Disciplina Curricular

Engenharia de Sistema de Larga Escala ESLE

Mestrado Bolonha em Engenharia Informática e de Computadores - Alameda - MEIC-A 2021

Contextos

Grupo: MEIC-A 2021 > 2º Ciclo > Area Principal > Agrupamentos > Gestão de Serviços de It

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

O desempenho e a escalabilidade são fatores chave no sucesso e adoção de serviços de Internet como a Google, Amazon, Microsoft, Facebook ou Netflix. O objetivo desta UC é dotar os alunos de capacidades e ferramentas para analisar o desempenho e escalabilidade de sistemas de larga escala no geral, e na Nuvem em particular. Os alunos ganharão competências em: i) identificação dos fatores que limitam a escalabilidade e desempenho recorrendo a técnicas de monitorização e modelação, ii) conceção de benchmarks e simulações, e iii) analise critica de resultados. Os conhecimentos adquiridos permitirão aos alunos desenhar sistemas escaláveis e de alto desempenho na nuvem, bem como analisar e melhorar sistemas existentes. Serão também analisados casos de estudo concreto que exploram técnicas de Machine Learning ou heterogeneidade de recursos para previsão do desempenho, planeamento de capacidade e desenvolvimento de sistemas auto-adaptativos.

Programa

Escalabilidade Conceitos fundamentais: escalabilidade, eficiência, elasticidade Fatores limitativos da escalabilidade: contenção e coerência Desempenho Propriedades de sistema: débito, latência, variabilidade, trabalho útil Concorrencia, escalonamento e sobrecarga Identificação de gargalos de desempenho Técnicas para desempenho: loteamento, filas, atrasos, especulação, escalonamento Simulação Simulação baseada em eventos discretos Verificação e validação Replicações e condições de paragem Benchmarking e planeamento de capacidade Desenho de cargas de trabalho Métricas e representação de métricas Fatores de avaliação Planeamento de capacidade Planeamento baseado na USL Procura Efetiva Planeamento de curto e longo prazo Sistemas Auto-adaptáveis Propriedades Funcionamento e reconfiguração autonómica Casos de estudo Heterogeneidade em bases de dados NoSQL Previsão de desempenho com técnicas de Aprendizagem Automática

Metodologia de avaliação

Nota final = EX*0,5+AP*0,1+PROJ*0,4 onde: (EX) exame (obrigatório, nota mínima: 8) (AP) apresentação de artigo científico (PROJ) projeto em grupo de três alunos (obrigatório, nota mínima: 8). Na época especial haverá somente exame (EX) e um projeto adaptado (PROJ) com pesos de 55% e 45%, respetivamente.

Componente de Competências Transversais

O enunciado e formato do projecto da componente laboratorial inclui diferentes medidas para que a sua resolução desenvolva as competências transversais de pensamento crítico e inovador, assim como as competências intra e interpessoais.

Componente Laboratorial

A componente laboratorial consistirá na elaboração de um projeto com duas fases. A nota final será calculada da seguinte forma: - 100% da nota da segunda fase; caso a nota da segunda fase seja igual ou superior à da primeira fase - 60% da nota da primeira fase + 40% da nota da segunda fase; caso contrário.

Componente de Programação e Computação

No curso onde esta UC é oferecida estão asseguradas as componentes de Computação e Programação de acordo com o MEPP 2122.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Disciplinas Execução

2021/2022 - 1º Semestre