Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Przetwarzanie danych w chmurach obliczeniowych
Tok studiów:
2018/2019
Kod:
JIS-1-029-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Informatyka Stosowana
Semestr:
0
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Osoba odpowiedzialna:
dr inż. Dydejczyk Antoni (dydejcz@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
dr inż. Dydejczyk Antoni (dydejcz@agh.edu.pl)
dr inż. Gronek Piotr (gronek@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Wirtualizacja systemów komputerowych, infrastruktura chmury obliczeniowej i modele usługowe. Technologia mikroserwisów i IoT, przetwarzanie danych w rozproszonym środowisku chmur obliczeniowych.

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student zna i rozumie podstawowe zagadnienia pojęcia i zagadnienia związane z wirtualizacją systemów komputerowych i infrastrukturą chmur obliczeniowych. IS1A_W02 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach,
Zaliczenie laboratorium
M_W002 Student dysponuje podstawową wiedzą na temat realizacji projektów w ramach chmur obliczeniowych. IS1A_W02 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach,
Zaliczenie laboratorium
Umiejętności
M_U001 Student potrafi opracować aplikację udostępnianą w ramach chmury obliczeniowej wykorzystując technologię IaaS, PaaS, FaaS lub IoT. IS1A_U06 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Aktywność na zajęciach,
Zaliczenie laboratorium
M_U002 Student potrafi wykorzystać infrastrukturę chmury obliczeniowej do przetwarzania danych. IS1A_U01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Udział w dyskusji,
Aktywność na zajęciach,
Zaliczenie laboratorium
Kompetencje społeczne
M_K001 Student rozumie potrzebę ciągłego dokształcania się oraz ma świadomość odpowiedzialności za pracę własną oraz w zespole. IS1A_K01 Wykonanie ćwiczeń,
Udział w dyskusji
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Student zna i rozumie podstawowe zagadnienia pojęcia i zagadnienia związane z wirtualizacją systemów komputerowych i infrastrukturą chmur obliczeniowych. + - - - - - - - - - -
M_W002 Student dysponuje podstawową wiedzą na temat realizacji projektów w ramach chmur obliczeniowych. + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student potrafi opracować aplikację udostępnianą w ramach chmury obliczeniowej wykorzystując technologię IaaS, PaaS, FaaS lub IoT. - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi wykorzystać infrastrukturę chmury obliczeniowej do przetwarzania danych. - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student rozumie potrzebę ciągłego dokształcania się oraz ma świadomość odpowiedzialności za pracę własną oraz w zespole. - - - - - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

Zagadnienia poruszane na wykładzie:

  • Omówienie podstawowych zagadnień związanych z wirtualizacją systemów komputerowych oraz technologią kontenerów systemów operacyjnych.
  • Prezentacja zagadnień dotyczących infrastruktury chmur obliczeniowych oraz modeli usługowych IaaS, PaaS, SaaS i FaaS.
  • Realizacja projektów z wykorzystaniem infrastruktury baz danych dostępnych w chmurach obliczeniowych.
  • Realizacja serwisów z wykorzystaniem technologii mikrousług i technologii IoT.
  • Wprowadzenie w zagadnienia związane składowaniem i przetwarzaniem danych w rozproszonych środowiskach dostępnych w chmurach obliczeniowych (technologia Hadoop i Spark).
  • Przetwarzanie danych z wykorzystaniem bazy danych IBM dashDB w chmurze obliczeniowej
  • Przetwarzanie w technologii Watson ( IBM ).

Ćwiczenia laboratoryjne:

Realizacja projektów z wykorzystaniem:
- technologii kontenerów systemów operacyjnych,
- baz danych w chmurach obliczeniowych,
- technologii mikrousług i IoT
- rozproszonego przetwarzania w technologii Hadoop (Spark)
- bazy danych dashDB IBM
- technologii Watson
Projekty zrealizowane z wykorzystaniem systemów wirtualizacyjnych dostępnych na wydziale oraz chmur obliczeniowych IBM Bluemix i Microsoft Azure.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 150 godz
Punkty ECTS za moduł 6 ECTS
Udział w wykładach 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Przygotowanie do zajęć 25 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 15 godz
Wykonanie projektu 30 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe z nauczycielem 20 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

W ramach laboratorium komputerowego studenci realizują zadania, które są podstawą do zdobycia określonej liczby punktów. Procent uzyskanych punktów przeliczany jest zgodnie z Regulaminem Studiów AGH na ocenę końcową z laboratorium.
W ramach przedmiotu realizowany jest projekt programistyczny oceniany zgodnie ze szczegółowymi kryteriami zamieszczonymi na stronie przedmiotu oraz przedstawionymi na pierwszych zajęciach.

Ocena końcowa z modułu obliczana jest jako średnia ważona z powyższych ocen, przy czym ocena z laboratorium wchodzi do oceny końcowej z wagą 40% a ocena z projektu z wagą 60%.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Podstawowy kurs z baz danych.
Podstawowy kurs z technologii internetowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Nie podano zalecanej literatury lub pomocy naukowych.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Nieobecność na zajęciach wymaga od studenta samodzielnego opanowania przerabianego na tych zajęciach materiału i jego zaliczenia w formie dostarczenia rozwiązania zadania realizowanego na danych zajęciach laboratoryjnych w wyznaczonym przez prowadzącego terminie. Student, który bez usprawiedliwienia opuścił więcej niż 2 zajęcia może zostać pozbawiony, przez prowadzącego zajęcia, możliwości wyrównania zaległości.