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Mário M. Freire
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Computação na Cloud / Cloud Computing 2019/2020
Mestrado em Engenharia Informática / MS in Computer Science and Engineering
"Be. If you can not be a pine on the top of a hill, be a bush in the valley but be the best bush to the stream bank. Be a branch if you can not be a tree. If you can not be a branch, be a little grass and give joy to some way. If you can not be a highway, Be just a path, if you can not be the sun, be a star. It is not by size that you will have success or failure ... But be the best in whatever you are."
Pablo Neruda (1904-1973), Chilean poet-diplomat and politician.
Objetivos Gerais, Avaliação e Bibliografia / Course Description, Evaluation and Grading and Bibliography
Objetivos de Aprendizagem / Learning Outcomes
O objetivo da unidade curricular consiste em dotar os estudantes de uma perspetiva ampla e integradora da computação em nuvem. No final da unidade curricular o estudante deve ser capaz de sistematizar uma abordagem vertical às diversas tecnologias de computação em nuvem, que ofereça às aplicações e serviços maior flexibilidade, melhor utilização de recursos, maior escalabilidade e adaptabilidade e redução de custos. O estudante deve ser capaz de desenvolver aplicações e sistemas, escaláveis e fiáveis, para computação na nuvem.
The aim of the course is to provide students with a broad and integrative perspective of cloud computing. At the end of the course, students should be able to systematize a vertical approach to the various cloud computing technologies that offer applications and services greater flexibility, better resource utilization, greater scalability and adaptability, and cost reduction. Students should be able to develop scalable and reliable applications and systems for cloud computing..
Programa / Syllabus
Perspetiva geral sobre a adoção de tecnologias de computação em nuvem. Computação em nuvem e modelos de serviços. Plataformas de nuvem públicas. Características de plataformas grid e para a nuvem. Paradigmas de programação paralela e distribuída. Suporte de programação em Google App Engine/Google Cloud Platform. Programação em Amazon AWS. Suporte de programação em Microsoft Azure. Software para ambientes de computação em nuvem. Desempenho de sistemas distribuídos e em nuvem.
Perspective on the adoption of cloud computing technologies. Cloud computing and service models. Comparison of public cloud platforms. Features of grid and cloud platforms. Parallel and distributed programming paradigms. Programming support of Google App Engine. Programming on Amazon AWS. Microsoft Azure programming support. Cloud software environments. Performance of distributed and cloud systems.
Métodos e Critérios de Avaliação / Evaluation and Grading
Teste de avaliação de conhecimentos/Exame: 40%.
Trabalho teorico-prático: 20%.
Projeto laboratorial: 40% (Relatório: 20%, Discussão: 20%).
Teste de avaliação de conhecimentos/Exame: Teste com consulta com duração de 1 hora; Teste constituído por 20 perguntas com 4 opções das quais apenas uma está correta; Respostas erradas não descontam sobre a pontuação dessas questões.
Trabalho teórico-prático: Trabalho realizado em grupo, sendo cada grupo constituído por 2 estudantes; Deve ser elaborado um relatório sobre um tema para exploração experimental.
Projeto laboratorial ou de campo: Trabalho laboratorial realizado em grupo durante as aulas práticas, sendo cada grupo constituído (no máximo) por 2 estudantes. O relatório deste trabalho é apresentado e discutido na aula prática, sendo a nota de cada estudante atribuída individualmente
Written test/Exam: 40%.
Theorectical-pratical work: 20%.
Laboratory project: 40% (Report: 20%, Discussion: 20%).
Written test/Exam: Test with closed book with duration of 1 hour; The test comprises 20 questions with four options of which only one is correct; Wrong answers do not discount on the score of a given question.
Theorectical-pratical work: Work to be carried out in a group, each group consisting of 2 students; A report on a theme for exploration should be drawn up; The report will be evaluated based on the quality, breadth, depth and value of synthesis in the context of the theme.
Laboratory project: Work to be carried out in group during practical lectures, each group consisting of 2 students. The report of this work is presented and discussed in a practical lecture, being each student grade assigned individually.
Trabalho Teorico-Prático/Theorectical-Pratical Work
Enunciado do Projeto Laboratorial 1 – Desenvolvimento de uma aplicação para dois ambientes em nuvem e comparação das duas soluções tecnológicas
O relatório deve ser escrito usando o template do IEEE disponível abaixo e deve ter, no máximo, 8 páginas.
Template de Artigos de Conferência do IEEE
Uma Estrutura Possível para o Relatório: Abstract. I. Introdução. II. Perspetiva Geral Sobre as Nuvens Adotadas. III. Aplicação a Alojar em Cada Nuvem. IV. Configuração e Instalação da Aplicação em Cada Nuvem. V. Comparação das Duas Soluções Adotadas. VI. Conclusões. Referências.
Projeto Laboratorial
Enunciado do Projeto Laboratorial 2 – Desempenho da plataforma Apache Flink
Template e Estrutura do Relatório do Projeto
Template de Artigos de Conferência do IEEE
Estrutura do Relatório do Projeto em 8 Páginas:
Título (<8 palavras): deve centrar-se no tópico, ser curto, claro e eye-catching; Autores e filiações (em 1-2 linhas após o título).
Abstract (<100 ~ 150 palavras): deve explicitar os objetivos da investigação, resumir os resultados da investigação e destacar as contribuições inovadoras, se as houver.
Introdução (incluindo o título, abstract) (1 página): deve motivar os leitores para ler o resto do artigo e prepará-los com o background necessário.
Arquitetura, algoritmos, métodos, protocolos, resultados analíticos e exemplo ilustrado, etc. (2 páginas).
