Cloud computing systems today, whether open-source or used inside companies, are built using a common set of core techniques, algorithms, and design philosophies – all centered around distributed systems. Learn about such fundamental distributed computing "concepts" for cloud computing.
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클라우드 컴퓨팅 특화 과정일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스이 강좌에 대하여
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귀하가 습득할 기술
Distributed AlgorithmDistributed ComputingC++Cloud Computing
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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스
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.
석사 학위 취득 시작
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 6시간 필요
Week 1: Orientation, Introduction to Clouds, MapReduce
This course is oriented towards learners with similar backgrounds as juniors and seniors in a CS undergraduate curriculum. Since learners come from various backgrounds, it is critical you view this lecture AND pass the prerequisite test. This will ensure you have many of the assumed prerequisite pieces of knowledge required to enjoy this course.
완료하는 데 6시간 필요
16개 동영상 (총 155분), 8 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
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 Quiz30m
Prerequisite Quiz30m
Homework 130m
완료하는 데 3시간 필요
Week 2: Gossip, Membership, and Grids
Lesson 1: This module teaches how the multicast problem is solved by using epidemic/gossip protocols. It also teaches analysis of such protocols. Lesson 2: This module covers the design of failure detectors, a key component in any distributed system. Membership protocols, which use failure detectors as components, are also covered. Lesson 3: This module covers Grid computing, an important precursor to cloud computing.
완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 122분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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 230m
완료하는 데 3시간 필요
Week 3: P2P Systems
P2P systems: This module teaches the detailed design of two classes of peer to peer systems: (a) popular ones including Napster, Gnutella, FastTrack, and BitTorrent; and (b) efficient ones including distributed hash tables (Chord, Pastry, and Kelips). Besides focusing on design, the module also analyzes these systems in detail.
완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 105분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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 330m
완료하는 데 4시간 필요
Week 4: Key-Value Stores, Time, and Ordering
Lesson 1: This module motivates and teaches the design of key-value/NoSQL storage/database systems. We cover the design of two major industry systems: Apache Cassandra and HBase. We also cover the famous CAP theorem. Lesson 2: Distributed systems are asynchronous, which makes clocks at different machines hard to synchronize. This module first covers various clock synchronization algorithms, and then covers ways of tagging events with causal timestamps that avoid synchronizing clocks. These classical algorithms were invented decades ago, yet are used widely in today’s cloud systems.
완료하는 데 4시간 필요
12개 동영상 (총 147분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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 430m
검토
CLOUD COMPUTING CONCEPTS, PART 1의 최상위 리뷰
VT 제공2016년 8월 21일
Very useful course. It built my Cloud Computing basis from scratch. Fisrt course gives me the enthusiasm to start the later ones. A good place for studying and sharing with course mates. Thank you!
MR 제공2017년 7월 15일
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.
KP 제공2016년 12월 5일
Great lectures. However, the starter code for the programming assignment is quite atrocious. Overall, would highly recommend to anyone wanting to learn high level concepts in distributed systems.
DP 제공2016년 10월 6일
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.
클라우드 컴퓨팅 특화 과정 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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