Modulbeschreibung
- Cloud Infrastructure and Computing
| Nummer |
cic
|
| ECTS | 3.0 |
| Spezifizierung | Verwendung von Cloud Ressourcen für den Umgang mit grossen Datenmengen |
| Anspruchsniveau | Advanced |
| Inhalt | Der Aufbau und die Verwendung von Big Data Anwendungen haben diverse Herausforderungen wie Lastverteilung, Memorymanagement, Skalierung, Synchronisation und Asynchronitäten . Sobald die Daten nicht mehr in den Arbeitsspeicher passen, können Konzepte wie Map / Reduce eingesetzt werden. Dies ermöglicht die Verarbeitung von Datenmengen im Terrabyte Bereich. Grosse Anbieter wie Amazon, Microsoft und Google bieten bereits viele vorgefertigte Cloud Lösungen an, aber auch diese haben ihre eigenen Limitationen welche in diesem Kurs aufgezeigt werden. |
| Lernergebnisse | Big Data Die Studierenden kennen die „5 V“ von Big Data und verstehen die Probleme und Herausforderungen welche bei Konzeption, Aufbau und Betrieb von Big Data Anwenden entstehen. Data Warehousing Die Studierenden können für grosse Datenmengen im Terrabyte Bereich sinnvolle Ablagesysteme und passende Datenbanken für effizienten Zugriff wählen und verwenden. Cloud Anbieter Die Studierenden können eine fundierte Entscheidung bezüglich der Verwendung von Cloud-Lösungen grösserer Anbieter wie Amazon, Google und Microsoft treffen. Sie kennen die Möglichkeiten, langfristigen Kosten und Limitationen dieser Angebote. Map / Reduce und Spark Die Studierenden verstehen das Map / Reduce Konzept und können eigene Programme schreiben, welche dieses verwenden und diese Programme auf einem verteilten System ausführen. Docker und Kubernetes Die Studierenden kennen den Nutzen und die Funktionsweise von Containervirtualisierung und können mittels Kubernetes und Docker eigene Applikationen als Container in einem Cluster betreiben. |
| Modulbewertung | Note |
| Baut auf folgenden Modulen auf | Grundkompetenz Datenbanken, Grundkompetenz Programmieren |
| Modultyp | Portfoliomodul |
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