Nombre: INFRAESTRUCTURA PARA LA COMPUTACIÓN DE ALTAS PRESTACIONES
Código: 525103005
Carácter: Obligatoria
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 3º - Primer cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: BELTRÁN MARTÍNEZ, MARÍA VICTORIA
Área de conocimiento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Departamento: Electrónica, Tecnología de Computadores y Proyectos
Teléfono: 968326419
Correo electrónico: victoria.beltran@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
miércoles - 09:00 / 15:00
ANTIGONES, planta 2, Despacho 2
Las tutorías se realizarán a demanda del estudiante mediante solicitud remitida al correo victoria.beltran@upct.es
Titulaciones:
Doctor en Ingeniera Telematica en la Universidad Politécnica de Cataluña (ESPAÑA) - 2011
Categoría profesional: Profesora Titular de Universidad
Nº de quinquenios: 1
Nº de sexenios: 0
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G1
[CB1 ]. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
[CB2 ]. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
[CG3 ]. Capacidad para desarrollar experimentos y para implementar sistemas, infraestructuras, procesos y herramientas con el fin de soportar la manipulación de los datos durante todo el ciclo de vida de estos.
[CG5 ]. Conocer, desarrollar e implementar estrategias de gestión de datos con el fin de realizar su recolección, almacenamiento, preservación y disponibilidad para posteriores procesamientos.
[CE10 ]. Desarrollar, desplegar y gestionar soluciones de almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos usando diferentes soluciones distribuidas y en la nube para el almacenamiento de los datos.
[CE7 ]. Conocer la arquitectura y el funcionamiento de los computadores, la interconexión de los componentes que los forman y su software de sistema básico.
[CE9 ]. Utilizar sistemas distribuidos, sistemas de cálculo paralelo, sistemas de procesamiento por lotes y plataformas de procesamiento de flujos de datos, incluyendo soluciones online y basadas en la nube para la provisión de servicios bajo demanda y escalables.
Conocer las soluciones computacionales y las posibles plataformas de análisis de datos.
Desarrollar, desplegar y gestionar soluciones de almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos usando diferentes soluciones distribuidas y en la nube para el almacenamiento de los datos.
Definir requisitos técnicos de las tecnologías de almacenamiento de datos para la ingesta de datos.
Aplicar las tecnologías de almacenamiento de datos para crear pipelines de datos.
Conocer las soluciones computacionales y plataformas de cómputo intensivo para análisis de datos.
<br>Arquitecturas paralelas: memoria compartida/distribuida, procesadores multi/many-core, arquitecturas heterogéneas.<br>Clusters de computadores: tipos, arquitectura y componentes, administración y despliegue, middleware para clusters, clusters de alta disponibilidad.<br>Cloud computing: modelos de servicio y despliegue, proveedores cloud públicos, middleware para cloud.<br>Sistemas de almacenamiento: redes de almacenamiento SAN/NAS, sistemas de ficheros distribuidos, Almacenamiento en Cloud.<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
Tema 1. El Centro De Procesamiento de Datos
1.1. Componentes de un CPD
1.2. Organización de un CPD
Tema 2. Cloud Computing
2.1. Características
2.2. Modelos
2.3. Proveedores
2.4. Servicios
Tema 3. Arquitectura Moderna de Datos
3.1. Patrones de ingeniería de datos
3.2. Arquitectura de pipeline de datos
3.3. Etapas de pipeline de datos
3.4 Servicios relacionados con el pipeline de datos
Tema 4. Operaciones en el cloud.
4.1. Operaciones de sistema
4.2. APIs RESTful
4.3. AWS CLI
4.4. Infraestructura como Código
4.5. Ecosistema de automatización
Tema 5. Virtualización
5.1. Tipos de virtualización
5.2. Virtualización de servidores
5.3. Virtualización de redes
5.4. Contenedores
5.5. Contenedores como Servicio
Tema 6. Almacenamiento de Datos
6.1. Gestión de almacenamiento local
6.2. Arquitecturas físicas de almacenamiento SAN/NAS/DAS
6.3. Sistemas de ficheros distribuidos y paralelos
6.4. Almacenamiento en el cloud
Práctica 1: Despligue de Máquinas Virtuales en la Nube
Despliegue en la nube de infraestructura y recursos fundamentales para la computación: redes, máquinas virtuales y seguridad.
Práctica 2: Almacenamiento y Pipeline de Datos
Soluciones de almacenamiento en la nube. Despliegue de un pipeline de datos con soluciones gestionadas (serverless) en la nube.
Práctica 3: Automatización en el despliegue y gestión de infraestucturas
Automatización por línea de comandos y scripts de despliegue de infraestructura y recursos fundamentales en la nube. Automatización mediante plantillas declarativas (Infraestructure as Code). Servicios de automatización de tareas de administración de máquinas virtuales.
Práctica 3: Despliegue escalable de aplicaciones contenerizadas en la nube.
Despliegue y orquestración de contenedores Docker en la nube.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual en el apartado actúa sobre una emergencia, pestaña ¿guías técnicas¿, y en el que encontrarás instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás en el apartado actúa sobre una emergencia, recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Lesson 1. The Data Processing Center
1.1. Components of a data center
1.2. Organization of a data center
Lesson 2. Cloud Computing
2.1. Characteristics
2.2. Models
23. Suppliers
2.4. Services
Lesson 3. Modern Data Architecture
3.1. Data engineering patterns
3.2. Data pipeline architecture
3.3. Data pipeline stages
3.4 Services related to the data pipeline
Lesson 4. System operations in the cloud
4.1. System operations
4.2. RESTful APIs
4.3. AWS CLI
4.4. Infraestructure as Code
4.5. Automatization frameworks
Lesson 5. Virtualization
5.1. Types of virtualization
5.2. Server virtualization
5.3. Network virtualization
5.4. Containers
5.5. Containers as a Service
Lesson 6. Distributed Storage Systems
6.1. Local storage management
6.2. Storage architectures (SAN/NAS/DAS)
6.3. Distributed and parallel file systems
6.4. Cloud storage
Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas.
