99320 - BIG DATA E CLOUD COMPUTING

insegnamento

ID:

99320

Tipo Insegnamento:

Opzionale

Durata (ore):

60

CFU:

SSD:

SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Url:

Dettaglio Insegnamento:

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL’AUTOMAZIONE/Percorso Comune Anno: 2

Anno:

2024

Periodo di attività

Secondo Semestre (24/02/2025 - 05/06/2025)

Obiettivi Formativi

L'insegnamento ha l'obiettivo di introdurre lo studente alle principali tematiche relative al progetto e alla realizzazione di applicazioni distribuite in ambito Big Data e Cloud Computing. Si introdurranno architetture e tecniche allo stato dell’arte, con particolare riferimento a soluzioni fortemente scalabili e modulari, che siano anche facilmente integrabili con applicazioni e servizi mobili che sfruttano informazioni di contesto per abilitare servizi avanzati.

Le principali abilità (ossia la capacità di applicare le conoscenze acquisite) dello studente al termine dell'insegnamento saranno:
- in base ai requisiti, identificare opportunamente architetture, piattaforme di orchestrazione e configurazione, e strumenti di virtualizzazione per applicazioni Big Data e Cloud Computing;
- analizzare i requisiti prestazionali e valutare le performance delle applicazioni Big Data e Cloud Computing;
- realizzare soluzioni Big Data e Cloud Computing utilizzando piattaforme di sviluppo e componenti software open source;
- integrare opportunamente servizi Cloud e applicazioni mobili.

Prerequisiti

Il corso richiede la conoscenza approfondita delle reti di calcolatori, dei linguaggi di programmazione, sia imperativi (C) che a oggetti (ad esempio Python e Java), e del sistema operativo Unix. Inoltre è fortemente consigliato avere nozioni generali sui sistemi distribuiti.

Metodi didattici

Il corso è organizzato nel seguente modo:
- lezioni frontali in aula su tutti gli argomenti del corso;
- esercitazioni nei laboratori di informatica del Polo Scientifico-Tecnologico per il progetto e lo sviluppo di semplici applicazioni Big Data e Cloud Computing.

Al termine delle esercitazioni guidate gli studenti avranno libero accesso al laboratorio per ulteriori esercitazioni individuali.

Le lezioni dell'insegnamento sono esplicitamente pensate per essere fruite in presenza, e hanno natura interattiva. Esclusivamente come supporto allo studio, sarà resa disponibile una versione registrata (possibilmente effettuata nelle edizioni precedenti dell'insegnamento) delle lezioni frontali (escluse quindi le esercitazioni di laboratorio) nel minisito Google Classroom dell'insegnamento (codice vsqtff5).

Verifica Apprendimento

Il corso prevede una prova finale orale che cercherà di valutare il livello di apprendimento raggiunto sia in termini di metodologie di progettazione architetturale e modelli, sia in termini di operatività implementativa in relazione alle principali tecnologie descritte e utilizzate nel corso. La prova orale prevederà almeno quattro domande sull'intero programma presentato a lezione.

Testi

Non esiste un unico libro di testo che introduca tutto il materiale relativo al corso. I docenti forniranno una copia dei lucidi presentati a lezione, che conterranno anche riferimenti a testi e ad articoli utili per ulteriori approfondimenti.

Contenuti

- Introduzione al Cloud Computing
- Modelli del Cloud Computing
- Tecnologie di virtualizzazione: dalle virtual machine ai container
- Monitoraggio e provisioning di servizi Cloud
- Piattaforme Cloud pubbliche e private
- Introduzione ai microservizi
- Evoluzioni del Cloud Computing: Edge e Fog Computing
- Introduzione ai sistemi Big Data
- Architetture di stoccaggio dati su larga scala: Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse
- Piattaforme per analisi dati: Apache Spark e il relativo ecosistema
- Soluzioni di ingestione e visualizzazione di Big Data
- Introduzione alla disciplina MLOps
- Cenni su 5G e Multi-Access Edge Computing
- Cenni su Context Awareness e tecniche di mobile positioning