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완료하는 데 약 39시간 필요

권장: 5 weeks of study, 5 - 10 hours/week...

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귀하가 습득할 기술

Distributed AlgorithmDistributed ComputingC++Cloud Computing

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 6시간 필요

Week 1: Orientation, Introduction to Clouds, MapReduce

16개 동영상 (총 155분), 8 readings, 3 quizzes
16개의 동영상
Orientation Towards Cloud Computing Concepts: Some Basic Computer Science Fundamentals23m
Week 1 Introduction1m
1.1. Why Clouds?6m
1.2. What is a Cloud?5m
1.3. Introduction to Clouds: History7m
1.4. Introduction to Clouds: What's New in Today's Clouds7m
1.5. Introduction to Clouds: New Aspects of Clouds8m
1.6. Introduction to Clouds: Economics of Clouds7m
2.1. A cloud IS a distributed system5m
2.2. What is a distributed system?16m
3.1. MapReduce Paradigm14m
3.2. MapReduce Examples10m
3.3. MapReduce Scheduling12m
3.4. MapReduce Fault-Tolerance8m
Interview with Sumeet Singh16m
8개의 읽기 자료
Orientation Overview10m
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Instructions for Taking the Prerequisite Quiz10m
Course Learning Community and Social Media10m
Week 1 Overview10m
Homework 1 Instructions10m
Programming Assignment Instructions10m
3개 연습문제
Orientation Quiz10m
Prerequisite Quiz50m
Homework 114m
2
완료하는 데 3시간 필요

Week 2: Gossip, Membership, and Grids

14개 동영상 (총 122분), 2 readings, 1 quiz
14개의 동영상
1.1. Multicast Problem9m
1.2. The Gossip Protocol5m
1.3. Gossip Analysis15m
1.4. Gossip Implementations4m
2.1. What is Group Membership List?8m
2.2. Failure Detectors9m
2.3. Gossip-Style Membership7m
2.4. Which is the best failure detector?4m
2.5. Another Probabilistic Failure Detector9m
2.6. Dissemination and suspicion8m
3.1. Grid Applications6m
3.2. Grid Infrastucture11m
Interview with William Gropp20m
2개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
Homework 2 Instructions10m
1개 연습문제
Homework 212m
3
완료하는 데 3시간 필요

Week 3: P2P Systems

10개 동영상 (총 105분), 2 readings, 1 quiz
10개의 동영상
1. P2P Systems Introduction5m
2. Napster7m
3. Gnutella20m
4. FastTrack and BitTorrent7m
5. Chord22m
6. Failures in Chord14m
7. Pastry6m
8. Kelips10m
Blue Waters Supercomputer9m
2개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
Homework 3 Instructions10m
1개 연습문제
Homework 328m
4
완료하는 데 4시간 필요

Week 4: Key-Value Stores, Time, and Ordering

12개 동영상 (총 147분), 3 readings, 1 quiz
12개의 동영상
1.1. Why Key-Value/NOSQL?15m
1.2. Cassandra27m
1.3. The Mystery of X-The Cap Theorem19m
1.4. The Consistency Spectrum9m
1.5. HBase10m
2.1. Introduction and Basics10m
2.2. Cristian's Algorithm5m
2.3. NTP4m
2.4. Lamport Timestamps14m
2.5. Vector Clocks12m
Interview with Marcos Aguilera14m
3개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
Optional: Lamport Timestamps (Ukulele Version)10m
Homework 4 Instructions10m
1개 연습문제
Homework 450m
4.5
183개의 리뷰Chevron Right

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Cloud Computing Concepts, Part 1의 최상위 리뷰

대학: MRJul 16th 2017

Great course, I would recommend to everyone who wants to understand the basics of cloud computing. The course material is excellent, the instructor Indy is phenomenal and the exams are marvelous.

대학: DPOct 7th 2016

This instructor is fantastic. He is exceptionally thorough and his delivery is very good as well. This is a course definitely worth taking if you are interested in learning more about the cloud.

강사

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Indranil Gupta

Professor
Department of Computer Science

석사 학위 취득 시작

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스 정보

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

클라우드 컴퓨팅 전문 분야 정보

The Cloud Computing Specialization takes you on a tour through cloud computing systems. We start in in the middle layer with Cloud Computing Concepts covering core distributed systems concepts used inside clouds, move to the upper layer of Cloud Applications and finally to the lower layer of Cloud Networking. We conclude with a project that allows you to apply the skills you've learned throughout the courses. The first four courses in this Specialization form the lecture component of courses in our online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
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자주 묻는 질문

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