Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
Mestrado Universitario en Computación de Altas Prestacións |
Asignaturas |
Computación en Sistemas Distribuídos |
Contenidos |
|
|
Datos Identificativos | 2014/15 | |||||||||||||
Asignatura | Computación en Sistemas Distribuídos | Código | 614473009 | |||||||||||
Titulación |
|
|||||||||||||
Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Máster Oficial | 1º cuatrimestre |
Primero | Obligatoria | 3 | ||||||||||
|
Tema | Subtema |
1. Introducción a las arquitecturas distribuídas |
a. Sistemas distribuídos b. Computación a gran escala: Grid y Cloud Computing |
2. Computación Grid | i. Introducción * Descripción y componentes de un Grid * Ejemplos de aplicaciones e infraestructuras Grid: ESG, NeesGrid, LCG * Middleware, organizaciones y estándares Grid: OGF, WSI, OGSA ii. Middleware Grid: Globus Toolkit * Conceptos básicos sobre Globus * Conceptos básicos de seguridad en entornos Grid: PKI, certificados X.509, proxies, etc. * Componentes de Globus: seguridad, ejecución, información, etc. |
3. Computación Cloud | i. Introducción * Conceptos generales * Modelos de servicio: SaaS, PaaS, IaaS * Modelos de despliegue: Público, Privado, Híbrido * Beneficios, riesgos y oportunidades * Casos de estudio ii. IaaS (Infraestructura como servicio) * 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. Procesamiento de grandes datos (Big Data) en la nube | i. Concepto de Big Data ii. Desafíos del Big Data * Almacenamiento del Big Data: bases de datos NoSQL * Procesamento del Big Data ii. El Big Data y la nube |
5. Gestión del Big Data | i. Introducción al modelo de programación MapReduce * Ejemplos de aplicaciones * Ejecución y optimizaciones de aplicaciones MapReduce * MapReduce en la nube ii. Implementaciones MapReduce: Hadoop * Introducción a Hadoop * Hadoop Distributed Filesystem * Aplicaciones MapReduce con Hadoop * Instalación de un cluster Hadoop iii. Ecosistema Hadoop * Introducción al ecosistema Apache Hadoop * Programación MapReduce de alto nivel: Pig, Hive * Base de datos sobre HDFS: HBase * Otras tecnologías: Zookeeper, HCatalog, Oozie, ... |
|