Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
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4313136 Modelización para la Ciencia y la Ingeniería / Modelling for Science and Engineering | OT | 0 | 1 |
Se recomienda tener conocimientos de programación Python y conocer el uso de sistemas Linux para el desarrollo de proyectos.
Los objectivos del módul son los siguientes:
Al final de las sesiones de teoría y de laboratorio, los estudiantes deberían tener suficientes conocimientos para enteder los requerimientos de un problema de análisis de datos en un contexto industrial. Deben poder elegir una combinación de herramientas y diseñar una solución para un problema de datos concreto
T1: Introduction to Distributed Systems and large data processing systems (2 hours)
T2: Cloud computing (2 hours)
T3: Cluster and supercomputer infraestructures (12 jours)
T4: Cloud Networking and Virtual Private Clouds (9 hours)
T5: Fault tolerance systems (9 hours)
T6: Database Cloud project: relational and DynamoDB implementations (9 hours)
T7: Serverless services and Lambda (9 hours)
La metodologia de trabajo combinan el desarrollo en classe y sesiones de resolución de problemas en les sessions de laboratori.
La metodología planificada y la propuesta de actividades de evaluación puede ser modificada dependiendo de las restricciones a las actividades presenciales debido a actualizaciones de las normativas de salud.
Las clases y los laboratorios virtuales se realizarán en espacios virtuales Teams. Los estudiantes recibirán una invitación en el campus virtual para acceder a estos espacios virtuales. La planificación de las sesiones de laboratorio se publicará a principio de curso y se utilizarán estos espacios virtuales para el desarrollo de los laboratorios prácticos. Los estudiantes usarán un entorno Linux durante todo el curso.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Laboratorio | 24 | 0,96 | 1, 2, 8, 7, 5, 4 |
Teoria | 38 | 1,52 | 1, 2, 3, 6, 7, 9, 4 |
Tipo: Autónomas | |||
Desarrollo de ejercicios prácticos | 62 | 2,48 | 1, 2, 7, 5 |
La avaluación de la assignatura se realitzará considerabdi la combinación del trabajo desarrollado en les sessiones de laboratori y el examen final
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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ELB Lab | 20% | 6 | 0,24 | 1, 3, 6, 8, 7, 5 |
Laboratorio Infrastructura | 20% | 6 | 0,24 | 1, 3, 6, 8, 7 |
Lambda Lab | 20% | 4 | 0,16 | 1, 2, 3, 8, 7, 9, 4 |
RDS Lab | 20% | 6 | 0,24 | 1, 2, 3, 6, 7, 9, 4 |
VPC Lab | 20% | 4 | 0,16 | 1, 2, 6, 7, 5 |
A. Wittig, M. Wittig. "Amazon Web Services in Action", Manning, 2nd Edition, 2018.
G. Coulouris, J. Dollimore and T. Kinderg, "Distributed Systems. Concepts and design ", Addison-Wesley, 5th edition, 2012.
Bell, Charles; Kindahl, Mats; Thalmann, Lars. "MySQL High Availability". O'Reilly, 2010.
Chang, Fay, et al. "Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data." OSDI, 2006
Dewitt, David, and Jim Gray. "Parallel Database Systems: The Future of High Performance Database Processing." Communications of the ACM 35, no. 6 (1992): 85-98
Schwartz, Baron; Zaitsev, Peter; Tkachenko, Vadim; Zawodny, Jeremy D.; Lentz, Arjen; Balling, Derek J. "High Performance MySQL", O'Reilly, 2008.
Seyed M. M. "Saied" Tahaghoghi and Hugh E. Williams. Learning MySQL. O’Reilly, 2006
Nathan Haines. “Beginning Ubuntu for Windows and Mac Users”. Apress 2015. recurso electrónico en la biblioteca de la UAB
William E. Shotts. “The Linux Command Line”. Second Internet Edition. 2013. http://linuxcommand.org/tlcl.php
Dan C. Marinescu. “Cloud Computing. Theory and Practice”. Morgan-Kaufmann. 2018.
R. Buyya, R. N. Calheiros, A. V. Dastjerdi. “Big data. Principles and paradigms”. Morgan-Kaufmann. 2016.
En la asignatura se trabajará con las versiones más actualizadas de los siguientes sistemas y herramientas:
-Ubuntu Linux
-SLURM
-Linux development environment