Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Hálózatba kapcsolt erőforrás platformok és alkalmazásaik

    A tantárgy angol neve: Networked Resource Platforms and Applications

    Adatlap utolsó módosítása: 2017. július 1.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar
    Mérnök-informatikus szak
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VITMAC03 6 2/1/0/v 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Simon Csaba, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
    4. A tantárgy előadója

    Simon Csaba TMIT

    Maliosz Markosz TMIT


    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Alapvető hálózati technológiák, programozási ismeretek , operációs rendszerek
    6. Előtanulmányi rend
    Kötelező:
    (Szakirany("AMINinfokommHIT", _) VAGY
    Szakirany("AMINinfokommTMIT", _) VAGY
    Szakirany("AMIinfokom", _) VAGY
    Szakirany("AMImob", _) VAGY
    Szakirany("AMImédiainf", _) VAGY
    Szakirany("AMImédiatech", _) VAGY


    Training.code=("5NAA8") )

    ÉS NEM ( TárgyEredmény( "BMEVITMA364" , "jegy" , _ ) >= 2
    VAGY
    TárgyEredmény("BMEVITMA364", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0
    VAGY
    TárgyEredmény( "BMEVITMA368" , "jegy" , _ ) >= 2
    VAGY
    TárgyEredmény("BMEVITMA368", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0)



    A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

    A kötelező előtanulmányi rendek grafikus formában itt láthatók.

    7. A tantárgy célkitűzése

    A tantárgy célja bemutatni, hogyan lehet számítógép hálózat segítségével nagyméretű számítási erőforrásokkal (pl. adattárolás, számítási kapacitás, tartalomelosztás) rendelkező rendszereket kialakítani, vezérelni, menedzselni.  A tárgy központi gondolata, vajon milyen lehetőségei vannak egy informatikusnak pusztán egy laptop birtokában, hogy hálózatba kapcsolt független erőforrásokat személyére szabott szolgáltatásokkal rendelkező, esetleg igen nagy teljesítményű információs rendszerekké integráljon, és céljainak megfelelően használjon.

     

    A tantárgyat sikeres teljesítő hallgató képes lesz:

    (K1) ismertetni a klaszter, grid, peer-to-peer és elosztott adatbázisok rendszerek jellemzőit

    (K2) elmagyarázni a HTC és HPC feladatok klaszter és grid  rendszerekben való elvégzését, bemutatva a döntés előnyeit/hátrányait

    (K2) bemutatni a különböző peer-to-peer megoldások előnyeit és hátrányait

    (K3) tárolási, tartalom megosztási, hálózat kihasználtsági szinttől függően adott alkalmazásokhoz megfelelő peer-to-peer megoldást választani

    (K1) ismertetni  a virtualizációs technikákat, a hálózati virtualizációs megoldásokat, jellemző alkalmazási területeket és a különböző szolgáltatási modelleket

    (K2) elmagyarázni a hálózati funkció virtualizálás (NFV) koncepciót, motivációit és annak előnyeit, hátrányait

    (K3) tipikus (számítási, tárolási és analitikai) alkalmazások virtualizációja után az alkalmazás futtatásához szükséges virtualizációs környezet rendszerelemeinek meghatározására, a környezet konfigurálására

     

    8. A tantárgy részletes tematikája

    1. Hálózatba kapcsolható erőforrások architekturális/funkcionális alapelvek. Hálózatba kapcsolt erőforrások típusai (fizikai, strukturálatlan, strukturált), hálózati eszközök.

    Gyakorlat - 1. PlanetLab és GENI elosztott teszt hálózat bemutatása, regisztrálás a rendszerbe, alapvető funkciók és eszközök telepítése és megismerése.

    2. Klaszter rendszerek és grid alapú erőforrás szervezés. Alapvető architektúrák, hálózati átviteli technológiák és protokollok. Klaszter, grid és a peer-to-peer kapcsolata.

    3. Erőforrás és adatmenedzsment. Klaszter és grid alkalmazások: high-throughput computing (HTC) és high-performance computing (HPC). Munka ütemezése klaszter és grid rendszerekben, azt megvalósító middleware-ek.

    Gyakorlat - 2. Klaszter létrehozása PlanetLab vagy GENI elosztott hálózaton.

    4. A felhasználóknál levő erőforrások összefogása és felhasználása. A peer-to-peer hálózatok sajátosságai. Fájlmegosztó megoldások (Napster, Gnutella, Kazaa, BitTorrent, Freenet).

    Gyakorlat - 3. BitTorrent peerek hálózati kommunikációjának követése.

    5. Strukturált megoldások - elosztott hash táblák (DHT). Chord, Tapestry, Kademlia. Peer-to-peer hálózatok egyéb alkalmazásai, P2P alapú multimédia rendszerek, (P2P streaming, P2PTV, SopCast, Zatoo).

    Gyakorlat - 4. Chord DHT vizsgálata egy teszt hálózatban.

    6. Elosztott adatbázis rendszerek: Elosztott adatbázisok kialakításának alapelvei, adatkezelő algoritmusok: tárolás, feldolgozás, lekérdezés. Strukturált és nem strukturált hálózati támogatás elosztott adatbázisok kialakításához.

