Datos Identificativos 2024/25
Asignatura (*) HPC na Nube Código 614473106
Titulación
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 1º cuadrimestre
Primeiro Optativa 6
Idioma
Castelán
Modalidade docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Departamento profesorado máster
Enxeñaría de Computadores
Coordinación
Pardo Martínez, Xoán Carlos
Correo electrónico
xoan.pardo@udc.es
Profesorado
Pardo Martínez, Xoán Carlos
Correo electrónico
xoan.pardo@udc.es
Web http://aula.cesga.es/courses/MASTERHPC7
Descrición xeral Desde fai varios anos, o uso de arquitecturas de computación paralelas foi un aspecto fundamental que permitiu o desenvolvemento de importantes áreas en múltiples campos da ciencia básica e aplicada. Con todo, o elevado custo dos sistemas paralelos tradicionais limitou o seu uso practicamente a grandes industrias e centros de investigación. Hai tempo que o uso de redes de computadores de baixo custo, así como a computación usando infraestruturas conectadas a través de Internet, representa unha alternativa práctica e barata aos grandes sistemas. Así, a Computación na Nube (Cloud Computing) xurdiu como un paradigma de computación distribuída que cambia o modo no que usamos os computadores, permitindo o acceso transparente, seguro e barato a enormes recursos computacionais desde calquera lugar do mundo.

O obxectivo principal desta materia é dar a coñecer o modelo de Cloud Computing, e como o mundo da Computación de Altas Prestacións pode utilizar o cloud para afrontar problemas que, ata o momento, estaban restrinxidos á súa resolución en grandes supercomputadores. Veranse diferentes exemplos de como é posible resolver problemas do ámbito da Computación de Altas Prestacións utilizando servizos e recursos distribuídos accesibles na nube.

Competencias / Resultados do título
Código Competencias / Resultados do título

Resultados de aprendizaxe
Resultados de aprendizaxe Competencias / Resultados do título
O alumno coñecerá os fundamentos da computación na nube e a virtualización de servizos. AP6
O alumno coñecerá e aprenderá a utilizar os servizos básicos proporcionados por algún dos principais provedores públicos de Cloud. AP1
AP6
CP1
O alumno coñecerá e saberá aplicar os principais paradigmas de programación distribuída utilizados na computación Cloud. AP1
AP6
BP2
CP1
O alumno coñecerá e aprenderá a utilizar os servizos e recursos accesibles na nube para preparar e executar aplicacións do ámbito da computación de altas prestacións. AP6
CP1
O alumno adquirirá a habilidade necesaria para a procura, selección e manexo de recursos (bibliografía, software, etc.) relacionados coa computación Cloud no ámbito da computación de altas prestacións. BP5
BP6

Contidos
Temas Subtemas
Introdución á computación na nube
Servizos de cómputo na nube: clusters virtuais
Modelos e frameworks de procesamento distribuído
Servizos para o procesamento distribuído na nube

Planificación
Metodoloxías / probas Competencias / Resultados Horas lectivas (presenciais e virtuais) Horas traballo autónomo Horas totais
Sesión maxistral A1 A6 24 0 24
Prácticas a través de TIC A1 A6 B2 B5 B6 C1 12 63 75
Traballos tutelados B2 B5 B6 0 40 40
Proba obxectiva A1 A6 B2 B6 2 0 2
 
Atención personalizada 9 0 9
 
*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
Prácticas a través de TIC Os alumnos abordarán a resolución de diversos problemas que lles permiten familiarizarse desde un punto de vista práctico coas cuestións expostas nas clases teóricas.
Traballos tutelados Proposta de traballos para a súa resolución de maneira autónoma por parte dos alumnos. Estes traballos permitiranlles aos alumnos profundar en aspectos do temario que lles interesen especialmente
Proba obxectiva Ao final do cuadrimestre realizarase un exame sobre os contidos da materia. Este exame busca determinar o grao de asimilación dos diferentes conceptos tratados nas clases teóricas e prácticas.

Atención personalizada
Metodoloxías
Traballos tutelados
Prácticas a través de TIC
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 da práctica concreta da que se trate.

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.