Configuração experimental (2 página): arquitetura do sistema implementado, detalhes de instalação e configuração, benchmarks e conjunto de dados utilizado.
Resultados experimentais 2 páginas): em figuras ou tabelas e respetivas interpretações e análise de desempenho.
Conclusões e Referências (1 página): Conclusões e lista de artigos relevantes referenciados no texto.
Bibliografia de Apoio à Unidade Curricular / Bibliography
Distributed and Cloud Computing: From Parallel Processing to the Internet of Things, Kai Hwang, Jack Dongarra, Geoffrey C. Fox (Authors), Morgan Kaufmann, 1st edition, 2011, ISBN-13: 978-0123858801, 672 pages.
Guide to Reliable Distributed Systems: Building High-Assurance Applications and Cloud-Hosted Services, Kenneth P. Birman (Author), Springer, 2012, ISBN-13: 978-1447124153, 730 pages.
Cloud Computing: A Hands-On Approach, Arshdeep Bahga, Vijay Madisetti (Authors), Vijay Madisetti, 2014, ISBN-13: 978-0996025508, 456 pages.
Plano das Aulas Teóricas / Schedule
Os slides das aulas, competências a adquirir em cada módulo e um teste de avaliação no fim de cada módulo estão disponíveis no Moodle da UBI.
Aula 1 (fevereiro 21, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Apresentação do professor aos estudantes. Indicação do horário de atendimento e da localização do gabinete do professor. Objectivos da unidade curricular e competências a adquirir. Conteúdos programáticos. Método de avaliação. Bibliografia de apoio à unidade curricular. Planeamento das aulas teóricas. Marcação da data da frequência.
Aula 2 (fevereiro 28, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Perspetiva global sobre a adoção das tecnologias de computação em nuvem.
Aula 3 (março 6, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Computação na Cloud, Modelos de Serviços e Projeto de Datacenters.
Modelos de sistema para computação distribuída e na cloud. Clouds públicas, privadas e híbridas; Ecosistema cloud e tecnologias de suporte; Modelos de Serviços: Infrastructure-as-a-Service, Platform-as-a-Service, Software-as-a-Service, Anything-as-a-Service, Serverless computing.
Aula 4 (março 13, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Plataformas de Cloud Públicas.
Clouds públicas e oferta de serviços; Comparação de plataformas de cloud públicas: IBM BlueCloud/Bluemix, Amazon Web Services (AWS), Google App Engine (GAE), Microsoft Windows Azure, Salesfource Force.com.
Aula 5 (março 20, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Características de Plataformas Grid e Cloud.
Capacidades da cloud e características das plataformas; Aspetos comuns a grids e clouds; Cracterísticas de dados e base de dados; Suporte de programação e ambientes de execução.
Aula 6 (março 27, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Paradigmas de Programação Paralela e Distribuída.
Computação paralela e paradigmas de programação; MapReduce, Twister e Iterative MapReduce; Hadoop Library do Apache; Dryad e DryadLINQ da Microsoft; Linguagens de alto-nível Sawzall e Pig Latin; Aplicações de mapeamento para sistemas paralelos e distribuídos.
Aula 7 (abril 3, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Paradigmas de Programação Paralela e Distribuída.
Computação paralela e paradigmas de programação; MapReduce, Twister e Iterative MapReduce; Hadoop Library do Apache; Dryad e DryadLINQ da Microsoft; Linguagens de alto-nível Sawzall e Pig Latin; Aplicações de mapeamento para sistemas paralelos e distribuídos.
Aula 8 (abril 17, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Suporte de Programação em Google App Engine.
A plataforma de cloud pública Google App Engine; Programação em Google App Engine; Google File System (GFS); BigTable, Google's NOSQL system; Chubby, Google's Distributed Lock Service.
Aula 9 (abril 24, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Suporte de Programação em Google App Engine.
A plataforma de cloud pública Google App Engine; Programação em Google App Engine; Google File System (GFS); BigTable, Google's NOSQL system; Chubby, Google's Distributed Lock Service.
Aula 10 (maio 8, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Realização e correção da frequência.
Aula 11 (maio 15, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Programação em Amazon AWS.
A plataforma de cloud pública Amazon Web Services (AWS), Programação em Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3), Amazon Elastic Block Store (EBS), SimpleDB e Amazon DynamoDB, AWS Lambda, monitorização de recursos e aplicações e escalabilidade (CloudWatch, Auto Scaling).
Aula 12 (maio 22, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Programação em Amazon AWS.
A plataforma de cloud pública Amazon Web Services (AWS), Programação em Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3), Amazon Elastic Block Store (EBS), SimpleDB e Amazon DynamoDB, AWS Lambda, monitorização de recursos e aplicações e escalabilidade (CloudWatch, Auto Scaling).
Aula 13 (maio 29, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Ambientes de Software Cloud Emergentes.
Open source Eucalyptus e Nimbus; OpenNebula, Sector/Sphere e OpenStack; Manjrasoft Aneka Cloud e Appliances.
Aula 14 (junho 5, 2020, 09:00-11:00, sala 6.27).
Sumário: Desempenho de Sistemas Distribuidos e Cloud.
Data-intensive scalable computing; Métricas de desempenho para sistemas HPC/HTC (High Performance/High Throughput Computing); Qualidade de serviço em computação na cloud; Benchmarking MPI, Azure, EC2, MapReduce e Hadoop.
“One of the problems of being a pioneer is you always make mistakes and I never, never want to be a pioneer. It’s always best to come second when you can look at the mistakes the pioneers made”.
Seymour Cray (1925-1996), Public Lecture at Lawrence Livermore Laboratories on the introduction of the CRAY-1, 1976.
Last update: 2020/02/20.