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Ingegneria Informatica (Anno Accademico 2018/2019) - Big Data

Metodi e strumenti cloud per i big data


CFU: 6
Lingua contenuti:Italiano
Descrizione dell'insegnamento
Il corso intende fornire gli strumenti concettuali e progettuali che permettano al discente di acquisire una comprensione del Cloud Computing e delle sue infrastrutture per gestire grandi moli di dati. Il corso introduce inoltre sistemi distribuiti e ne descrive le caratteristiche fondamentali. L’enfasi del corso verterà sulle tecniche per creare sistemi ed infrastrutture cloud funzionali, versatili e performanti. Gli obiettivi del corso sono quelli di fornire agli studenti i principi e le tecniche per la progettazione delle infrastrutture su cloud. Verterà inoltre su tematiche come la gestione della concorrenza, la programmazione concorrente, la modularità, il monitoraggio, lo scheduling e la comunicazione remota. Saranno inoltre forniti i concetti pratici per la creazione e l’implementazione di sistemi distribuiti su infrastrutture cloud per gestire i big data.
Prerequisiti
Nozioni di architetture degli elaboratori e delle reti; conoscenza di base dei concetti relativi al Cloud computing
Scopi
Il corso si prefigge di fornire una panoramica il più possibile approfondita ed aggiornata sulla gestione e l’utilizzo dei big data attraverso architetture basate sul cloud computing. L’allievo apprenderà i concetti fondamentali legati al trattamento di collezioni di dati eterogenei, provenienti da differenti sorgenti ed aggregati in maniera asincrona, e imparerà come i meccanismi forniti dal Cloud Computing possano essere utilizzati dalle architetture distribuite utilizzate per realizzare sistemi per il trattamento di tali dati.
Contenuti
Durante il corso verranno affrontati i seguenti argomenti:
 Concetti base del Cloud Computing;
 Progettazione di architetture distribuite
 Architetture Cloud (private Cloud, public Cloud, hybrid Cloud… );
 Principali minacce informatiche e come affrontarle;
 Sicurezza della rete e dei server virtuali;
 Tecnologie per la virtualizzazione;
 Sviluppo di applicazioni Cloud;
 Metodologia DevOps;
 Microservices;
 Strumenti per l’automazione del build e continous integration;
 Servizi Cloud per il business (data storage, e-commerce);
 Servizi Cloud per la pubblica amministrazione (strumenti collaborativi, servizi al cittadino);
Testi
T. Erl, R. Puttini, Z. Mahmood, Cloud Computing - Concepts, Technology & Architecture, Prentice Hall, ServiceTech Press, 2013. A. S. Tanenbaum, M. Van Steen, Distributed Systems: Principles and Paradigms, Pearson
Esercitazioni
Le esercitazioni presentate durante il corso coprono l'intero programma.
Docente/Tutor Responsabile insegnamento
Michele Missikoff
Docenti video
Prof. Flavio Lombardi - CNR (Roma - Italia)
Prof. Marco Cianfriglia - CNR (Roma - Italia)
Prof. Stefano Guarino - CNR (Roma - Italia)
Elenco delle lezioni
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Stefano Guarino
Stefano Guarino
Marco Cianfriglia
Marco Cianfriglia
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi
Flavio Lombardi