Disciplina Curricular
Engenharia de Sistema de Larga Escala ESLE
Mestrado Bolonha em Engenharia Informática e de Computadores - Taguspark - MEIC-T 2021
Contextos
Grupo: MEIC-T 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Agrupamentos > Gestão de Serviços de It
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Pré-requisitos
Os alunos beneficiarão de conhecimentos prévios em sistemas distribuídos (UC DAD).
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.