Институт информационных и телекоммуникационных технологий

Кафедра «Компьютерной и программной инженерии»

СИЛЛАБУС

Технологии распределенных систем

Семестр: Осень 2017

2017/2018 академический год

3 кредита (2/0/1)


Информация о преподавателе

Время и место занятий

Контактные данные

Уроки

Офис часы

Тел.:

e-mail

Данияр Нұртайлақов,

сениор-лектор

Согласно расписанию

Согласно расписанию

*****@***com

Длительность курса: 2 часа лекций в неделю, 1 час лабораторных занятий в неделю, 15 недель

Пререквизиты: базовые знания компьютерных сетей, языков программирования и баз данных

Цели и задачи курса:

Предметом данного курса является распределенная обработка данных. В настоящее время исследования в области распределенной обработки заключаются в создании и обслуживании распределенных баз данных и проектировании приложений, позволяющих организовать распределенные вычисления. Курс начинается с основных понятий, связанных с распределенными системами и хранилищами данных. Также, он включает в себя описания компонентов, составляющих архитектуру этих систем. Студенты будут изучать взаимодействие узлов в сети и процессы обработки данных в распределенных системах.

В конце этого курса студенты смогут:

    Построить и разобрать архитектуру распределенной системы хранения данных Построить и разобрать архитектуру распределенной системы обработки данных Определять и описывать функциональные возможности BI систем Писать код для обработки данных параллельно на нескольких узлах Определять бизнес-задачи и предоставлять аналитические решения на основе Составлять инфо кубы, запросы и отчеты

Литература:

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Distributed systems: Principles and Paradigms, 2nd edition, A. Tanenbaum, M. Van Steen, Vrije Universiteit, Pearson Education, 2007 Distributed systems: Concepts and Design, 5th edition, G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg, G. Blair, Vrije Universiteit, Pearson Education, 2012 BSC: R. Buyya, T. Selvi, X. Chu, “Object Oriented Programming with Java: Essentials and Applications”, McGraw Hill, New Delhi, India, 2009, USA. Различные веб-ресурсы.

КАЛЕНДАРЬ КУРСА


Недаля

Классная работа

СРС, СРСП

Часы

Тема

Лекции

Семинар

Лаб.

1

Лекция № 1. Введение в Business Intelligence

    Что такое распределенные системы? Основные понятия распределенных систем. Типы распределенных систем.

2

1

2

2

Лекция № 2. Архитектура распределенных систем. Самоконтроль

Лабораторная работа 1

2

1

2

2

3

Лекция № 3. Процессы и потоки

2

1

2

2

4

Лекция № 4. Лабораторная работа 2

2

1

2

2

5

Лекция № 5.

2

1

2

2

6

Лекция № 6. Лабораторная работа 3

2

1

2

2

7

Лекция № 7. Надежность и безопасность распределенных систем

2

1

2

2

8

Лекция № 8. Распределенный файловые системы

MidTerm (Аттестация 1)

2

1

2

2

9

Лекция № 9. Хранилище данных (Datawarehouse - DWH)

    ? Характеристики хранилища данных. ? Что такое хранилище данных? ? Принципы хранилища данных. ? Преимущества DWH. ? Различия между OLTP и DWH. ? Архитектура DWH. ? Подходы хранилищ данных.

2

1

2

2

10

Лекция № 10. OLAP и OLTP

    Что такое OLTP и OLAP Основные отличия Почему нам нужно OLAP в BI

Лабораторная работа 4

2

1

2

2

11

Лекция #11. Моделирование данных и систем

    ? Многомерное измерение данных ? Таблица фактов

Лекция № 11.2. Иерархия в многомерных измерениях

2

1

2

2

12

Лекция #12. Схема данных

    ? Схема звезды ? Схема снежинки

Лабораторная работа 5

2

1

2

2

13

Lecture #13. Инфо кубы

    Что такое Инфо куб Структура Инфо куба

2

1

2

2

14

Lecture #14.

Лабораторная работа 6

2

1

2

2

15

Lecture #15.1. Подготовка к финальному экзамену

2

1

2

Final Exam

Total

30

15

30

*The content of the course and some topics may change during the semester*

CASE STUDIES

Week

Case Study

Cost (in points)

8

Case study 1

5

14

Case study 2

5

Total

10

COURSE ASSESSMENT PARAMETERS

Type of activity

Final scores

Attendance

0%

Laboratory works

18%

Case study

10%

Midterm

12%

Course project

20%

Final exam

40%

Total

100%

#

Assessment criteria

Weeks

Total scores

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16-17

1.

Attendance

2.

Laboratory works

1(i)

1(i)

1(i)

1(i)

1(i)

1(i)

18%

3.

Case study

5(g)

5(g)

10%

4.

Midterm

10

12%

5.

Project

20

20%

6.

Final Exam

40

40%

Total

100%

Criteria for evaluation of students during semester:

2i – Individual work

5g - Group work

Academic Policy

Standard academic policy is used.

    Cheating, duplication, falsification of data, plagiarism, and crib are not permitted under any circumstances! Attendance is mandatory.

Attention. Missing 20% attendance to lessons, student will be taken from discipline with filling in F (Fail) grade.

Students must participate fully in every class. While attendance is crucial, merely being in class does not constitute “participation”. Participation means reading the assigned materials, coming to class prepared to ask questions and engage in discussion.

    Students are expected to take an active role in learning. Written assignments (independent work) must be typewritten or written legibly and be handed in time specified. Late papers are not accepted! Students must arrive to class on time. Students are to take responsibility for making up any work missed. Make up tests in case of absence will not normally be allowed. Mobile phones must always be switched off in class. Students should always be appropriately dressed (in a formal/semi-formal style). Students should always show tolerance, consideration and mutual support towards other students.


Senior Lecturer of

Department                                 D. Nurtailakov

Chairwoman                                                         L. Atymtayeva