NT533 - Hệ tính toán phân bố
Tài liệu môn học
Mô tả môn học
Số tín chỉ: 3
- Lí thuyết: 2
- Thực hành: 1
Điều kiện đăng ký
Môn học trước | Môn học tiên quyết |
---|---|
Hệ số điểm
QT | GK | TH | CK |
---|---|---|---|
Điểm quá trình được tính thông qua điểm danh và đồ án.
Lý thuyết
- Introduction to Cloud Computing
- Platform as a Service
- PaaS Techniques
- Apache Hadoop and Spark
- IaaS,PaaS, SaaS case study
Note: Trình tự cụ thể sẽ được cập nhật sau. Các bạn xem thêm trong link Folder Drive để nắm chi tiết.
Thực hành
- Lab01 - OPENSTACK – WEB UI
- Lab02 - OPENSTACK – APIs
- Lab03 - Cơ bản về Docker
- Lab04 - KUBERNETES
- Lab05 - Lightweight Kubernetes
- Lab06 - TRIỂN KHAI MESOS SPARK-LẬP TRÌNH XỬ LÝ SONG SONG
Đồ án
Đồ án thực hiện theo nhóm tối đa 04 thành viên. Các buổi đầu môn học, giảng viên sẽ cho các bạn một danh sách các đề tài mà các bạn có thể lựa chọn thực hiện cho đồ án của mình. Nhìn chung, đề tài đồ án xoay quanh việc sử dụng các framework, nền tảng mã nguồn mở để xây dựng và triển khai một hệ thống tính toán phân bố.
Hình thức thi
Không thi giữa kỳ, chỉ có thi cuối kỳ tập trung. Thi cuối kỳ không được sử dụng tài liệu, thời gian làm bài 90 phút, bao gồm 2 phần:
- Trắc nghiệm: 30 - 40 câu (6đ)
- Tự luận: 2-3 câu (4đ)
- Có câu đưa ra giải pháp.
Nội dung thi cuối kỳ:
- Intro, Laws, clustering, Grid …
- Cloud computing:
- IaaS: Server virtualization Network virtualization Storage virtualization ==> Openstack, Enue
- PaaS: Azure (Case study)
- SaaS:
- Hadoop:
- MapReduce
- HDFS
- DFS
- HBase
- Tài liệu khác:
- Tất cả slide.
- Ebook: Distributed system (4th) Cloud computing: Pricipel and Paradigram
- Bài tập trên lớp
- Bài Labs
- Đồ án ( Trong list đồ án ): OpenNebula (IaaS) Eucalyptus (IaaS) Apache CloudStack (IaaS) OpenStack (IaaS) AppScale (PaaS) OpenFaaS (FaaS) Apache OpenWhisk (FaaS) Hadoop/Spark
Thông tin khác
- Môn học này dành cho các bạn có định hướng DevOps, System Admin. Các bạn sẽ được thực chiến với các loại công nghệ như Cloud (Openstack của trường), Container (Docker, K8s, K3s), Distributed Computing (Apache Spark).
- Một lưu ý dành cho phần đồ án: Hãy phân tích thật kỹ các thành phần trong hệ thống đã triển khai, nêu rõ các ưu nhược điểm tồn tại trong hệ thống của mình.
- TriLD: “Đọc Doc trước khi dùng, và đọc Log sau khi sử dụng”