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大规模数据工程课程旨在全面介绍弹性可伸缩和远程访问的“云”计算服务,例如亚马逊、谷歌和微软提供的服务,以及处理大规模数据的相关技术。
该课程首先讨论了推动云计算在各行业迅速发展和应用的经济因素;然后探讨了云服务的供应链,从基础设施即服务(IaaS),通过平台即服务(PaaS),软件即服务(SaaS),到“无服务器”函数即服务(FaaS)。引入了开源的Hadoop“生态系统”云服务项目,并对各种云数据存储和数据处理技术进行了调查,评估它们的优势和劣势。该单元以对大数据使用和管理的最佳实践概述结束。
学生能够;
1.解释推动云计算发展的经济因素和规模经济;
2.比较并适当选择亚马逊、谷歌和微软等主要提供商提供的各种云计算服务,并具有通过X即服务访问模型启动、运行和管理远程访问的计算资源的直接经验;
3.以云计算体系结构从业者的能力展示,涉及可用性、可靠性、可伸缩性、弹性、安全性、成本效益和自动化等基本概念;
4.展示在高性能和高吞吐应用中使用内存计算和流处理等云计算技术的组合和使用;
5.应用在大规模数据(‘大数据’)上存储、管理、处理和保护数据的有效方法。
教学将通过同步和异步的方式进行,包括讲座、小组工作、实际活动和自主练习。
如果该单元有资源列表,你通常会在该单元的Blackboard区域找到相应的链接。有时每周的主题会有一个单独的链接。如果通过Blackboard无法访问列表,你还可以通过资源列表主页找到。通过单元名称或代码(例如EMATM0051)搜索列表。
每学分相当于总学生投入的10小时。例如,一个20学分的单元将需要你花费200小时的学习时间。你的总学习时间包括联系时间、指导学习任务、独立学习和评估活动。
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