación Grid |
i. Introdución
* Descrición e compoñentes dun Grid
* Exemplos de aplicacións e infraestruturas Grid: ESG, NeesGrid, LCG
* Middleware, organizacións e estándares Grid: OGF, WSI, OGSA
ii. Middleware Grid: Globus Toolkit
* Conceptos básicos sobre Globus
* Conceptos básicos de seguridade en contorna Grid: PKI, certificados X.509, proxies, etc.
* Compoñentes de Globus: seguridade, execución, información, etc. |
3. Computación Cloud |
i. Introdución
* Conceptos xerais
* Modelos de servizo: SaaS, PaaS, IaaS
* Modelos de despregue: Público, Privado, Híbrido
* Beneficios, riscos e oportunidades
* Casos de estudo
ii. IaaS (Infraestrutura como servizo)
* Oferta de provedores públicos
* Tecnoloxías de virtualización
* Estándares: OVF, OCCI, CDMI, ...
* Middleware Open-Source para Clouds privados: OpenNebula, OpenStack, CloudStack, Eucaliptus, ...
iii. Exemplo de IaaS
* Servizos básicos proporcionados
* Servizos específicos: clusters virtuais, servizos para HPC,... |
4. Procesamento de grandes datos (Big Data) na nube |
i. Concepto de Big Data
ii. Desafíos do Big Data
* Almacenamento do Big Data: bases de datos NoSQL
* Procesamento do Big Data
ii. O Big Data e a nube |
5. Xestión do Big Data |
i. Introdución ao modelo de programación MapReduce
* Exemplos de aplicacións
* Execución e optimizacións de aplicacións MapReduce
* MapReduce na nube
ii. Implementacións MapReduce: Hadoop
* Introdución a Hadoop
* Hadoop Distributed Filesystem
* Aplicacións MapReduce con Hadoop
* Instalación de un cluster Hadoop
iii. Ecosistema Hadoop
* Introdución ao ecosistema Apache Hadoop
* Programación MapReduce de alto nivel: Pig, Hive
* Base de datos sobre HDFS: HBase
* Outras tecnoloxías: Zookeeper, HCatalog, Oozie, ... |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
7 |
7 |
14 |
Traballos tutelados |
1.5 |
20 |
21.5 |
Prácticas de laboratorio |
15 |
22.5 |
37.5 |
|
Atención personalizada |
2 |
0 |
2 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
Nas que se exporá o contido teórico do temario incluíndo exemplos ilustrativos e co soporte de medios audiovisuais. O alumno disporá do material de apoio (apuntamentos, copias das transparencias, artigos, etc.) con anterioridade e o profesor promoverá unha actitude activa, recomendando a lectura previa dos puntos do temario a tratar en cada clase, así como realizando preguntas que permitan aclarar aspectos concretos e deixando cuestións abertas para a reflexión do alumno. |
Traballos tutelados |
Formulación de casos de estudo avanzados para a súa resolución individual por parte dos alumnos. Estes casos de estudo permitirán aos alumnos profundar en aspectos do temario que lles interesen especialmente e que non se puideron tratar en profundidade durante as sesións maxistrais. |
Prácticas de laboratorio |
Nas que o alumno verá o funcionamento na práctica dalgúns dos contidos teóricos vistos nas clases maxistrais. Nestas prácticas o alumno utilizará diferentes ferramentas propostas polo profesor que lle permitirán profundar e afianzar os seus coñecementos sobre diferentes aspectos da computación Grid e Cloud. As prácticas poderían realizarse en grupos en función da dispoñibilidade dos medios necesarios para a súa realización. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Prácticas de laboratorio |
Traballos tutelados |
Sesión maxistral |
|
Descrición |
A atención personalizada durante as prácticas servirá para orientar e comprobar o traballo que os alumnos vaian realizando segundo as indicacións que se lles proporcionen, dependendo do traballo concreto.
Para a realización dos traballos tutelados os profesores proporcionarán as indicacións iniciais necesarias, bibliografía para consulta e realizarán un seguimento dos avances que o alumno vaia realizando para ofrecer as orientacións pertinentes en cada caso, de modo que se asegure a calidade dos traballos de acordo aos criterios que se indiquen.
Todos os profesores da materia proporán ademais un horario de titorías no que os alumnos poderán resolver calquera dúbida relacionada co desenvolvemento da mesma. Recomendarase aos alumnos a asistencia a titorías como parte fundamental do apoio á aprendizaxe. |
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Descrición
|
Cualificación
|
Prácticas de laboratorio |
Realizaranse prácticas individuais. As condicións para a súa realización e valoración serán as indicadas con anterioridade polo profesor e dependerán dos recursos dispoñibles. |
60 |
Traballos tutelados |
O alumno realizará un traballo individual seguindo as indicacións do profesor que o orientará sobre que aspectos se terán en conta na avaliación. |
40 |
|
Observacións avaliación |
Terase tamén en conta na avaliación o seguimento continuado das sesións maxistrais e actividades propostas así como a participación activa nas mesmas.
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
Toby Velte, Anthony Velte, Robert C. Elsenpeter (2009). Cloud Computing, A Practical Approach. McGraw-Hill
Barry Wilkinson (2009). Grid Computing: Techniques and Applications. CRC Press
Tom White (2011). Hadoop: The Definitive Guide. MapReduce for the Cloud, 2º ed.. O’Reilly
Frederic Magoules, Jie Pan, Kiat-An Tan, Abhinit Kum (2009). Introduction to Grid Computing. Chapman & Hall |
|
Bibliografía complementaria
|
Borja Sotomayor, Lisa Childers (2006). Globus Toolkit 4: Programming Java Services. Morgan Kaufmann
Anirban Chakrabarti (2007). Grid Computing Security. Springer
Chuck Lam (2011). Hadoop in Action. Manning
L. George (2011). HBase: The Definitive Guide. O'Reilly
E. Capriolo, D. Wampler, J. Rutherglen (2012). Programming Hive. O'Reilly
Alan Gates (2011). Programming Pig. O'Reilly
Jeanna Matthews, Eli M. Dow, Todd Deshane, Wenjin Hu, Jeremy Bongio, Patrick F. Wilbur, Brendan John (2008). Running Xen: A Hands-On Guide to the Art of Virtualization. Pearson Education
Ian Foster, Carl Kesselman (2004). The Grid 2: Blueprint for a new Computing Infrastructure. Morgan Kaufmann
Bernard Golden (2008). Virtualization For Dummies. Willey |
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Arquitectura e Tecnoloxía de Computadores/614473001 | Arquitectura e Tecnoloxía de Supercomputadores/614473002 | Programación Paralela/614473004 | Administración de Sistemas I/614473010 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
|
Materias que continúan o temario |
|
Observacións |
Para os fundamentos básicos desta materia recoméndase utilizar o material recomendado polos profesores (textos, apuntamentos, artigos, etc.), co fin de que a atención do alumno non se disperse ante a gran cantidade de recursos bibliográficos existentes en Internet sobre o tema. Con todo, para os contidos avanzados da materia, así como para a realización do traballo tutelado, recoméndase a procura e selección de recursos en Internet, debido á rápida evolución dos contidos que a materia trata (non así os seus fundamentos básicos) e para dispor dunha maior riqueza nas fontes documentais. |
|