O profesorado da materia proporá un horario de titorías no que os alumnos poderán resolver calquera dúbida relacionada co desenvolvemento da mesma. Recomendarase aos alumnos o aproveitamento das titorías como parte fundamental do apoio á aprendizaxe.

Avaliación
Metodoloxías Competencias / Resultados Descrición Cualificación
Proba obxectiva A1 A6 B2 B6 Ao final do cuadrimestre realizarase un exame sobre os contidos da materia. A proba poderá conter preguntas tipo test, de resposta breve ou resolución de exercicios relacionados coa temática tratada nas sesións maxistrais e nas prácticas de laboratorio. 40
Traballos tutelados B2 B5 B6 Os traballos tutelados serán sobre algún tema a convir entre o alumno e o profesor. Valorarase o cumprimento das especificacións, a orixinalidade, a contribución persoal, a metodoloxía e rigorosidade e a presentación de resultados. Aqueles traballos de excelente calidade poderán optar ata 1,5 puntos adicionais que se engadirán á nota final. 15
Prácticas a través de TIC A1 A6 B2 B5 B6 C1 Os alumnos abordarán a resolución de diversos problemas propostos na aula de informática. Deberán realizar traballos nos que se presenten os resultados obtidos. Varios destes traballos serán de entrega obrigatoria e outros opcionais, que permitirán subir a nota. Para facilitar a organización das prácticas, estas dividiranse en bloques que serán avaliados por separado. Todos os traballos deberán ser entregados antes das datas que se especificarán e deberán cumprir uns requisitos mínimos de calidade para ser avaliados. Valorarase o grao de cumprimento das especificacións, a metodoloxía e rigorosidade e a presentación de resultados. 45
 
Observacións avaliación

Para superar a materia, debe conseguirse unha puntuación mínima de 4 puntos en cada bloque de practicas de laboratorio e máis no exame e unha nota media ponderada igual ou superior a 5. 

Os alumnos que non sexan de nova matrícula poden conservar as notas dos bloques de prácticas e do traballo tutelado do curso anterior nas que obtiveran unha puntuación mínima de 5 sobre 10.

Segunda oportunidade (Xullo) e extraordinaria: 

A valoración será igual que na primeira oportunidade. Os alumnos que non entregaron os traballos propostos na primeira oportunidade deberanos entregar antes da data da proba obxectiva. 

Condición para cualificación de Non Presentado: 

Non presentar ningunha práctica e non presentarse ao exame.

OUTROS

Todos os aspectos relacionados con “dispensa académica”, “dedicación ao estudo”, “permanencia” e “fraude académica” rexeranse de acordo coa normativa académica vixente da UDC


Fontes de información
Bibliografía básica

- Manvi, S. Shyam, G. Cloud Computing: Concepts and Technologies (2021). CRC Press. ISBN: 978-1-00-033795-2

- White, T. Hadoop: The Definitive Guide, Storage and Analysis at Internet Scale, 4ª edición (2015). O'Reilly Media.

- B. Chambers, M. Zaharia, "Spark: The Definitive Guide", O'Reilly, 2018

Bibliografía complementaria

- Foster, I. and Gannon, D.B. Cloud Computing for Science and Engineering (2017). The MIT Press.

- Edson Borin, Lúcia Maria A. Drummond, Jean-Luc Gaudiot, Alba Melo, Maicon Melo Alves, Philippe Olivier Alexandre Navaux. High Performance Computing in Clouds: Moving HPC Applications to a Scalable and Cost-Effective Environment (2023), Springer.

- Zaharia, M., Karau, H., Konwinski, A. y Patrick Wendell. Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis (2015), O'Reilly Media.

- Karau, H., Warren, R,. High Performance Spark: Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark, (2017). O'Reilly Media.


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente
Programación Paralela/614473102

Materias que se recomenda cursar simultaneamente
Infraestruturas de Altas Prestacións/614473104

Materias que continúan o temario
Análise de Datos con HPC/614473108

Observacións

Debido á forte interrelación entre a parte teórica e a parte práctica, e á progresividade na presentación de conceptos moi relacionados entre si na parte teórica, é aconsellable adicar un tempo de estudo ou unha revisión semanal.



(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías