• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2019/2020

Распределенные информационные системы

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)
Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика
Когда читается: 3-й курс, 3, 4 модуль
Язык: русский
Кредиты: 4

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Распределенные информационные системы» рассматривает вопросы, связанные с построением и принципами функционирования распределенных приложений. В процессе обучения изучаются принципы функционирования компьютерного оборудования и управляющих ими операционных систем с точки зрения обеспечения работы распределенных приложений. Большинство сетевых приложений по своей сути являются распределенными: сетевые базы данных, файловые системы сетевых операционных систем, системы электронной коммерции и т.д. Дисциплина «Распределенные информационные системы» требует знаний в области информатики и в области параллельного программирования, желательна осведомленность о принципах функционирования компьютерных сетей. Данная дисциплина также дает практические навыки разработки распределенных сетевых приложений.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью преподавания дисциплины является формирование у студентов фундаментальных знаний и практическими навыками в области построения распределенных информационных систем и сетей, программной инженерии, общей теории построения математических моделей и их реализации, глубоким знанием основ информатики, теории и практики руководства проектами по созданию распределенных информационных систем.
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по базовым понятиям о распределенной системы. Владеет знаниями и понятиями о масштабируемости компьютерной системы, знает понятие прозрачности, имеет базисные знания о аппаратных и программных средствах построения распределенных систем.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по теме: связь в распределенных системах. Имеет базисные знания и умеет производить удаленный вызов процедур.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по теме: средства современных ОС. Имеет понятие о многозадачности, многопоточности в ОС. Знает о механизмах изоляции приложений и механизмах синхронизации процессов.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по теме: синхронизация времени в распределенных системах. Знает и может описать принципы основных алгоритмы синхронизации: алгоритм Кристиана, алгоритм Беркли, децентрализованный алгоритм. Имеет понятие о логическом времени в распределенных компьютерных системах. Знает основные алгоритмы голосования при выборе координатора компьютерных процессов.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по теме.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по теме: основные понятия теории реляционных СУБД. Имеет понятие о реляционная модель данных и основных понятиях этой теории. Владеет операциями реляционной алгебры. Способен применять язык SQL. и программировать приложения для СУБД. Знает о понятии транзакции и принципах ACID.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по теме NoSQL-технологий. Знает основные характеристики NoSQL баз данных и принципы их построения. Знает теорема Брюера (теорему CAP: Consistency-Availability-Partition tolerance). Способен произвести классификацию NoSQL хранилищ по модели данных. Имеет основные знания и способен применить технологию MapReduce, как частный ее пример - способен реализовать разработку облачных систем на платформе Apache Hadoop.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по теме и принципах построения блокчейн (blockchain) технологий. Владеет понимаем о построении распределенные базы данных, распределенного реестра. Знает основные существующие платформы блокчейна. Знает о технологиях умных контрактов с использованием блокчейн технологий.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями о нейронные сетях как виде распределенных информационных систем. Знает принципы построения нейронных сетей. Умеет применять нейронные сети в научных и практических целях.
  • Владеет терминологией, обладает базовыми знаниями по о тенденциях в области распределенных систем. Имает понимание о нерешенных и перспективные проблемы теории и практики распределенных систем. Иммет знания о суперсетях (Грид), о облачных вычислениях, мобильном компьютинге, интернете вещей и глобальном «умном» пространстве.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Понятие распределенной системы. Преимущества и недостатки распределенных систем. Масштабируемость. Прозрачность. Аппаратные и программные средства построения распределенных систем.
  • Тема 3. Средства современных ОС. Многозадачность. Многопоточность. Планировщик ОС. Изоляция приложений. Механизмы синхронизации процессов.
  • Тема 2. Связь в распределенных системах. Удаленный вызов процедур. Сохранность. Типы связей.
  • Тема 4. Синхронизация времени в распределенных системах. Необходимость. Алгоритм Кристиана. Алгоритм Беркли. Децентрализованный алгоритм. Логическое время. Алгоритмы голосования. Алгоритм забияки и кольцевой алгоритм. Алгоритмы взаимного исключения. Централизованный и распределенный алгоритмы, алгоритм маркерного кольца.
  • Тема 5. Распределенные файловые системы. Файловая система NFS. Семантика совместного использования файлов. Проблема отказов.
  • Тема 6. Основные понятия теории реляционных СУБД. Структурированный язык запросов. Реляционная модель данных. Основные понятия теории реляционных БД . Целостность базы данных. Структурированный язык запросов. Операции реляционной алгебры. Программирование приложений для СУБД. Понятие транзакции. Распределенные транзакции. Принцип ACID. Вложенные транзакции.
  • Тема 7. Базы данных NoSQL и технология MapReduce. Сравнение реляционных и NoSQL базы данных (ACID vs BASE). Введение в базы данных NoSQL. CAP теорема. Типы баз данных NoSQL: хранилища ключей-значений, хранилища столбцов, базы данных документов, графовые базы данных. Платформа разработки MapReduce, платформа разработки Apache Hadoop.
  • Тема 8. Введение в блокчейн (blockchain) технологии. Распределенные базы данных, распределенный реестр. Базовая теория блокчейна, принципы построения технологии блокчейн. Платформы блокчейна. Технология умных контрактов с использованием блокчейн технологий.
  • Тема 9. Нейронные сети как вид распределенных информационных систем. Введение в принципы построения нейронных сетей. История развития концепции искуственного интеллекта. Применение нейронных сетей в научных и практических целях.
  • Тема 10. Тенденции в области распределенных систем. Нерешенные и перспективные проблемы теории и практики распределенных систем. Направления исследований. Обработка информации в суперсетях (Грид). Облачные вычисления. Мобильный компьютинг. Тотальный (pervasive) компьютинг. Интернет вещей и глобальное «умное» пространство.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на лекционных занятиях
  • неблокирующий Задания на семинарах и практических занятиях
  • неблокирующий Реферат
  • блокирующий Экзамен (письменно)
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.15 * Активность на лекционных занятиях + 0.35 * Задания на семинарах и практических занятиях + 0.25 * Реферат + 0.25 * Экзамен (письменно)
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • - Марасанов А.М., Аносова Н.П., Бородин О.О. — Распределенные базы и хранилища данных - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - ISBN: - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/100445
  • - Миков А.И., Замятина Е.Б. — Распределенные системы и алгоритмы - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - ISBN: - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/100446
  • Deka, G. C. (2017). NoSQL : Database for Storage and Retrieval of Data in Cloud. Boca Raton, FL: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1521297
  • Fowler, A. (2015). NoSQL For Dummies. Hoboken, NJ: For Dummies. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=942547
  • Агальцов В.П. Базы данных. В 2-х кн. Книга 2. Распределенные и удаленные базы данных : учебник / В.П. Агальцов. — М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2017. — 271 с. : ил. — (Высшее образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/652917
  • Бабичев С. Л., Коньков К. А.-РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ СИСТЕМЫ. Учебное пособие для вузов-М.:Издательство Юрайт,2019-507-Высшее образование-978-5-534-11380-8: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/raspredelennye-sistemy-445188
  • Базы данных : в 2 кн. Книга 2. Распределенные и удаленные базы данных : учебник / В.П. Агальцов. — М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2018. — 271 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/929256
  • Базы данных. Практическое применение СУБД SQL и NoSQL-типа для проектирования информационных систем : учеб. пособие / С.А. Мартишин, В.Л. Симонов, М.В. Храпченко. — М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2018. — 368 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/926871
  • Косяков М.С. - Введение в распределенные вычисления - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики - 2014 - ISBN: - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/70827
  • Электронное учебное пособие «Искусственные нейронные сети». (2019). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.32ADFB15

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Бутусов Олег Борисович, Butusov Oleg Borisovich, Джулай Анна Алексеевна, & Dzhulai Anna Alekseevna. (2018). Применение методов визуального моделирования и программирования в образовательном процессе по дисциплине «Нейронные сети». Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.E28243B
  • Викторович, З. Г., Дмитриевич, П. О., & Олеговна, П. И. (2019). От управления цепями поставок к управлению на основе технологии блокчейн. Ekonomika i Upravlenie / Economics & Management, 168(11), 59–63. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2019-11-59-63
  • КОСТИНА Л.Н., & ГАРЕЕВА Г.А. (2015). Нейронные Сети В Задачах Прогнозирования Временных Рядов. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.B4B400D4
  • Надёжкин Александр Игоревич, & Мокеев Владимир Викторович. (2017). Нейронные сети как приоритетное направление в решении задач распознавания образов на изображении. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.295E8A4
  • Нейронные сети, их применение и принципы работы. (2017). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.551BB727
  • Просандеев Владимир Александрович. (2017). Нейронные сети как метод технического обучения обработке элементов случайности при проектировании базы знаний в финансово-кредитной сфере России. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.87D6E3A
  • Сергеевна, И. О., & Олеговна, И. А. (2019). Значение блокчейн-технологий и смарт-контрактов для регулирования внешнеэкономических сделок. Concept / Koncept, (7), 1–6. https://doi.org/10.24411/2304-120X-2019-13050
  • Технология блокчейн и ее применение ; Blockchain Technology and Its Application. (2019). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.E0D339C