Disciplina Curricular
Computação em Nuvem CN
Curso de Especialização em Data Science - 1_PGDSc 2017/18
Contextos
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Optativas > 768 - PGDSc - Grupo 4
Período:
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Optativas > 766 - PGDSc - Grupo 2
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
No final do semestre os alunos devem compreender os principais conceitos, questões, paradigmas e tecnologias empregados num ambiente de computação em nuvem. Em particular, espera-se que o aluno consiga entender que tipos de tecnologias estão na base de um ambiente em nuvem, nomeadamente virtualização, o armazenamento de dados escalável, e a programação com grandes volumes de dados. É também o objetivo da unidade curricular dar a conhecer aos alunos as questões éticas (o que se pode fazer numa infraestrutura partilhada?), económicas (quando vale a pena usar a nuvem?) e legais relacionadas (que tipo de informação pode ser armazenada e processada em que tipo de nuvem?). Espera-se que os alunos estejam aptos a utilizar e/ou implantar uma infraestrutura de nuvem, bem como de trabalhar no processamento de grandes volumes de dados.
Programa
1. Introdução à computação em nuvem: conceitos fundamentais, evolução tecnológica e tendências. 2. Virtualizaçãode recursos, recipientes e automação. 3. Modelos de computação em nuvem: IaaS, PaaS e SaaS. Aplicações. 4. Grandes volumes de dados. Hadoop MapReduce e Spark. Programação sobre grandes volumes de dados em nuvem. 5. Armazenamento de dados na nuvem. 6. Aspetos económicos, legais e éticos da nuvem. Gestão de uma infraestrutura em nuvem. 7. Estudo de caso: apresentação de uma infraestrutura em nuvem.
Métodos de ensino e avaliação
Aulas teóricas Análise detalhada dos conceitos, princípios, técnicas e metodologias para construção de sistemas escaláveis em ambientes virtualizados. Discussão dos modelos de programação escaláveis para processamento de grandes volumes de dados na nuvem. Discussão de aspetos económicos, éticos e legais da computação em nuvem. Aulas práticas laboratoriais Resolução de exercícios práticos em nuvens computacionais reais (Amazon, Google e Microsoft Azure) e exploração de casos de estudo que requerem a combinação de conceitos apresentados nas aulas teóricas. Fomentar o pensamento crítico na presença de problemas de desenho e concretização de sistemas distribuídos complexos. Avaliação: Projeto em duas fases com relatório final - 70%, Ensaio, apresentação e discussão sobre um tópico relacionado - 30%