Actividades de clase expositiva: Exposición teórica, clase magistral, proyección, dirigida al grupo completo de estudiantes, con independencia de que su contenido sea teórico o práctico/aplicado. Junto a la exposición de conocimientos, en las clases se plantean cuestiones, se aclaran dudas, se realizan ejemplificaciones, se establecen relaciones con las diferentes actividades prácticas que se realizan y se orienta la búsqueda de información.
20
100
Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos.
Actividades de clase práctica de aula: Actividades prácticas de ejercicios y resolución de problemas, estudio de casos, aprendizaje orientado a proyectos, exposición y análisis de trabajos, debates, simulaciones, etc. Suponen la realización de tareas por parte de los alumnos, dirigidas y supervisadas por el profesor, con independencia de que en el aula se realicen individualmente o en grupos reducidos.
5
100
Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos.
Actividades prácticas de laboratorio: Actividades de los estudiantes en aulas de informática o específicas, realizadas en grupos reducidos o individualmente, dirigidas al uso y conocimiento de la materia de estudio, supervisadas por el profesor.
28
100
Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades.
Estudio de contenidos teóricos, realización de supuestos prácticos y compleción de entregas de prácticas.
90
0
Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor.
Tutorías: Sesiones programadas individuales o en grupo de orientación, revisión o apoyo a los estudiantes por parte del profesor con independencia de que los contenidos sean teóricos o prácticos.
3
100
Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia.
Examen para la parte teórica y defensa oral de la parte práctica de la asignatura.
4
100
Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.
Este examen constará de preguntas tipo test y preguntas cortas del temario de teoría. Se valorará la corrección de los resultados, la capacidad para demostrar el razonamiento de la solución del problema y la claridad de la exposición de los resultados. Para aprobar se necesita obtener una calificación de 5 sobre 10. En este caso, se guardará esta nota hasta la última convocatoria del curso académico. Dentro de una misma convocatoria, esta parte hará media con el resto de las otras partes que componen el sistema de evaluación siempre y cuando tenga una nota de, al menos, 4 puntos.
50 %
Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas.
Estos ejercicios se entregarán de forma individual a través de la plataforma de un proveedor cloud, tras la finalización de cada práctica de laboratorio. El alumno sólo podrá entregar estas prácticas mientras se imparte la asignatura (convocatoria de Enero) teniendo un peso del 20% de la evaluación global de la asignatura. Siempre que esta nota de evaluación continua de prácticas sea de, al menos, 5 puntos se guardará hasta la última convocatoria del curso académico. No obstante, esta parte podrá hacer media con el resto de las otras partes que componen el sistema de evaluación en la convocatoria de Enero si se tiene una nota de, al menos, 4 puntos.
Si se pierde la evaluación continua, el alumno podrá optar por una prueba de la parte práctica con un peso del 20% de la
evaluación global de la asignatura como descrito en el sistema de evaluación final.
20 %
Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.
Realización de un proyecto en grupo que se entregará en la plataforma de un proveedor cloud. Además de la corrección del proyecto (1), se valorará la documentación del proyecto entregada (2) y la defensa del proyecto por parte de cada miembro del grupo (3). Los miembros de un mismo grupo obtendrán la misma calificación en (1) y (2) pero la calificación en (3) es individual y podría ser diferente. Para aprobar se necesita obtener una calificación de 5 sobre 10. En este caso, se guardará esta nota hasta la última convocatoria del curso académico. Dentro de una misma convocatoria, esta parte hará media con el resto de las otras partes que componen el sistema de evaluación siempre y cuando tenga una nota de, al menos, 4 puntos.
30 %
El artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) prevé: "Salvo en el caso de actividades definidas como obligatorias en la guía docente, si el o la estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una prueba global".
Autor: Geng, Hwaiyu
Título: Data center handbook: plan, design, build, and operations of a smart data center
Editorial: John Wiley & Sons, Inc.,
Fecha Publicación: 2021
ISBN: 9781119597506
Autor: Dhabaleswar K. Panda
Título: High-Performance big data computing
Editorial: The MIT Press,
Fecha Publicación: 2022
ISBN: 9780262046855
Autor: Barroso L. A., Hölzle U., Ranganathan P.
Título: The Datacenter as a Computer
Editorial: Springer
Fecha Publicación: 2019
ISBN: 9781681734330
Autor: Chellammal Surianarayanan
Título: Essentials of cloud computing : a holistic perspective
Editorial: Springer
Fecha Publicación: 2019
ISBN: 978-3-030-13133-3
Autor: Eagar, Gareth
Título: Data Engineering with AWS - Second Edition: Acquire the skills to design and build AWS-based data transformation pipelines like a pro
Editorial: Packt Publishing
Fecha Publicación: 2023
ISBN: 9781804614426
Autor: Andreas Wittig , Michael Wittig
Título: Amazon Web Services in Action: An in-depth guide to AWS
Editorial: Manning Publications
Fecha Publicación: 2023
ISBN: 978-1633439160
Autor: Mark Wilkins
Título: Learning Amazon Web Services (AWS): A Hands-On Guide to the Fundamentals of AWS Cloud
Editorial: Addison Wesley
Fecha Publicación: 2019
ISBN: 978-0135298343
Documentacion AWS (recurso Web): https://docs.aws.amazon.com/index.html?nc2=h_ql_doc_do_v