Gestión y Desarrollo de Aplicaciones en la Nube
Código: 44735 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 4318303 Investigación e Innovación en Ciencia e Ingeniería Basadas en Computadores | OT | 0 | 2 |
Contacto
- Nombre:
- Antonio Miguel Espinosa Morales
- Correo electrónico:
- antoniomiguel.espinosa@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consutarlo a través de este enlace. Para consultar el idioma necesitará introducir el CÓDIGO de la asignatura. Tenga en cuenta que la información es provisional hasta el 30 de noviembre del 2023.
Equipo docente
- Remo Lucio Suppi Boldrito
- Pedro Luis Pons Pons
Prerrequisitos
Se recomienda tener conocimientos de programación Python y conocer el uso de sistemas Linux para el desarrollo de proyectos.
Objetivos y contextualización
Los objectivos del módul son los siguientes:
- Dar soluciones a problemas de análisis de datos con herramientas de código abierto
- Dar soluciones a problemas de análisis de datos
- Entender las limitaciones de las herramientas de gestión de datos para seleccionar las herramientas necesarias para un determinado problema
- Aprender metodologías de consulta en gestores de datos de cada tecnología
- Utilizar herramientas de Computación Cloud para solucionar problemas de análisis de datos
- Aplicar una metodología de análisis de datos para resolver problemas prácticos
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
Resultados de aprendizaje
- CA14 (Competencia) El graduado o graduada será capaz de diseñar sistemas fiables, eficientes y seguros de procesamiento y almacenamiento de datos, usando tecnologías en la nube.
- CA15 (Competencia) El graduado o graduada será capaz de desarrollar proyectos de investigación innovadores ante nuevos retos científicos e ingenieriles a partir de tecnologías en la nube.
- KA19 (Conocimiento) Describir los principios de arquitectura para explicar las aplicaciones en la nube y organizar sus servicios.
- KA20 (Conocimiento) Identificar los principales servicios de los sistemas de computación en la nube.
- SA24 (Habilidad) Desarrollar sistemas de cómputo basados en recursos en la nube.
- SA25 (Habilidad) Desarrollar una arquitectura de aplicación en la nube sobre servicios privados o públicos, gestionando los requerimientos de recursos, costes y seguridad.
- SA26 (Habilidad) Evaluar un prototipo de aplicación en sistemas en la nube con respecto a los requerimientos de coste, recursos, seguridad y mantenimiento en el tiempo.
Contenido
1. Introducción al Cloud Computing: beneficios, retos y riesgos.
2. Modelos de Cloud Computing: Infraestructura / Plataforma / Software como Servicio.
3-Cloud privados virtuales y configuración de redes de instancias
4-Servicios básicos de cómputo
5-Servicios básicos de almacenamiento
6-Elasticidad y escalabilidad
7-Evaluación de costes: Total Cost of Ownership
Metodología
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.
La planificación de las sesiones de laboratorio se publicará a principio de 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.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Laboratorio | 26 | 1,04 | CA14, KA19, KA20, SA24, SA25, SA26, CA14 |
| Teoria | 38 | 1,52 | CA14, CA15, KA19, KA20, CA14 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Desarrollo de ejercicos prácticos de laboratorio | 62 | 2,48 | CA14, KA20, SA24, SA25, SA26, CA14 |
Evaluación
La evaluación de la asignatura se realizará considerando las entregas de los trabajos desarrollados en les sessiones de laboratorio.
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Computational lab | 40% | 6 | 0,24 | CA14, KA19, KA20, SA24, SA25 |
| Elasticity lab | 20% | 6 | 0,24 | CA14, CA15, KA19, SA26 |
| TCO lab | 20% | 6 | 0,24 | CA14, KA19, KA20, SA24, SA26 |
| VPC lab | 20% | 6 | 0,24 | CA14, KA20, SA24, SA25 |
Bibliografía
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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
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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.
Software
En la asignatura se trabajará con las versiones más actualizadas de los sistemas y herramientas Ubuntu Linux. Se configurará una sesión local de WSL para Windows 11 durante las primeras sesiones de laboratorio.