    7. Erőforrás-virtualizáció alapjainak bemutatása, az erőforrás virtualizáció szintjei, alapvető koncepciók.

    8. Alkalmazások rugalmas erőforrásigényének kiszolgálása virtualizációs környezetben.

    9. Hálózati eszközökben elérhető hardver és szoftver erőforrások virtualizációja és felhasználása.

    Gyakorlat - 5. OpenStack felhő kialakítása VirtualBox környezetben.

    10. Hálózati szolgáltatások fejlesztésének elősegítése virtualizációval, IaaS, PaaS, TaaS, Slicing-as-a-Service modellek, NFV szolgáltatások virtuális hálózatokon.

    11. Adatközpontokban elérhető erőforrások virtualizációja és megosztása, processzor virtualizáció, háttértár és memória virtualizáció, virtuális gépek, adatközpontok felépítése és működése, legfontosabb funkciók, API-k.

    Gyakorlat - 6. Terheléselosztásos szolgáltatás egy nyilvános felhő infrastruktúra felett (AWS vagy Azure)

    12. Adatközpont architektúrák: adatközpont felépítése, földrajzi hely, kialakítás, szervertípusok, rack-ek, adatközpontokban alkalmazott belső hálózat architektúrák.

    13. Adatközponti szolgáltatások támogatása: Apache Hadoop virtualizált környezetben. Adatközpontok felett futó általános szolgáltatások: compute, storage, virtual machine, analytics.

    Gyakorlat - 7. Adat analitikai feladat futtatása tanszéki Hadoop klaszteren.

    14. Adatközpontok szolgáltatásai és alkalmazásai: felhő alapú szolgáltatások és analitika szolgáltatás minőségének (QoS) monitorozása és skálázódási kérdései (load balancing, high availability).

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    Heti 2 óra előadás és 1 óra gyakorlat. A tárgy anyaga előadásokon és gyakorlatokon kerül ismertetésre.

    Az előadások és a gyakorlatok az anyag ütemében váltogatják egymást, a gyakorlatokon demonstrációk és esettanulmányok formájában kerül elmélyítésre az előadásokon elhangzott elméleti tananyag.

     

    10. Követelmények

    a) A szorgalmi időszakban: az aláírás megszerzésének és a vizsgára bocsátásnak a feltétele: a összegző értékelés (zárthelyi) legalább elégségesre történő megírása.

    b) A félév során a gyakorlati feladatok elvégzése előtt, a szorgalmi időszakra egyenletesen elosztva három szintfelmérő értékelés (ellenőrző dolgozat).

    c) A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga

    d) Elővizsga: van

    11. Pótlási lehetőségek

    Egy sikertelen összegző értékelés (zárthelyi) a szorgalmi időszakban pótolható. A szorgalmi időszakban sikertelen összegző értékelés a pótlási héten különeljárási díj ellenében egy további alkalommal pótolható.

     

    12. Konzultációs lehetőségek

    Az oktatóval történő egyéni megbeszélés szerint.

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka

    Kontaktóra

    42

    Félévközi készülés előadásokra

    14

    Félévközi készülés gyakorlatokra

    7

    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása

    7

    Szintfelmérő értékelése (gyakorlatokhoz ellenőrző dolgozat)

    6

    Felkészülés összegző értékelésre (zárthelyire)

    12

    Vizsgafelkészülés

    32

    Összesen

    120

    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Simon Csaba e. adj. TMIT

    Németh Felicián tud.smts. TMIT

    Heszberger Zalán docens TMIT

    Gulyás András e.adj. TMIT

    IMSc tematika és módszer

     1. A tantárgy részét képező gyakorlatokon emelt szintű többletfeladatok teljesíthetőek IMSc pontokért. 

     2. A zárthelyin, azok pótlásain és a vizsgákon emelt szintű többletfeladatok teljesíthetőek IMSc pontokért.

     3. Egyeztetett időpontban egy további, önkéntesen választható, emelt szintű foglalkozást biztosítunk, ahol a tárgy tematikájához szorosan kötődő, időszerű kutatási és fejlesztési problémákat és azok megoldásait ismertetjük. A cél az érdeklődő (elsősorban, de nem kizárólag IMSc-s) hallgatók motivációja a képzésük folytatására az MSc-n túl a PhD képzés keretei között.

    IMSc pontozás

    Legfeljebb 20 IMSc pont szerezhető hallgatónként az alábbiak szerint:

    1. Sikeresen teljesített emelt szintű gyakorlati feladatokért: max. 12 IMSc pont (három gyakorlaton, gyakorlatonként 4 IMSc pont).

    2. Sikeresen megoldott többletfeladat ZH-n (vagy a pótlásán): max. 4 IMSc pont. A többletfeladatokat csak akkor értékeljük, ha az összes többi feladat alapján jelest szerzett a hallgató az adott számonkérésen.

    3. Sikeresen megoldott többletfeladat vizsgán: max. 4 IMSc pont. A többletfeladatokat csak akkor értékeljük, ha az összes többi feladat alapján jelest szerzett a hallgató az adott számonkérésen.

    Az IMSc pontokat az IMSc programban részt nem vevő hallgatók is elnyerhetik a fentiek szerint.